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
跳转顶部WordCount的多种实现方式准备工作使用groupBy使用groupByKey使用reduceByKey使用aggregateByKey使用foldByKey使用combineByKey使用countByKey使用countByValue准备工作查看数据创建SparkContext val spark = new SparkConf().setMaster("local[6]").setAppName("wordCount") val sc = new SparkContex.
原创
2022-03-23 10:26:10
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# Java对象排序实现指南
在Java中，对象的排序是非常常见的需求，对于刚入行的小白来说，掌握对象排序的基本方法将为今后的编码打下良好的基础。本文将深入分析如何在Java中对对象进行排序，带你一步步实现。
## 整体流程
为方便理解和学习，我将整个对象排序的流程总结为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | -----------
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
PageRank是Google专有的算法，用于衡量特定网页相对于搜索引擎索引中的其他网页而言的重要程度 图片来自网络，这里就根据这个图片的情况来实现PageRank算法 这个图上有四个顶点，A，B，C，D，每个顶点对应一个网页。每个顶点都有若干条边，边的方向可能是指向别的顶点（当前网页的出链），也可能是别的顶点指向自己（当前网页的入链）PageRank算法会统计每个网页的入链数量，数量越多则网页越
spark的combineByKeycombineByKey的特点combineByKey的强大之处，在于提供了三个函数操作来操作一个函数。第一个函数，是对元数据处理，从而获得一个键值对。第二个函数，是对键值键值对进行一对一的操作，即一个键值对对应一个输出，且这里是根据key进行整合。第三个函数是对key相同的键值对进行操作，有点像reduceByKey，但真正实现又有着很大的不同。在Spark入
方法一：map + reduceByKeypackage com.cw.bigdata.spark.wordcountimport org.apache.spark.rdd.RDDimport org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}/** * WordCount实现第一种方式:map +
原创
2021-09-01 15:52:47
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继上次介绍了Spark部分算子之后，本文继续介绍余下的Transformations算子。（11）reduceByKey必须注意，这里操作的也是key-value类型的RDD，专用名叫做pair RDD，本算子会要求传入一个函数，对于value进行计算，这时候，我们可以通过增加分区的个数来提高并行度。对于Transformations算子，因为每一步不产生结果，只好用foreach的方法来输出结果
1 前言
在前面一系列博客中，特别在Shuffle博客系列中，曾描述过在生成ShuffleWrite的文件的时候，对每个partition会先进行排序并spill到文件中，最后合并成ShuffleWrite的文件，也就是每个Partition里的内容已经进行了排序，在最后的action操作的时候需要对每个executor生成的shuffle文件相同的Partition进行合并，完成Actio
一、文本格式（sort.txt）1 52 43 61 32 1 二、编写类package com.scala/** * scala处理二次排序的类 * 需要有参数 */class SecondSortByK(val first:Int,val second :Int) extends Ordered[SecondSortByK] with Serializable...
原创
2022-11-03 14:39:23
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目录一、内置引用类型比较1.实现Comparable接口，重写compareTo方法2.自定义排序类，实现Comparator接口，重写compare方法二、自定义引用类型1.实现Comparable接口，重写compareTo方法2.自定义排序类，实现Comparator接口，重写compare方法三、比较 一、内置引用类型比较1.实现Comparable接口，重写compareTo方法(1)
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2023-07-17 14:13:16
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java 实现对象排序,实现java对象排序的三种方式
原创
2023-05-20 21:01:45
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java 实现对象排序,实现java对象排序的三种方式
原创
2023-06-09 10:18:16
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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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方法二： 加入这个学生成绩有重复的，对于重复的成绩按照年龄再排序：这里列举了2种方法，方法一注释了。方法一： 一个集合存放学生的信息，按照学生的成绩升序排列：
原创
2022-09-17 02:26:28
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目录前言块ID：BlockId块数据：BlockDataBlockData特征ByteBufferBlockDataChunkedByteBuffer简介块元信息：BlockInfo总结前言前面我们用3篇文章的时间讲解了RDD的基础知识，包括其五要素、算子、依赖、分区以及检查点。实际上，与RDD相关的细节还有很多，渗透在之后的研究过程中。在时机合适时，会再拨出专门的时间更深入地讲解RDD。从本篇开
#include<stdio.h> void bubble_sort(int *a,int n) { int i,j; for(i = 0;i<n;i++) { for(j = i;j < n;j++) { if(*(a+i)>*(a+j)) { int temp; temp = *(a+i); *
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2017-07-09 21:42:00
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shuffle是什么：分布式计算中，每个节点只计算部分数据，也就是只处理一个分片，那么要想求得某个key对应的全部数据，比如reduceByKey、groupByKey，那就需要把相同key的数据拉取到同一个分区，原分区的数据需要被打乱重组，这个按照一定的规则对数据重新分区的过程就是Shuffle（洗牌）。Shuffle是连接Map和Reduce之间的桥梁，描述的是数据从Map端到Reduce端的
众所周知,Join的种类丰富:按照**关联形式(**Join type)划分:有内关联,外关联,左关联,右关联,半关联,逆关联等,由业务逻辑决定的关联形式决定了Spark任务的运行结果;按照关联机制(Join Mechanisms)划分:有NLJ(Nested Loop Join) , SMJ(Sort Merge Join)和HJ(Hash Join),由数据内容决定的实现机制,则决定了Spar
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2023-08-10 08:37:40
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概述冒泡排序 比较相邻的元素。如果第一个比第二个大，就交换他们两个。对每一对相邻元素作同样的工作，从开始第一对到结尾的最后一对。这步做完后，最后的元素会是最大的数（因为最后为最大的数，所以下一次循环会少循环一次）。针对所有的元素重复以上的步骤，除了最后一个。持续每次对越来越少的元素重复上面的步骤，直到没有任何一对数字需要比较。案例 冒泡排序（普通版）代码如下：//普通冒泡
public s
