在收集对象之后，对对象进行排序是常用的动作，你不用亲自操作排序算法，在Java中有个Collections的类提供有sort()方法。由于必须有索引才能进行排序，因此Collections的sort()方法接受List操作对象。列如：public class Demo {
public static void main(String[] args) {
List<Integer>
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2023-09-19 21:15:15
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使用Java 随机数类随机生成0到Integer.MAX_VALUE之间的10GB文件，然后使用Spark计算框架进行全局排序。实现思路：可以局部排序(局部数据是全局数据的某一个范围)最后合并到全同一个文件，保证全局有序，这样可以设置一个reduce任务实现，但是对于更大量的数据容易出现OOM。如果不合并到同一个文件的话，可以将每一个分区有序的数据输出到磁盘。最后借鉴Kafka的数据管理方式建立稀
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2023-08-27 19:00:43
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不分发数据，使用单个reducer
set mapred.reduce.tasks=1;
select *
from dw.dw_app
where
dt>='2016-09-01'
and dt <='2016-09-18'
order by stime
limit 30000;
包多一层，是用order by
select t.* from
(
select
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2016-10-09 11:12:00
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写mapreduce程序时，如果reduce个数>1，想要实现全排序需要控制好map的输出，详见hadoop简单实现全排序现在学了hive，写sql大家都很熟悉，如果一个order by解决了全排序还用那么麻烦写mapreduce函数吗？事实上，hive使用order by会默认设置reduce的个数=1，既然reducer的个数都是1了，结果自然全排序！这也违背了充分利用分布式计算进行海量
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2023-07-26 14:26:17
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在当今的数据驱动时代，Python及其库在开发和数据处理领域中扮演着重要角色。特别是在使用Layui框架进行前端开发时，全球排序（Global Sorting）已经成为许多项目的关键需求。本篇博文将带你深入探讨如何在Python中实现Layui的全局排序，并涵盖版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南，以及生态扩展等多个方面。
### 版本对比
在处理Layui的不同版本时，我们需关
我们知道Mapreduce框架在feed数据给reducer之前会对map output key排序，这种排序机制保证了每一个reducer局部有序，hadoop 默认的partitioner是HashPartitioner，它依赖于output key的hashcode，使得相同key会去相同reducer，但是不保证全局有序，如果想要获得全局排序结果（比如获取top N, bottom N），就需要用到TotalOrderPartitioner了，它保证了相同key去相同reducer的同时也保证了全局有序。public class HashPartitioner extends Part
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2013-07-01 21:02:00
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在hive sql中进行全局排序时,和sql一样使用order by 进行全局排序. 但是需要注意, hive会将所有数据交给一个reduce来进行计算排序, 这样数据量就很大, 很耗费时间. Hive的适用场景为离线批处理，在执行全量数据计算任务时，一般是不会用到全局排序的。但在数据查询中，全局排 ...
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2021-08-31 15:20:00
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前进的路很艰难，但只要坚持下去，终会收获丰硕的果实！ 文章目录一.项目需求二.数据准备三.代码演示1.定义样例类2.主体代码3.函数类四.运行效果五.项目小结 一.项目需求每隔5分钟输出最近一小时内点击量最多的前N个商品具体步骤 • 抽取出业务时间戳，告诉Flink框架基于事件时间（Event Time）做窗口 • 过滤出点击行为数据 • 按一小时的窗口大小，每5分钟统计一次，做滑动窗口聚合（Sl
1.快排//选一个数比它小的放左边，比它小的放右边，递归
var quickSort = function(arr) {
if (arr.length <= 1) { return arr; }
var pivotIndex = Math.floor(arr.length / 2);
var pivot = arr.splice(pivotIndex, 1)[0];
var
排序，真的非常重要！ 在其，没有罗列排序，不是说它不重要！ 本博文的主要内容有: 1、基础排序算法实战 2、二次排序算法实战 3、更高级别排序算法 4、排序算法内幕解密 1、基础排序算法实战 启动hdfs集群spark@SparkSingleNode:/usr/local/hadoop/hadoop-2.6.0$ sbin/start-dfs.sh 启动s
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2024-01-05 14:58:31
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使用$GLOBALS访问函数外全局变量
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2018-01-26 11:20:00
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在本文中，我们来学习在程序当中常用的集中算法，以java程序为例，每种算法我们都采用一个实例进行讲解。
1、插入排序
基本思路：在每次循环中把一个元素插入到已经排序的部分序列里的合适位置，使得到的序列仍然是有序的。
int a[] = {30,20,50,6};
int tmp;
int j;
for (int i = 1; i
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2024-06-29 08:37:52
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Hive 的一些优化方法Hadoop 框架计算特性常用的一些优化方法排序的选择 Hadoop 框架计算特性1、 数据量大不是问题，数据倾斜是个问题2、 jobs 数比较多的作业运行效率相对比较低，比如即使有几百行的表，如果多次关联多次汇总，产生十几个 jobs，耗时很长。原因是 map reduce 作业初始化的时间是比较长的3、 sum,count,max,min 等 UDAF，不怕数据倾斜问
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2023-08-18 23:45:01
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问题：有两个文本，a.txt和b.txt，目的是想整合两个文本按照第一列（key）的数值全局升序排列 这个全局排序可以在本地通过linux命令进行：[root@master boya]# cat a.txt b.txt | sort -k1但是输出结果并不是按照数值升序： 这是因为sort -k1默认队第一列的各key按照从左到右逐个比较对应的数字的ASCII码来排序的（字典排序），因此我们需要指
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2024-02-25 12:13:54
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一.理解Flink的乱序问题理解Flink的乱序问题,的先理解Flink的时间语义.
Flink有3中时间语义:
Event Time：事件创建的时间
Ingestion Time：数据进入Flink的时间,后续版本好像这个时间语义.也就不讨论了.
Processing Time：执行操作算子的本地系统时间，与机器相关.(Event Time的使用,必须配合WaterMar
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2024-02-26 17:40:37
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外部排序使用场景及来源主要针对大容量数据进行排序 在使用选择排序，插入排序，冒泡排序，和快速排序时的最大时间复杂度是O(n^2),因此对于几十万的数据量时排序要耗费很长的时间。对于外部的文件进行数据排序，首先要将数据送入内存中，然后对他们进行内部，但是如果文件过大，那么文件的所有数据不能送入内存，因此就有了外部排序。外部排序的思路首先将数据从文件中分段读入内存，并使用内部排序算法对于分段的数组进行
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2023-11-07 00:19:29
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冒泡排序 冒泡排序是一种比较简单的排序方法。它会遍历若干次要排序的数组，每次遍历时，它都会比较相邻的两个数的大小，如果前者比后者大，则交换位置。这样一次遍历下来，最大的那个数就会在数组的最后，重复多次操作后，就可以实现对数组的排序。public class Sort {
public void bubbleSort(int[] a){//冒泡排
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2023-05-23 14:11:57
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# Java 中文排序实现指南
在Java中进行中文排序，通常是通过比较字符串的Unicode值实现的。下面是完整的步骤与详细的代码示例，帮助你掌握中文排序的实现流程。
## 整体流程
我们可以把中文排序的实现过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|----------------------------|
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先上个总图↓：①、直接插入排序插入排序(Insertion Sort)的算法描述是一种简单直观的排序算法。它的工作原理是通过构建有序序列，对于未排序数据，在已排序序列中从后向前扫描，找到相应位置并插入。插入排序在实现上，通常采用in-place排序(即只需用到O(1)的额外空间的排序)，因而在从后向前扫描过程中，需要反复把已排序元素逐步向后挪位，为最新元素提供插入空间。步骤：1、从第一个元素开始，
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2023-08-31 08:24:01
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