文章目录需求：每个城市的广告点击Top2SparkCore实现SparkSQL实现需求：省份点击数Top2数据方法1：reduceBy省份方法2：先reduceBy城市，再reduceBy省份打印自定义分区器 求TopN 需求：每个城市的广告点击Top2SparkCore实现// 创建SparkConf对象，并设定配置
import org.apache.spark.{SparkConf, Sp
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2024-07-11 10:32:41
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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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# 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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在数据分析和处理的工作中，有时我们需要从大规模数据集中找出前 N 个值，这个问题在 Hive 中是非常常见的。下面是一个详细的过程，帮助你在 Hive 中实现求 top N 值的功能，涵盖了环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、排错指南以及扩展应用。
## 环境准备
首先确保你的环境中已安装 Hive，并且配置了 Hadoop。还需要确认以下前置依赖安装：
- Hadoop
- Hive
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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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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在Apache Spark中，使用`orderBy`实现Top N问题是一个相对常见的需求。Top N查询通常用于找出某个数据集中的前N个最大值或最小值，特别是在大数据分析场景中，这一需求尤为突出。接下来我们将讨论如何通过Spark的`orderBy`方法来实现这一目标。
### 背景描述
在大数据环境下（如2010年代中期至今），处理和分析海量数据的需求持续增长。Spark作为一种强大且易用
java版本:1、自定义实现排序key，实现Ordered接口，根据指定的排序条件，重写compare 、less、greater等方法，封装多个字段进行排序; // 代码示例其中CategorySortKey为自定义的keyJavaPairRDD<CategorySortKey, String> sortedCategoryCountRDD = sortKey2countRDD.s
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2023-06-14 21:47:47
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一、SortShuffleManager1、运行原理分为两种模式， 1、普通模式: 上图说明了普通的SortShuffleManager的原理。在该模式下，数据会先写入一个内存数据结构中，此时根据不同的shuffle算子，可能选用不同的数据结构。如果是reduceByKey这种聚合类的shuffle算子，那么会选用Map数据结构，一边通过Map进行聚合，一边写入内存；如果是join这种普通的shu
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2023-11-07 11:51:59
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Spark是Hadoop的子项目。 因此，最好将Spark安装到基于Linux的系统中。 以下步骤说明如何安装Apache Spark。步骤1：验证Java安装Java安装是安装Spark的强制性要求之一。 尝试使用以下命令验证JAVA版本。 如果Java已经，安装在系统上，你能看到以下响应 。 如果您没有在系统上安装Java，请在继续下一步之前安装Java。步骤2：验证S
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2023-09-13 23:58:12
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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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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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# 如何实现Spark TopN项目的JAR包运行
在大数据处理的领域，Apache Spark 是一种流行的分布式计算框架。许多项目需要用到 Top N 的数据分析，这里我们将通过一个示例，向新手详细介绍如何实现一个 Spark Top N 项目，并打包成 JAR 文件进行运行。
## 整体流程
下面是实现 Spark Top N 项目的基本步骤概览，包含了从项目设置到打包及运行的全过程。
四种方法实现分组排序数据集格式：http://bigdata.edu360.cn/laoduan
http://bigdata.edu360.cn/laoduan
http://javaee.edu360.cn/xiaoxu
http://javaee.edu360.cn/xiaoxu
http://javaee.edu360.cn/laoyang
http://javaee.edu360.cn/
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2023-09-29 22:24:45
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import scala.Tuple2;
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;
impo
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2023-10-21 23:55:26
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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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代码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...
原创
2022-02-23 17:11:29
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# 使用Spark进行Top N项目的处理
在大数据处理中，Spark作为一个强大的开源框架，提供了高效的数据处理能力。尤其是在分析和过滤数据时，获取Top N结果非常常见。本文将介绍如何使用Spark来处理Top N项目，特别是如何运用jar包来运行Spark应用程序。
## Spark Top N项目介绍
在数据分析中，“Top N”代表最大的N个数据项。例如，我们可能希望从一份用户活动
代码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...
原创
2021-05-31 17:26:17
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import org.apache.spark.sql.expressions.Windowimport org.apache.spark.sql.functions.{ran
原创
2022-07-19 11:42:36
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