一.Yarn的工作原理YARN 的作业运行，主要由以下几个步骤组成：（1）作业提交第0步：Client调用job.waitForCompletion方法，向整个集群提交MapReduce作业。第1步：Client向RM申请一个作业id。第2步：RM给Client返回该job资源的提交路径和作业id。如果申请成功就会生成一个applicationId,ResourceManager是允许H
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2023-08-10 23:35:14
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MongoDB 对于 TopN 功能的需求使用其 shell 脚本来实现有些复杂，而集算器 SPL 语言，则因其离散性、灵活性恰好能弥补 MongoDB 实现方面的不足。
原创
2019-07-04 10:12:58
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Hadoop是什么Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构主要解决海量数据的存储和海量数据的分析计算问题通常Hadoop是指一个更广泛的概念–Hadoop生态圈Hadoop的优势高可靠性：Hadoop底层维护了多个数据副本，所以即使Hadoop某个计算元素存储出现故障，也不会导致数据的丢失高扩展性：在集群运行间动态增加服务器，可方便地扩展数以千计的节点高效性：在MapRed
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2023-07-12 12:18:09
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SPARK用scala实现分组取topN原文件：class1 33class2 56class1 87class2 77class1 76class2 88class1 95class1 74class2 85class2 67class2 77class1 99class1 59class2 60import org.apache.spark.SparkConfimport org.apache
原创
2017-04-28 12:16:48
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目录前言方式1：采用groupByKey方式2：采用两阶段聚合优化方式3：先获取每个分区的TopN，后获取全局TopN方式4：采用aggregateByKey优缺点结语 前言在实际开发过程中，我们会经常碰到求TopN这样常见的需求，那在Spark中，是如何实现求TopN呢？带着这个问题，就来看一下TopN的实现方式都有哪些！方式1：采用groupByKey思路：按照key对数据进行聚合（grou
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2023-10-29 09:54:34
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--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- PRI变换法是雷达信号分选当中的一种经典算法，下面对其原理进行阐述并进行matlab仿真---------------------
------高级查询------ 1.使用group by子句实现分组 select max(sage) 最大年龄,sdept 所在班级 from stu group by sdept; group by子句是select语句的可选子句，其功能是为了将表的输出划分为若干个组 group by子句在被定义的数据的基础上建立比较小的租，并且对每个组进行聚合函数计算，或者说其产生每一组总体信息；grou
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2024-04-15 14:51:29
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文章目录一，案例分析（一）TopN分析法介绍（二）案例需求二，案例实施（一）准备数据文件（1）启动hadoop服务（2）在虚拟机上创建文本文件（3）上传文件到HDFS指定目录（二）Map阶段实现（1）创建Maven项目：TopN（2）添加相关依赖（3）创建日志属性文件（4）创建前N成绩映射器类：TopNMapper（三）Reduce阶段实现（1）创建前N归并器类：TopNReducer（四）Dr
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2024-01-08 14:40:51
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1、ROW_NUMBER，RANK()，DENSE_RANK()
语法格式：row_number() OVER (partition by COL1 order by COL2 desc ) rank
partition by：类似hive的建表，分区的意思；
order by ：排序，默认是升序，加desc降序；
rank：表示别名
表示根据COL1分组，在分组内部根据 COL2排序，而此函数计
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2024-08-22 16:13:51
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Hadoop面试题（待更新）HDFS部分：1.HDFS读文件流程 1）客户端通过Distributed FileSystem向NameNode请求下载文件，NameNode通过查询元数据，找到文件块所在的DataNode地址。并返回元数据。 2）挑选一台DataNode（就近原则，然后随机）服务器，请求读取数据。 3）DataNode开始传输数据给客户端（从磁盘里面读取数据输入流，以Packet为
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2023-09-01 11:07:25
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业务场景:大数据的挖掘的形式多种多样,即便是最基本的数据大处理技术,也应该关注全部数据而不是局部或者部分,以TOPN(排序取顶部N项目数据)为例,对全批量数据进行统计技术并筛选目标数据.数据格式: VERSION=1.0,PASSTIME=2016-11-3000:00:39 000,CARSTATE=
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2023-07-12 12:13:47
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MySQL 实现分组 TopN 问题
原创
2022-12-03 23:34:27
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一、案列说明:现有如此三份数据：1、users.dat 数据格式为： 2::M::56::16::70072， 共有6040条数据 对应字段为：UserID BigInt, Gender String, Age Int, Occupation String, Zipcode String 对应字段中文解释：用户id，性别，年龄，职业，邮政编码2、movies.dat 数据格式为： 2::Juman
一、文本格式class1 90class2 56class1 87class1 76class2 88class1 95class1 74class2 87class2 67class2 77二、直接献上代码package com.scalaimport org.apache.spark.SparkConfimport org.apache.spark....
原创
2022-11-03 14:39:34
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[WordCount.main() -> Job.waitForCompletion() -> Job.submit() -> Job.connect() -> Cluster.Cluster() -> Cluster.initialize() -> YarnClientProtocolProvider.create() -> JobSubm
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2024-08-15 18:38:38
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package com.profile.main
import org.apache.spark.sql.expressions.Window
import org.apache.spark.sql.functions._import org.apache.log4j.{Level, Logger}import com.profile.tools.{DateTools, JdbcTools, Lo
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2024-06-07 21:45:50
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分组并获取每个分组中Top N个数据的需求在实际开发的过程中经常会遇到。例如，购物网站中经常会遇到的展示一个店铺列表，每个店铺列表中带有多个该店铺的产品信息。当然，展示店铺列表并分别去获取店铺指定数量的产品是个最为简单的做法，但需要消耗大量的资源。 在本文中，我们将会以一个简单的例子展示在Mongo
原创
2022-07-19 09:37:05
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流量分析--分组TopN统计============================================\
原创
2022-10-31 12:51:46
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Hadoop实例视频教程-深入浅出Hadoop实战开发Hadoop是什么，为什么要学习Hadoop?Hadoop是一个分布式系统基础架构，由Apache基金会开发。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力高速运算和存储。Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。HDFS有着高容错性的特点，并
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2024-06-20 10:34:30
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背景假设有一个学生各门课的成绩的表单，应用hive取出每科成绩前100名的学生成绩。这个就是典型在分组取Top N的需求。 解决思路对于取出每科成绩前100名的学生成绩，针对学生成绩表，根据学科，成绩做order by排序,然后对排序后的成绩，执行自定义函数row_number(),必须带一个或者多个列参数，如ROW_NUMBER(col1, ....)，它的作用是按指定的列进行分组生成
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2024-07-29 10:51:57
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