大数据去重复

㈠ 大数据对我们的生活有什么影响

大数据对我们的生活的影响如下：

1、大数据技术不仅能够提高人们利用数据的效率，而且能够实现数据的再利用和重复利用，进而大大降低交易成本，提升人们开发自我潜能的空间。

2、大数据技术自身不仅能够睁败迅速衍生为新兴信息产业，还可以同云计算、物联网和智慧工程技术联动，支撑一个绝基信息技术的新时代。

3、物联网技术的实质就是物物相连的互联网，物联网的核心和基础仍然是互联网，其用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间，进行信息交换和通信。

大数据的优点

自助缴水、电、燃气、电视费，汽车摇号、手机充值、违章查询、公积金查询等，这些都是运用大数据促进保证和改善民生的典型事例。此外，大数据还运用到智能家居中，智能照明体系等。

大数据最强大的应用就是电子医疗记录的收集，每一个病人都有自己的电子记录，包括个人病史、家族病史、过敏症以及所有医疗检测结并早谨果等。大数据是缓解交通压力的利器，它可以猜测未来交通状况，为改善交通状况供给优化方案，这有助于交通部门对路程交通的把控。

㈡ 大数据时代来临，重复的脑力劳动是否会一文不值

会的，人工智能会逐渐替代重复性的脑力劳动，如会记、底层文员、法律助理等

大数据只是增加判断的参考选项，人工智能只是会做一般性判断。市场决策要另辟蹊径，程序的数据模型是要人来定制的。

我赞同这个观点。

1867年9月14日，马克思发表了划时代的《资本论》。正是受此书的影响，我们所面临着的三大困境。一是马克思的政治经济学只给出了由劳动核算价值的公式：商品价值 = 不变资本+可变资本十剩余价值。从中显示缺少的对价值形态的另一个侧面：使用价值固定的深究。二是世界经济己在空前发展的背景下，取得了飞速发展。机械智能将可能取代脑力劳动的另一个亊实。三是时下的效用价值的严重匮乏。

反之，从上述的三个困境中分析后，却启示我们看到了实践中马云模式下的成功，正是源自于“互联网x支付宝x机器人的分检”等一系列知识创新x商业从业者支出的普通劳动，而产生的巨额效用值。

所以，当代的马克思主义者应将对邓小平提出的“ 科技 是第一生产力”的理论引入政治经济学，作为在中国坚持和发展马克思主义政治经济学的一贯之的理论钢领。

当然不会，大数据不代表替代

我觉得还是有价值可做的！就像我们在学校学习一样！看你是否愿意去学！很少人会在你上升后不想去基层锻炼了！归零心态？没有几个人可以做到忘掉过去！从新开始！我呢？明年从新开始！因为我觉得在一个职位上久了就没有当初的那种欲望了！不要把位置当成温床来做！这只是我个人感觉！

㈢ EXCEL中怎么删除重复的较大数据。

如果只保留每个抄名称的最小价格，设名称在A列，价格在B列，可先对价格按升序排序，然后在C2输入：
=IF(COUNTIF(A$1:A2,A2)=1,1,"")，下拉，
然后筛选C列的1，复制所有含1的数据粘贴到新页中即可，新页中所有数据将都是最低价格。

㈣ java面试题：将一个20G的数据,存入一个运行2G的电脑里，每个数据占一行,怎么去重

这题考的是大数据去重，数据量大于内存，即无法直接在内存中去重，那回么有两个方案：
1、内存外去重答
也就是将数据存入数据库，然后利用数据库进行排序并去重。
优缺点：
1）优点：简单直接
2）缺点：消耗大
2、算法去重
题目中说明是20G数据，假设每行数据是1k，则数据行数是20M（如果每行数据是512字节，则数据行数是40M），可使用MD5对每行数据进行映射，获得16字节映射吗，即总共需要内存空间320M（或640M），满足内存内去重的需求。
优缺点：
1）优点：在内存内进行处理，速度明显比内存为要快。
2）缺点：需要进行额外的编码，程序复杂度和效率要求较高。

㈤ 大数据提取重复值

数据量来较小的时候Excel是能处理的，自但是如果数据条数上万甚至上十万就很难处理了，这个时候就要祭出其他的工具了，用python可以轻易解决，把数据读进去，然后对那一列value_counts就可以统计出每个元素出现的次数，选取＞1的就是重复的选取啦

㈥ 大数据兴起 重复数据删除4项注意

大数据兴起 重复数据删除4项注意
根据全球市场的反馈来看，IT技术推动公司的历程性进步，继续着信息革命时代的传奇。重复数据删除技术目前已成为存储行业最为热门的技术，不仅众多厂商极力推荐其重复数据删除产品，广大用户也在热切的关注着重复数据删除技术。
从全球企业界兴起的这种热闹局面，主要是由当前经济大环境不景气的外部原因，以及企业自身数据飞速增长的内部原因共同形成。作为重复数据删除产品越来越受用户关注的同时，其功能作用也被过分的放大，成为厂商推销其产品的卖点和噱头。就此问题，用户在选择重复数据删除产品时还需要谨慎起见。
重复数据删除对你是否有意义？
那用户首先需要问自己的就是是否真的需要重复数据删除技术。就目前的一些调查情况来看：一些类似医疗影像处理的数据并不适合进行重复数据删除，另外金融、电信等对数据可靠性要求比较高的行业对重复数据删除也需要谨慎对待。用户如果赶时髦、追潮流，不考虑自身企业的数据情况，购买重复数据删除产品只能取得适得其反的结果。
事实上，这种只保存数据单一实例的技术早已存在，只是在备份领域中才被突显出来，并定名为重复数据删除。正是由于企业在备份过程中存储了大量的重复数据、浪费了大量存储空间，最终才催化出重复数据删除技术。重复数据删除的宗旨就是为企业用户的备份解决方案服务，使得企业备份解决方案更加完善、高效。如果脱离这个宗旨，厂商一味强调重复数据删除的一些优点，却忽视企业在数据安全性和备份等方面可能做出的巨大牺牲，那么毫无疑问，这种本末倒置的作法最终受害的将是用户。
因此，用户在选购重复数据删除产品时需要思考重复数据删除是否对你有意义？你的企业是否真的需要重复数据删除？如果厂商不顾你的现实情况，不负责任的向你推销其重复数据删除产品，那么恭喜你，你遇到“骗子”了……
重复数据删除对现有备份环境是否造成影响？影响有多大？
企业用户备份做两次全备份时间间隔一般不长，通常只有不超过5%的数据是不同的，剩余大部分数据都是相同的，因此，重复数据删除绝对可以给企业备份系统带来很大的好处。从而衍生出这样一个问题：重复数据删除是否会对企业现有备份环境造成影响？可能会造成什么样的影响？这种影响有多大？
如果你的备份环境已经有比较长的时间了，各项备份机制都趋于完善，这个时候你应该考虑加入重复数据删除解决方案。那么你要选择什么样的重复数据删除产品呢？是选择在线处理方式（In-line）的重复数据删除产品，还是选择后处理方式（Post-Processing）的重复数据删除产品呢？这里需要告诫你的是：In-line方式可能并不适合你当前的备份环境。因为In-line方式可能给你的备份环境带来很大的改变，不仅可能你的备份软件需要升级、备份设备需要更换，还可能出现备份机制、备份习惯的通通改变。更有可能出现，改变现有备份环境会使备份处理的速度变的很慢，甚至引发无法预计且不可恢复的数据丢失。所以如果用户不仔细考虑重复数据删除产品对现有备份环境的影响，则很可能将已有的备份环境做出巨大改变，而这种巨大的改变也犯了IT建设之大忌。
因此，用户在选购重复数据删除产品之前必须对所选产品对现有备份环境的影响进行评估，尽量选择那些对已有备份环境没有影响的产品。
单一不重复数据的安全性该如何保障？
当用户选择好重复数据删除产品进行重复数据删除操作后会猛然发现这么一个问题：进行完重复数据删除后，我的数据只剩下单一不重复数据，更为要命的是单一不重复数据是集中保存在一个存储区域中。单一不重复数据的安全性瞬间就成为用户最为棘手问题，用户会发现自己把宝都押在同一个地方，仿佛就是把所有鸡蛋都放在了同一个篮子里。这时候，VTL在重复数据删除解决方案中的重要性就显现出来了。用户可以在VTL中再拷贝一份单一不重复数据，还可以通过远程镜像技术将数据镜像到不同地域的不同存储设备上。另外，还可以通过这种高可用性（HA）架构来消除单点故障（SPOF），提高VTL系统自身的高可靠性，使整个备份系统更安全。
你想把自己所有鸡蛋都放在一个篮子里，然后终日过着如履薄冰、胆战心惊、诚惶诚恐的日子吗？如果不想，那么请你在选择重复数据删除解决方案时，仔细思考一下单一不重复数据安全的安全性问题！如果厂商解决方案不能够很好解决这个重要问题，毫无疑问的恭喜你，你可能又遇到一个“大忽悠”！
扩展性与成本对于重复数据删除技术很重要吗？
用户选择了重复数据删除技术并不意味着以后就万事大吉，数据量该增长还得增长，存储容量该增加还得增加，用户还得去面对存储解决方案可扩展性的问题。
从长远的角度来看，单台重复数据删除设备根本无法满足企业的需求，企业将来也必然会面对多台重复数据删除设备，这就凸现出下面的情况：企业考虑用多台重复数据删除设备来完成备份，那么每台重复数据删除设备能否识别自身已备份的数据在其他设备上是否也已经备份了？出现这种情况是否会影响到整个备份系统的重复数据删除比？是否会增加维护的难度？
因此企业将来面对的集群架构必须具有良好的扩展能力和集群式的重复数据删除技术。集群架构应该是通过统一性的添加VTL节点来扩展，还需要能够做到任意时间添加存储而不出现中断处理的情况。只有这样才能够具有最优的管理能力和扩展能力。如果厂商不能够提供很好的扩展方案，那么极易形成备份孤岛，那时，用户的设备采购成本、管理复杂性和管理成本都将加大的增加。
综上所述，用户选购重复数据删除产品时，应该以正确的心态去面对它，本文上面提到重复数据删除产品选购四大注意事项：重复数据删除是否对你有意义、重复数据删除对现有备份环境有多大影响、重复数据安全性如何保障、重复数据删除的扩展性和成本，正是从用户自身角度来看待重复数据删除产品。专家表示，相信用户只要很好的遵循这四个角度去选购重复数据删除产品，一定能够选购到最适合自己的产品，也一定能够让用户的备份环境得到更好的优化。

㈦ 大数据处理技术之冗余消除

我们在分析数据的时候，需要对数据进行整理，这样就能够方便数据分析工作。当然，数据加工是数据分析工作之前的工作，而在大数据处理中有很多数据整理的技术，其中最常见的就是冗余消除，那么什么是数据冗余呢？在这篇文章中我们就详细地给大家解答一下这个问题。
首先我们说一下数据冗余，其实数据冗余就是指数据的重复或过剩，这是许多数据集的常见问题。数据冗余无疑会增加传输开销，浪费存储空间，导致数据不一致，降低可靠性。所以许多研究提出了数据冗余减少机制，比如说冗余检测和数据压缩。这些方法能够用于不同的数据集和应用环境，提升性能，但同时也带来一定风险。举一个例子，数据压缩方法在进行数据压缩和解压缩时带来了额外的计算负担，因此需要在冗余减少带来的好处和增加的负担之间进行折中。而由广泛部署的摄像头收集的图像和视频数据存在大量的数据冗余。在视频监控数据中，大量的图像和视频数据存在着时间、空间和统计上的冗余。视频压缩技术被用于减少视频数据的冗余，许多重要的标准已被应用以减少存储和传输的负担。
而对于普通的数据传输和存储，这就涉及到了一个技术，那就是数据去重技术，数据去重技术是专用的数据压缩技术，用于消除重复数据的副本。在存储去重过程中，一个唯一的数据块或数据段将分配一个标识并存储，这个标识会加入一个标识列表。当去重过程继续时，一个标识已存在于标识列表中的新数据块将被认为是冗余的块。该数据块将被一个指向已存储数据块指针的引用替代。通过这种方式，任何给定的数据块只有一个实例存在。去重技术能够显著地减少存储空间，对大数据存储系统具有非常重要的作用。
在上面的内容中我们给大家介绍了很多数据预处理的方法，其实还有一种方法就是对特定数据对象进行预处理的技术，比如说特征提取技术，在多媒体搜索和DNS分析中起着重要的作用。这些数据对象通常具有高维特征矢量。数据变形技术则通常用于处理分布式数据源产生的异构数据，对处理商业数据非常有用。
通过这篇文章我们不难发现数据处理的技术是十分的复杂，不过这些技术都是能够更好地帮助我们进行数据冗余消除工作。所以说我们在进行清除冗余数据之前一定要多多掌握清除冗余的方法。这样才能够为后续的数据分析工作做好基础。

㈧ 请教mysql大数据删除重复

数据清洗确实比较麻烦，但都是有工具可以使用的，设计好执行方法和流程版，等结果即可。权
500万数据量不大，我不清楚你使用的方法，所以简单说一下：
1.要设计好索引，非常影响执行效率，估计你的数据在离线数据库里，多尝试吧
2.先把数据分组，就是你认为只保留最新日期的，然后逐个组数据处理入库
3.数据可以放在内存，批量入库，减少读写次数，提高效率。
加油，祝好运。
望采纳。