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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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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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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[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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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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一、MapReduce输入和输出MapReduce框架运转在<key, value>键值对上，也就是说，框架把作业的输入看成是一组<key, value>键值对，同样也产生一组<key, value>键值对作为作业的输出，这两组键值对可能是不同的。（一）输入默认读取数据的组件叫做TextInputFormat。关于输入路径︰ （1）如果指向的是一个文件，处理该文
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2024-06-05 15:42:58
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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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Hive调优梳理：高效的文件格式中间压缩格式GZip压缩率高，消耗CPU更高Snappy压缩率和CPU消耗更均匀根据业务创建分区表根据业务创建分桶表 保证map扫描尽量少高效的文件格式压缩格式列裁剪分区裁剪分桶保证map传给reduce的数据量尽量小 1. 避免笛卡尔积 2.&nb
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2024-01-11 13:10:59
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mysql 中求top n TopN:前几条数据 1.TopN age最大的前三个 select * from students order by age desc limit 0,3; 2.分组Top1 按sex分组后,求分组中年龄最大的一个 1.select * from students wh ...
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2021-08-21 13:41:00
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Hadoop2.6.0学习笔记（五）MapReduce实现TopN
原创
2015-08-05 22:36:57
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## SparkSQL TopN的实现流程
在实现SparkSQL的TopN功能之前，首先需要确保已经安装并配置好了Spark以及相关依赖。下面是实现SparkSQL TopN的步骤概览：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 创建SparkSession |
| 步骤二 | 加载数据源 |
| 步骤三 | 注册为临时表 |
| 步骤四 | 使用SparkSQL执
原创
2023-10-01 06:50:39
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# Spark TopN: 高效处理大数据集中的Top N问题
## 引言
在大数据处理领域，我们经常需要从海量的数据集中找出最大或最小的N个元素。例如，我们可能需要找出销售额最高的N个产品，或者找出某个时间范围内点击量最高的N个页面。这个问题被称为Top N问题，解决这个问题并保证高性能是大数据处理的一个重要挑战。
Apache Spark是一个开源分布式计算框架，提供了强大的数据处理和分
原创
2023-09-08 03:38:14
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# Java实现TopN
在数据处理中，常常需要找出排名前N的数据。一种常见的场景是在大数据集中找出最大或最小的N个数。比如，找出销售额最高的前10个商品，或者找出用户评论最多的前5篇文章等。本文将介绍使用Java实现TopN的常用方法，并给出相应的代码示例。
## 方法一：排序法
最直观的方法是将数据进行排序，然后取前N个元素。Java提供了快速排序算法，可以很方便地排序数组或集合。
`
原创
2023-08-17 07:12:18
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# MySQL Top-N 问题解决指南
在数据分析中，Top-N 问题是指从数据集中找出前 N 名的记录。解决这个问题在数据库查询中非常常见，如找出销售额最高的前五个产品。本篇文章将帮助你实现 MySQL Top-N 问题，下面是解决这个问题的整体流程。
## 流程步骤
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 确定数据源和目标表 |
| 2 | 编写
# Window TopN算子
在数据处理和流式计算中，Window是一种按时间或者其他条件划分数据流的方式。Window TopN算子是在Window内对数据进行排序，并返回TopN的结果。这个算子在很多实际场景中都有应用，比如实时热门搜索词统计、实时排行榜等。
## Window TopN算子的工作原理
Window TopN算子的工作原理可以简单概括为以下几个步骤：
1. 从数据流中
原创
2024-01-12 18:17:36
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从大文件中计算topN的问题
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2017-08-13 22:25:12
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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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# Spark 取topN
在大数据处理中，经常会遇到需要取出数据集中最大（或最小）的前N个元素的需求。在Spark中，我们可以通过一些方法来轻松实现这个操作。本文将介绍如何使用Spark来取出数据集中的topN元素，并提供代码示例。
## Spark中的topN操作
在Spark中，我们可以使用`takeOrdered`方法来获取数据集中的topN元素。这个方法会按照指定的顺序（默认为升序
原创
2024-06-30 05:24:58
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# mysqldump 导出topn
## 什么是 mysqldump？
`mysqldump` 是 MySQL 数据库的一个命令行工具，它用于将数据库中的数据导出为 SQL 脚本文件，或者将 SQL 脚本文件导入到数据库中。通过使用 `mysqldump`，我们可以很方便地备份和恢复数据库，或者将数据库迁移到其他服务器。
## 导出 topn 数据
有时候，我们需要导出数据库中某个表中的
原创
2023-12-18 09:46:56
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