大數據去重復

㈠ 大數據對我們的生活有什麼影響

大數據對我們的生活的影響如下：

1、大數據技術不僅能夠提高人們利用數據的效率，而且能夠實現數據的再利用和重復利用，進而大大降低交易成本，提升人們開發自我潛能的空間。

2、大數據技術自身不僅能夠睜敗迅速衍生為新興信息產業，還可以同雲計算、物聯網和智慧工程技術聯動，支撐一個絕基信息技術的新時代。

3、物聯網技術的實質就是物物相連的互聯網，物聯網的核心和基礎仍然是互聯網，其用戶端延伸和擴展到了任何物品與物品之間，進行信息交換和通信。

大數據的優點

自助繳水、電、燃氣、電視費，汽車搖號、手機充值、違章查詢、公積金查詢等，這些都是運用大數據促進保證和改善民生的典型事例。此外，大數據還運用到智能家居中，智能照明體系等。

大數據最強大的應用就是電子醫療記錄的收集，每一個病人都有自己的電子記錄，包括個人病史、家族病史、過敏症以及所有醫療檢測結並早謹果等。大數據是緩解交通壓力的利器，它可以猜測未來交通狀況，為改善交通狀況供給優化方案，這有助於交通部門對路程交通的把控。

㈡ 大數據時代來臨，重復的腦力勞動是否會一文不值

會的，人工智慧會逐漸替代重復性的腦力勞動，如會記、底層文員、法律助理等

大數據只是增加判斷的參考選項，人工智慧只是會做一般性判斷。市場決策要另闢蹊徑，程序的數據模型是要人來定製的。

我贊同這個觀點。

1867年9月14日，馬克思發表了劃時代的《資本論》。正是受此書的影響，我們所面臨著的三大困境。一是馬克思的政治經濟學只給出了由勞動核算價值的公式：商品價值 = 不變資本+可變資本十剩餘價值。從中顯示缺少的對價值形態的另一個側面：使用價值固定的深究。二是世界經濟己在空前發展的背景下，取得了飛速發展。機械智能將可能取代腦力勞動的另一個亊實。三是時下的效用價值的嚴重匱乏。

反之，從上述的三個困境中分析後，卻啟示我們看到了實踐中馬雲模式下的成功，正是源自於「互聯網x支付寶x機器人的分檢」等一系列知識創新x商業從業者支出的普通勞動，而產生的巨額效用值。

所以，當代的馬克思主義者應將對鄧小平提出的「 科技 是第一生產力」的理論引入政治經濟學，作為在中國堅持和發展馬克思主義政治經濟學的一貫之的理論鋼領。

當然不會，大數據不代表替代

我覺得還是有價值可做的！就像我們在學校學習一樣！看你是否願意去學！很少人會在你上升後不想去基層鍛煉了！歸零心態？沒有幾個人可以做到忘掉過去！從新開始！我呢？明年從新開始！因為我覺得在一個職位上久了就沒有當初的那種慾望了！不要把位置當成溫床來做！這只是我個人感覺！

㈢ EXCEL中怎麼刪除重復的較大數據。

如果只保留每個抄名稱的最小價格，設名稱在A列，價格在B列，可先對價格按升序排序，然後在C2輸入：
=IF(COUNTIF(A$1:A2,A2)=1,1,"")，下拉，
然後篩選C列的1，復制所有含1的數據粘貼到新頁中即可，新頁中所有數據將都是最低價格。

㈣ java面試題：將一個20G的數據,存入一個運行2G的電腦里，每個數據佔一行,怎麼去重

這題考的是大數據去重，數據量大於內存，即無法直接在內存中去重，那回么有兩個方案：
1、內存外去重答
也就是將數據存入資料庫，然後利用資料庫進行排序並去重。
優缺點：
1）優點：簡單直接
2）缺點：消耗大
2、演算法去重
題目中說明是20G數據，假設每行數據是1k，則數據行數是20M（如果每行數據是512位元組，則數據行數是40M），可使用MD5對每行數據進行映射，獲得16位元組映射嗎，即總共需要內存空間320M（或640M），滿足內存內去重的需求。
優缺點：
1）優點：在內存內進行處理，速度明顯比內存為要快。
2）缺點：需要進行額外的編碼，程序復雜度和效率要求較高。

㈤ 大數據提取重復值

數據量來較小的時候Excel是能處理的，自但是如果數據條數上萬甚至上十萬就很難處理了，這個時候就要祭出其他的工具了，用python可以輕易解決，把數據讀進去，然後對那一列value_counts就可以統計出每個元素出現的次數，選取＞1的就是重復的選取啦

㈥ 大數據興起 重復數據刪除4項注意

大數據興起 重復數據刪除4項注意
根據全球市場的反饋來看，IT技術推動公司的歷程性進步，繼續著信息革命時代的傳奇。重復數據刪除技術目前已成為存儲行業最為熱門的技術，不僅眾多廠商極力推薦其重復數據刪除產品，廣大用戶也在熱切的關注著重復數據刪除技術。
從全球企業界興起的這種熱鬧局面，主要是由當前經濟大環境不景氣的外部原因，以及企業自身數據飛速增長的內部原因共同形成。作為重復數據刪除產品越來越受用戶關注的同時，其功能作用也被過分的放大，成為廠商推銷其產品的賣點和噱頭。就此問題，用戶在選擇重復數據刪除產品時還需要謹慎起見。
重復數據刪除對你是否有意義？
那用戶首先需要問自己的就是是否真的需要重復數據刪除技術。就目前的一些調查情況來看：一些類似醫療影像處理的數據並不適合進行重復數據刪除，另外金融、電信等對數據可靠性要求比較高的行業對重復數據刪除也需要謹慎對待。用戶如果趕時髦、追潮流，不考慮自身企業的數據情況，購買重復數據刪除產品只能取得適得其反的結果。
事實上，這種只保存數據單一實例的技術早已存在，只是在備份領域中才被突顯出來，並定名為重復數據刪除。正是由於企業在備份過程中存儲了大量的重復數據、浪費了大量存儲空間，最終才催化出重復數據刪除技術。重復數據刪除的宗旨就是為企業用戶的備份解決方案服務，使得企業備份解決方案更加完善、高效。如果脫離這個宗旨，廠商一味強調重復數據刪除的一些優點，卻忽視企業在數據安全性和備份等方面可能做出的巨大犧牲，那麼毫無疑問，這種本末倒置的作法最終受害的將是用戶。
因此，用戶在選購重復數據刪除產品時需要思考重復數據刪除是否對你有意義？你的企業是否真的需要重復數據刪除？如果廠商不顧你的現實情況，不負責任的向你推銷其重復數據刪除產品，那麼恭喜你，你遇到「騙子」了……
重復數據刪除對現有備份環境是否造成影響？影響有多大？
企業用戶備份做兩次全備份時間間隔一般不長，通常只有不超過5%的數據是不同的，剩餘大部分數據都是相同的，因此，重復數據刪除絕對可以給企業備份系統帶來很大的好處。從而衍生出這樣一個問題：重復數據刪除是否會對企業現有備份環境造成影響？可能會造成什麼樣的影響？這種影響有多大？
如果你的備份環境已經有比較長的時間了，各項備份機制都趨於完善，這個時候你應該考慮加入重復數據刪除解決方案。那麼你要選擇什麼樣的重復數據刪除產品呢？是選擇在線處理方式（In-line）的重復數據刪除產品，還是選擇後處理方式（Post-Processing）的重復數據刪除產品呢？這里需要告誡你的是：In-line方式可能並不適合你當前的備份環境。因為In-line方式可能給你的備份環境帶來很大的改變，不僅可能你的備份軟體需要升級、備份設備需要更換，還可能出現備份機制、備份習慣的通通改變。更有可能出現，改變現有備份環境會使備份處理的速度變的很慢，甚至引發無法預計且不可恢復的數據丟失。所以如果用戶不仔細考慮重復數據刪除產品對現有備份環境的影響，則很可能將已有的備份環境做出巨大改變，而這種巨大的改變也犯了IT建設之大忌。
因此，用戶在選購重復數據刪除產品之前必須對所選產品對現有備份環境的影響進行評估，盡量選擇那些對已有備份環境沒有影響的產品。
單一不重復數據的安全性該如何保障？
當用戶選擇好重復數據刪除產品進行重復數據刪除操作後會猛然發現這么一個問題：進行完重復數據刪除後，我的數據只剩下單一不重復數據，更為要命的是單一不重復數據是集中保存在一個存儲區域中。單一不重復數據的安全性瞬間就成為用戶最為棘手問題，用戶會發現自己把寶都押在同一個地方，彷彿就是把所有雞蛋都放在了同一個籃子里。這時候，VTL在重復數據刪除解決方案中的重要性就顯現出來了。用戶可以在VTL中再拷貝一份單一不重復數據，還可以通過遠程鏡像技術將數據鏡像到不同地域的不同存儲設備上。另外，還可以通過這種高可用性（HA）架構來消除單點故障（SPOF），提高VTL系統自身的高可靠性，使整個備份系統更安全。
你想把自己所有雞蛋都放在一個籃子里，然後終日過著如履薄冰、膽戰心驚、誠惶誠恐的日子嗎？如果不想，那麼請你在選擇重復數據刪除解決方案時，仔細思考一下單一不重復數據安全的安全性問題！如果廠商解決方案不能夠很好解決這個重要問題，毫無疑問的恭喜你，你可能又遇到一個「大忽悠」！
擴展性與成本對於重復數據刪除技術很重要嗎？
用戶選擇了重復數據刪除技術並不意味著以後就萬事大吉，數據量該增長還得增長，存儲容量該增加還得增加，用戶還得去面對存儲解決方案可擴展性的問題。
從長遠的角度來看，單台重復數據刪除設備根本無法滿足企業的需求，企業將來也必然會面對多台重復數據刪除設備，這就凸現出下面的情況：企業考慮用多台重復數據刪除設備來完成備份，那麼每台重復數據刪除設備能否識別自身已備份的數據在其他設備上是否也已經備份了？出現這種情況是否會影響到整個備份系統的重復數據刪除比？是否會增加維護的難度？
因此企業將來面對的集群架構必須具有良好的擴展能力和集群式的重復數據刪除技術。集群架構應該是通過統一性的添加VTL節點來擴展，還需要能夠做到任意時間添加存儲而不出現中斷處理的情況。只有這樣才能夠具有最優的管理能力和擴展能力。如果廠商不能夠提供很好的擴展方案，那麼極易形成備份孤島，那時，用戶的設備采購成本、管理復雜性和管理成本都將加大的增加。
綜上所述，用戶選購重復數據刪除產品時，應該以正確的心態去面對它，本文上面提到重復數據刪除產品選購四大注意事項：重復數據刪除是否對你有意義、重復數據刪除對現有備份環境有多大影響、重復數據安全性如何保障、重復數據刪除的擴展性和成本，正是從用戶自身角度來看待重復數據刪除產品。專家表示，相信用戶只要很好的遵循這四個角度去選購重復數據刪除產品，一定能夠選購到最適合自己的產品，也一定能夠讓用戶的備份環境得到更好的優化。

㈦ 大數據處理技術之冗餘消除

我們在分析數據的時候，需要對數據進行整理，這樣就能夠方便數據分析工作。當然，數據加工是數據分析工作之前的工作，而在大數據處理中有很多數據整理的技術，其中最常見的就是冗餘消除，那麼什麼是數據冗餘呢？在這篇文章中我們就詳細地給大家解答一下這個問題。
首先我們說一下數據冗餘，其實數據冗餘就是指數據的重復或過剩，這是許多數據集的常見問題。數據冗餘無疑會增加傳輸開銷，浪費存儲空間，導致數據不一致，降低可靠性。所以許多研究提出了數據冗餘減少機制，比如說冗餘檢測和數據壓縮。這些方法能夠用於不同的數據集和應用環境，提升性能，但同時也帶來一定風險。舉一個例子，數據壓縮方法在進行數據壓縮和解壓縮時帶來了額外的計算負擔，因此需要在冗餘減少帶來的好處和增加的負擔之間進行折中。而由廣泛部署的攝像頭收集的圖像和視頻數據存在大量的數據冗餘。在視頻監控數據中，大量的圖像和視頻數據存在著時間、空間和統計上的冗餘。視頻壓縮技術被用於減少視頻數據的冗餘，許多重要的標准已被應用以減少存儲和傳輸的負擔。
而對於普通的數據傳輸和存儲，這就涉及到了一個技術，那就是數據去重技術，數據去重技術是專用的數據壓縮技術，用於消除重復數據的副本。在存儲去重過程中，一個唯一的數據塊或數據段將分配一個標識並存儲，這個標識會加入一個標識列表。當去重過程繼續時，一個標識已存在於標識列表中的新數據塊將被認為是冗餘的塊。該數據塊將被一個指向已存儲數據塊指針的引用替代。通過這種方式，任何給定的數據塊只有一個實例存在。去重技術能夠顯著地減少存儲空間，對大數據存儲系統具有非常重要的作用。
在上面的內容中我們給大家介紹了很多數據預處理的方法，其實還有一種方法就是對特定數據對象進行預處理的技術，比如說特徵提取技術，在多媒體搜索和DNS分析中起著重要的作用。這些數據對象通常具有高維特徵矢量。數據變形技術則通常用於處理分布式數據源產生的異構數據，對處理商業數據非常有用。
通過這篇文章我們不難發現數據處理的技術是十分的復雜，不過這些技術都是能夠更好地幫助我們進行數據冗餘消除工作。所以說我們在進行清除冗餘數據之前一定要多多掌握清除冗餘的方法。這樣才能夠為後續的數據分析工作做好基礎。

㈧ 請教mysql大數據刪除重復

數據清洗確實比較麻煩，但都是有工具可以使用的，設計好執行方法和流程版，等結果即可。權
500萬數據量不大，我不清楚你使用的方法，所以簡單說一下：
1.要設計好索引，非常影響執行效率，估計你的數據在離線資料庫里，多嘗試吧
2.先把數據分組，就是你認為只保留最新日期的，然後逐個組數據處理入庫
3.數據可以放在內存，批量入庫，減少讀寫次數，提高效率。
加油，祝好運。
望採納。