//针对这些数据进行去重,取某一列就用这一列字段,把重复的去掉 DataSet ds = dao.get(); DataTable dt = ds.Table[0] DataView dv = dt.DefaultView; DataTable dt1 = dv.ToTable(true, "IADDDTIME"); ; g < dt1.Rows.Count; g++) { DateTime ITAADDDTIME = Convert.ToDateTime(dt1.Rows[g]

这学期刚好开了一门大数据的课,就是完完全全简简单单的介绍的那种,然后就接触到这里面最被人熟知的Hadoop了.看了官网的教程[吐槽一下,果然英语还是很重要!],嗯啊,一知半解地搭建了本地和伪分布式的,然后是在没弄懂,求助了Google,搞来了一台机子,嗯,搭了个分布式的.其实是作业要求啦,觉得自己平时用单机的完全够了啦~ 然后被要求去做个WordCount和数据去重的小例子,嗯啊,我就抱着半桶水的Java知识就出发走向“大数据“[其实很小]了. 立马求助官网[官网就是好,虽然看的慢,英语技术两不

将excel文件内容读取到datatable数据表中,支持97-2003和2007两种版本的excel 1.第一种是根据excel文件路径读取excel并返回datatable /// <summary> /// 将excel文件内容读取到DataTable数据表中 /// </summary> /// <param name="fileName">文件完整路径名</param> /// <param name="shee

DataTable数据批量写入数据库三种方法比较 标签: it 分类: C#1)   insert循环插入:2)   sqldataadapter.update(dataset,tablename);3)   sqlbulkcopy.WriteToServer(datatable);1.生成测试的datatable表,表结构如下:UniqueID(主键,自动增长)   |   CompanyName   |   CompanyCode   |   Address   |   Owner   | 

1.工具类(applibrary.dll) public class ExcelHelper { /// <summary> /// 文件名 /// </summary> public string fileName { get; set; } /// <summary> /// 工作簿列表 /// </summary> public List<WorkSheet> workSheets { get; set; } /// <summary

#region 将datatable数据转化成list   public static List<T> ToList<T>(this DataTable dt) where T : class,new()        /// <summary>        /// 将datatable数据转化成list        /// </summary>        /// <typeparam name="T">泛型T<

import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.conf.Configured; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.

using Excel = Microsoft.Office.Interop.Excel; private static Excel.Application m_xlApp = null; /// <summary>   /// 将DataTable数据导出到Excel表   /// </summary>   /// <param name="tmpDataTable">要导出的DataTable</param>public static

经常要对数据库中的数据进行去重,有时还需要使用外部表填冲数据,本文档记录数据去重与外表填充数据. date:2016/8/17 author:wangxl 1 需求 对user_info1表去重,并添加age项. 2 表数据 user_info1: +----+----------+------+------+ | id | name | sex | age | +----+----------+------+------+ | 1 | xiaolong | 1 | NULL | | 2 | x

本篇把项目中用到的一些通用方法总结出来, 这些方法因为经常需要在项目中用到,所以把它们归纳在一起, 形成一个.dll 文件是一个理想的选择. 这样也便于日后缩短开发周期. 一. 把一个DataGridView对象转换成一个DataTable对象 public static DataTable GetDgvToTable(DataGridView dgv)   {           if(dgv==null) throw new NullReferenceException();        

我们在用三层架构编写软件时,常常会遇到例如以下问题,就是三层之间的參数传递问题:假设我们在D层查询出数据是DataTable类型的,那么我们在B层甚至U层使用这条数据时,就要用DataTable类型来回传递了,不管什么情况,我们都会不可避免的要填写读取的字段.比如我们须要使用第一条记录的的某个字段.代码须要这样写:mrc.count(*)rows(*).这样写的坏处有非常多: 1.easy写错,而且编译器是检查不出来的: 2.我们须要具体的了解数据库的结构: 3. 不符合面向对象编程思想. 这个

原文:将DataTable 数据插入 SQL SERVER 数据库 以下提供3中方式将DataTable中的数据插入到SQL SERVER 数据库: 一:使用sqlcommand.executenonquery()方法插入 foreach (DataRow datarow in datatable.Rows) { string sql = "INSERT INTO [Table_1] ([CompanyName],[CompanyCode],[Address],[Owner],[Memo])&q

本篇不属于技术类博文,只是想找个地方记录而已,既然是我的博客嘛,那就自己想写什么就写什么了. CRM中有个EXCEL数据导入功能,几千条数据导入CRM后去重,那是死的心都有的.往回想想EXCEL是否有自带的数据去重功能呢?因为老婆大人是EXCEL高手,遂请教之,果然有,大喜之.... 具体操作如下,点击数据tab页,找到"删除重复项" 选择你的重复列(就是哪些列数据相同你就认为这两行数据重复了),点击确定 然后重复值就删除了,整个世界清静了......

1.rownum字段 Oracle下select语句每个结果集中都有一个伪字段(伪列)rownum存在.rownum用来标识每条记录的行号,行号从1开始,每次递增1.rownum是虚拟的顺序值,前提是先排序 使用rownum需注意:1.rownum的是在取数据的时候产生的序号 .当rownum和order by一起使用时,会首先选出符合rownum条件的记录,然后再进行排序.2.rownum在过滤时只能使用:<,<= .rownum在过滤完之后会重新排行号,如果是romnum>n的话,过

摘要: 下文将分享三种不同的数据去重方法数据去重:需根据某一字段来界定,当此字段出现大于一行记录时,我们就界定为此行数据存在重复. 数据去重方法1: 当表中最在最大流水号时候,我们可以通过关联的方式为每条重复的记录获取唯一值 数据去重方法2:为表中记录,按照指定字段进行群组,并获取最大流水号,然后再进行去重操作  数据去重方法3:采用分组后,重复数据组内排名,如果排名大于1代表是重复数据行数据 三种去重方法效率对比: 方法3 > 方法2 > 方法1 ), info )) go ---方法1 t

数据去重这个实例主要是为了读者掌握并利用并行化思想对数据进行有意义的筛选.统计大数据集上的数据种类个数.从网站日志中计算访问等这些看似庞杂的任务都会涉及数据去重.下面就进入这个实例的MapReduce程序设计. 1.实例描述 对数据文件中的数据进行去重.数据文件中的每行都是一个数据. 样例输入: file1: 2006-6-9 a 2006-6-10 b 2006-6-11 c 2006-6-12 d 2006-6-13 a 2006-6-14 b 2006-6-15 c 2006-6-11 c

人的理想志向往往和他的能力成正比. —— 约翰逊 其实整个需求呢,就是题目.2018-08-16 需求的结构图: 涉及的包有:pandas.numpy 1.导入包: import pandas as pd import numpy as np 2.构造DataFrame,里面包含三种数据类型:int.null.str  data = {"number":[1,1,np.nan,np.nan,2,2,1,2,2], "letter":['a','b',np.nan,n

一 利用HashSet进行去重 //定义一个数组:有几个重复项 int[] testarray = {1,2,33,4,2,3,44,5,222,3}; //利用HashSet对数组数据去重 Set<Integer> set = new HashSet(); for(int i=0;i<testarray.length;i++) { set.add(testarray[i]); } //定义新数组 int[] newtestarray = new int[set.size()]; int

数据去重: 原理(理解):Mapreduce程序首先应该确认<k3,v3>,根据<k3,v3>确定<k2,v2>,原始数据中出现次数超过一次的数据在输出文件中只出现一次.Reduce的输出是不重复的数据,也就是每一行数据作为key,即k3.而v3为空或不需要设值.根据<k3,v3>得到k2为每一行的数据,v2为空.根据MapReduce框架设值可知,k1为每行的起始位置,v1为每行的内容.因此,v1需要赋值给k2,使得原来的v1作为新的k2,从而两个或更多文

亿级别G级别文本数据去重 文件总行数 字节数 去重后行数 [root@d mongoexport]# wc -l superpub-ask-question.csv126530681 superpub-ask-question.csv[root@d mongoexport]# awk '!a[$0]++{print $0}' superpub-ask-question.csv | wc -l63657205[root@d mongoexport]# head -5 superpub-ask-qu

数据去重主要是为了利用并行化的思想对数据进行有意义的筛选. 统计大数据集上的数据种类个数.从网站日志中计算访问地等这些看似庞杂的任务都会涉及数据去重. 示例文件内容: 此处应有示例文件 设计思路 数据去重的最终目标是让原始数据中出现次数超过一次的数据在输出文件中只出现一次. 自然就想到将同一数据的所有记录都交给一台reduce机器,无路这个数据出现多少次,只要在最终结果中输出一次就可以了. 具体就是reduce的输入应该以数据作为key,而对value-list没有要求. 当reduce收到一个