[BigDataHadoop：Hadoop&Spark.V09] [BigDataHadoop.Spark内存级快速计算引擎][|章节三|Hadoop|spark|sparkcore：RDD编程高阶&TopN优化|一、TopN编程代码### --- TopN编程代码优化 package cn.yanqi.sparkcore import
经典TOPN问题 【题目】 “成绩表”记录了学生的学号，学生选修的课程，以及对应课程的成绩。 为了对学生成绩进行考核，现需要查询每门课程的前3高成绩。 注意：如果出现并列第一的情况，则同为第一名。 【解题思路】 题目要求找出每个课程获得前三高成绩的所有学生。难点在于每个课程
工作中会经常遇到这样的业务问题： 如果找到每个类别下用户点击最多的5个商品是什么？ 这类问题其实就是常见的：每组最大的N条记录(topN)。 【题目】 现有“成绩表”，记录了每个学生各科的成绩。表内容如下： 问题：查找每个学生成绩最高的2个科目 【解题思路】 1.看到问题中要查“
1 分组求TopN 一、先看数据： 使用HiveSQL常用的方式为： Select * from table, row_number() over(partition by item order by score desc) rank where rank<=2; 二、输出结果为： 三、解析：row_number()函数基于over对象分组、排序的记过，为每一行分组记录返回一个序号，该序号从1开始，
昨天我写了一篇文章《年轻人你渴望力量吗 | 我读过的一些书推荐》，其中推荐了一本书《数据算法》，这是其中的一个章节，恰巧前几天我在和一个读者交流的过程中，这个题目在他面试字节跳动的时候有被问到过。 这个章节说起来非常简单，就是用Hadoop或者Spark来解决TopN。 这个章节详细的
昨天我写了一篇文章《年轻人你渴望力量吗 | 我读过的一些书推荐》，其中推荐了一本书《数据算法》，这是其中的一个章节，恰巧前几天我在和一个读者交流的过程中，这个题目在他面试字节跳动的时候有被问到过。 这个章节说起来非常简单，就是用Hadoop或者Spark来解决TopN。 这个章节详细的
在较早的博客文章中，我写了关于如何将问题分解为MapReduce样式的方法可以如何为您提供更好的性能。当我们能够在集群中所有核心之间并行化工作负载时，我们发现Citus比单节点数据库快几个数量级。虽然计数（*）和平均数很容易分解成较小的部分，但我立即想到了一个问题，即计数不重复数，列表中
groupingComparator实现分组求取topN 求Top1： GroupingComparator是mapreduce当中reduce端的一个功能组件，主要的作用是决定哪些数据作为一组，调用一次reduce的逻辑，默认是每个不同的key，作为多个不同的组，每个组调用一次reduce逻辑，我们可以自定义GroupingComparator实现不同的key
利用MapReduce的排序机制来排序 自定义类型作为map输出的key，实现WritableComparable，重写compare方法，先比较field1，再比较field2，value为null 控制数据分区规则，自定义Partitioner的子类，重写getPartition方法，按field1分区 控制分组规则，按field1分组
利用MapReduce的排序机制来排序 自定义类型作为map输出的key，实现WritableComparable，重写compare方法，先比较字段1，再比较字段2，value为null 控制数据分区规则，自定义Partitioner的子类，重写getPartition方法，按字段1分区 控制分组规则，按字段1分组
在线教育TopN讲师统计-★★★★★ 需求准备工作-字符串切割测试代码实现-1-所有学科老师TopN-RDD代码实现-2-各个学科老师TopN-RDD代码实现-3-各个学科老师TopN-RDD-优化 代码实现-4-各个学科老师TopN-SparkSQL 数据 teache.log每一行数据表示该学科的该老师被学生点
数据 2019-6-1 39 2019-5-21 33 2019-6-1 38 2019-6-2 31 2018-3-11 18 2018-4-23 22 1970-8-23 23 1970-8-8 32 方法一： val conf = new SparkConf().setAppName("over") setMaster ("local") val sc = new SparkCont
1.Mysort package s27; import org.apache.hadoop.io.IntWritable; public class MySort extends IntWritable.Comparator { @Override public int compare(byte[] b1, int s1, int l1, byte[] b2, int s2, int l2) { //jiangxu return -super.compare(b1, s1, l1, b
1. 最大值 / 最小值 最大值 / 最小值可以理解为 TopN 查询中，N 等于 1 时的情况，因为很常用所以单独拿出来讲一下。取最大值 / 最小值是很常见的需求，例如一班数学最高分是多少，员工年龄最小的是几岁等等。但是有时候我们并不关心具体的值，而是关心最大值 / 最小值出现的位置，这
package com.swust.seltop; import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD; import org.apache.spark.api.java.JavaRDD; import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext; import org.apache.spark.api.java.function.FlatMapFunct
https://zhuanlan.zhihu.com/p/55295072 静态的分析经常不能满足实际分析的需要，还需要引入动态分析，通过调节某个维度的增减变化来观察对分析结果的影响。在PowerBI中，可以使用「参数」，以切片器的形式来控制变量，与其他指标进行交互，进而完成动态分析。 创建「参数」 在PowerBI
topN问题是SQL面试里经常考的一个问题，即如何取每组最大的N条记录。 这里摘取leetcode上的一道题，因为主要为了说明如何选取topN的记录，因此这里删掉了第二张表（不需要进行两表连接）。 题目：根据Employee表中的信息，找出每个部门工资前三高的员工信息（部门号，姓名，工资） | Id | Name
---------------Redis五种数据类型及应用场景--------------------------------- String: 一般做一些复杂的计数功能的缓存List: 做简单的消息队列的功能Hash: 单点登录Set: 做全局去重的功能SortedSet: 做排行榜应用，取TopN操作；延时任务；做范围查找
一、数据源 xiaoliu 64 xiaoliu 69 xiaoliu 79 xiaoji 98 xiaoliu 100 xiaoji 99 xiaowang 27 xiaowang 69 xiaowang 64 xiaozhang 67 xiaozhang 38 xiaozhang 93 xiaozhang 29 xiaozhang 85 xiaoliu 19 xiaoliu 53 xiaoliu 93 xiaoji 90 xiaoji 85 xiaoji 73 xiaoji 64 xia
历时2天半，完成了从获取数据到清洗数据到最终的展示过程。 需求：hive中有很多表，他们的存储量很大，磁盘吃紧，为了以后能清楚的看到hive库中最大的10张表，所以需要做一个展示。 整理思路： 获取数据的途径：使用hadoop fs -du -s -h 表的绝对路径 为了后期开发简单，所以就把获取的数据尽量精
原文链接：https://my.oschina.net/u/2935389/blog/3023081 TopN 是统计报表和大屏非常常见的功能，主要用来实时计算排行榜。流式的 TopN 不同于批处理的 TopN，它的特点是持续的在内存中按照某个统计指标（如出现次数）计算 TopN 排行榜，然后当排行榜发生变化时，发
Java实现最大（小）堆以及堆排序、TopN问题 文章目录Java实现最大（小）堆以及堆排序、TopN问题Java实现堆堆的构建堆的插入堆的删除具体实现代码堆排序TopN问题 Java实现堆 什么是堆，先来了解原理，再看如何实现。 堆的定义：堆(Heap)是计算机科学中一类特殊的数据结构的统称。堆通
大数据学习笔记 - hadoop day05 - MapReduce Join实现 高效TopN实现 Yarn简介
工作中会经常遇到这样的业务问题： 如何找到每个类别下用户最喜欢的产品是哪个？ 如果找到每个类别下用户点击最多的5个商品是什么？ 这类问题其实就是常见的：分组取每组最大值、最小值，每组最大的N条（top N）记录。 面对该类问题，如何解决呢？ 下面我们通过成绩表的例子来给出答案。 成绩表
