MR默认会对键进行排序，
然而有的时候我们也有对值进行排序的需求。
满足这种需求一是可以在reduce阶段排序收集过来的valu
es，但是，
如果有数量巨大的values可能就会导致内存溢出等问题，
这就是二次排序应用的场景——
将对值的排序也安排到MR计算过程之中，而不是单独来做。
在java中一切都是对象，
而在我们的基本数据类型中都有本类的比较策略，
这样任何
MySQL数据库DML——结果集排序、去除重复记录结果集排序按照结果集排序排序多个字段排序+分页顺序去除重复记录结果集中的重复记录去除重复记录DISTINCT注意事项： 结果集排序如果没有设置，查询语句不会对结果集进行排序。也就是说，如果想让结果集按照某种顺序排列，就必须使用ORDER BY子句。按照结果集排序SELECT ...... FROM ...... ORDER BY 列名 [ASC|
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2023-08-14 23:01:32
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# 解决 MySQL Decimal 排序失败问题
## 概述
本文将向你展示如何解决 MySQL 中 Decimal 类型排序失败的问题。首先我们会介绍这个问题的背景和原因，然后给出解决方案的具体步骤。最后，我们会总结一下这个解决方案的效果和注意事项。
## 背景
在 MySQL 中，Decimal 是一种用于存储精确小数的数据类型。然而，由于 Decimal 的存储方式以及排序规则的特殊性
原创
2023-12-31 04:05:16
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# MySQL Decimal 排序问题
MySQL 是一个流行的关系型数据库管理系统，它支持多种数据类型，包括整数、浮点数、日期时间等。在使用 MySQL 时，我们经常会遇到需要对数据进行排序的情况。然而，当涉及到 Decimal 类型的数据排序时，可能会遇到一些问题。
## 问题描述
在 MySQL 中，Decimal 类型用于存储精确小数，其精度是由用户指定的。当对 Decimal 类
原创
2024-03-29 06:18:32
236阅读
# 为什么MySQL中使用Decimal类型排序会慢？
在MySQL数据库中，有许多不同的数据类型可供选择，每种数据类型都有其优势和劣势。其中，Decimal类型是一种常用的数据类型，用于存储精确的小数值。然而，当在Decimal类型上进行排序操作时，可能会出现性能问题，导致排序速度变慢。本文将探讨为什么在MySQL中使用Decimal类型排序会变慢，并提供一些解决方案。
## 为什么Deci
原创
2024-05-07 04:19:19
189阅读
# 实现mysql decimal 排序规则
## 1. 流程图
```mermaid
classDiagram
class 新手开发者 {
+ 开发()
}
class 经验丰富的开发者 {
+ 教导()
}
新手开发者 --> 经验丰富的开发者 : 请求教导
经验丰富的开发者 --> 新手开发者 :
原创
2024-04-16 04:35:40
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一般赋予浮点列的值被四舍五入到这个列所指定的十进制数。如果在一个FLOAT(8, 1)的列中存储1. 2 3 4 5 6，则结果为1. 2。如果将相同的值存入FLOAT(8, 4) 的列中，则结果为1. 2 3 4 6。这表示应该定义具有足够位数的浮点列以便得到尽可能精确的值。如果想精确到千分之一，那就不要定义使该类型仅有两位小数。
浮点值的这种处理在MySQL3.23
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2023-07-27 08:50:53
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1.部分排序MapReduce默认就是在每个分区里进行排序2.完全排序在所有的分区中，整体有序 1)使用一个reduce 2)自定义分区函数不同的key进入的到不同的
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2023-09-13 11:40:49
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文章目录DQL操作单表排序聚合函数limit关键字SQL约束主键约束非空约束唯一约束默认值数据库事务MySQL事务操作事务的四大特性 ACIDMySQL 事务隔离级别隔离级别相关命令 DQL操作单表排序排序：通过 ORDER BY 子句,可以将查询出的结果进行排序(排序只是显示效果,不会影响真实数据)语法结构：SELECT 字段名 FROM 表名 [WHERE 字段 = 值] ORDER BY
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2024-05-30 00:26:56
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一、概述MapReduce框架对处理结果的输出会根据key值进行默认的排序，这个默认排序可以满足一部分需求，但是也是十分有限的。在我们实际的需求当中，往往有要对reduce输出结果进行二次排序的需求。对于二次排序的实现，网络上已经有很多人分享过了，但是对二次排序的实现的原理以及整个MapReduce框架的处理流程的分析还是有非常大的出入，而且部分分析是没有经过验证的。本文将通过一个实际的MapRe
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2023-10-06 20:44:10
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思考想到全局排序，是否第一想到的是，从map端收集数据，shuffle到reduce来，设置一个reduce，再对reduce中的数据排序，显然这样和单机器并没有什么区别，要知道mapreduce框架默认是对key来排序的，当然也可以将value放到key上面来达到对value排序，最后在reduce时候对调回去，另外排序是针对相同分区，即一个reduce来排序的，这样其实也不能充分运用到集群的并
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2024-06-30 04:57:38
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一、 实验目的 1. 进一步立即 MapReduce 思想 2. 编写 SecondarySort 程序。 二、 实验要求 1. 要能理解 MapReduce 编程思想 2. 会编写 MapReduce 版本二次排序程序 3. 其执行并分析执行过程。 三、 实验原理 MR 默认会对键进行排序，然而有的时候我们也有对值进行排序的需求。满足这种 需求一是可以在 reduce 阶段排序收集过来的 val
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2023-10-06 20:43:32
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数据排序是许多实际任务在执行时要完成的第一项工作，比如学生成绩评比、数据建立索引等。这个实例和数据去重类似，都是先对原始数据进行初步处理，为进一步的数据操作打好基础。1.实例描述 对输入文件中的数据进行排序。输入文件中的每行内容均为一个数字，即一个数据。要求在输出中每行有两个间隔的数字，其中，第二个数字代表原始数据，第一个数字这个原始数据在原始数据集中的位次。 样例输入： file1:
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2023-10-06 20:43:41
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1. Hellow hadoop~~!Hadoop（某人儿子的一只虚拟大象的名字）是一个复杂到极致，又简单到极致的东西。说它复杂，是因为一个hadoop集群往往有几十台甚至成百上千台low cost的计算机组成，你运行的每一个任务都要在这些计算机上做任务的分发，执行中间数据排序以及最后的汇总，期间还包含节点发现，任务的重试，故障节点替换等等等等的维护以及异常情况处理。谁叫h
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2023-07-14 20:01:42
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文章目录13.MapReduce框架原理13.3 Shuffle机制13.3.4 WritableComparable排序13.3.4.1 排序概述13.3.4.2 排序分类13.3.4.3 自定义排序 WritableComparable 原理分析13.3.5 WritableComparable排序案例实操（全排序）13.3.5.1 需求13.3.5.1.1 输入数据13.3.5.1.2 期
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2023-07-20 20:39:27
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按数值排序示例：按气温字段对天气数据集排序问题：不能将气温视为Text对象并以字典顺序排序正统做法：用顺序文件存储数据，其IntWritable键代表气温，其Text值就是数据行常用简单做法：首先，增加偏移量以消除所有负数；其次，在数字面前加0，使所有数字的长度相等；最后，用字典法排序。streaming的做法：-D mapred.text.key.comparator.options="-k1n
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2023-07-12 13:38:14
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引入和说明熟悉mapreduce执行流程的都知道，mapreduce流程中，一共有两类排序，第一种是对于key的排序，默认是是根据key的递增排序。第二种是对于reduce的组排序，将两条记录的key带入到 分组函数中，如果返回0，则说明两个记录是一组的，所以就把他们的value合到一个迭代器中，也就是reduce函数的第二个参数。最下面那个代码（小标题是总体代码）包括了 map ，reduce，
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2023-07-20 17:10:21
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mr中一共有三次排序，第一次是在环形溢写缓冲区中进行快速排序，当达到默认阈值80M时写到 溢出文件，第二次是在多个溢出文件进行合并过程的排序中 第三次是在减少获取多个地图产生的多个合并文件时做一次排序 ，整个过程中前一次是快速排序因为在内存中，第二和第三次为归并排序必须明确的一点是：Partiiton只是和分桶有关系，和排序没有任何关系 排序是由key
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2023-07-25 19:35:17
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目录排序排序的分类自定义排序数据预处理全排序与区排序全排序重写Bean类编写Mapper类编写Reduce类编写Driver类结果区排序重写Partition编写Driver类运行结果 排序排序的分类部分排序:MapReduce根据输入记录的键对数据集排序保证输出的每个文件内部有序。全排序:最终输出结果只有一个文件，且文件内部有序。实现方式是只设置一个ReduceTask。但该方法在处理大型文件
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2023-07-12 13:40:38
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Hadoop经典案例Spark实现（三）——数据排序
1、"数据排序"是许多实际任务执行时要完成的第一项工作，
比如学生成绩评比、数据建立索引等。这个实例和数据去重类似，都是先对原始数据进行初步处理，为进一步的数据操作打好基础。
1）、需求描述
对输入文件中数据进行排序。输入文件中的每行内容均为一个数字，即一个数据。
&nb
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2023-07-12 11:14:43
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