java

 /**
*分组取topn,有序数列去除一些项后,仍然有序,所以应当先排序后分组
*@author Tele
*
*/
public class TopDemo2 {
private static SparkConf conf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("topdemo2");
private static JavaSparkContext jsc = new JavaSparkContext(conf); public static <U> void main(String[] args) {
JavaRDD<String> rdd = jsc.textFile("./src/main/java/base_demo/top/score.txt"); JavaPairRDD<Integer, String> mapToPair = rdd.mapToPair(new PairFunction<String, Integer, String>() { private static final long serialVersionUID = 1L; @Override
public Tuple2<Integer, String> call(String t) throws Exception {
String[] fields = t.split(" ");
return new Tuple2<Integer, String>(Integer.parseInt(fields[1]), fields[0]);
}
}); // 先排序
JavaPairRDD<Integer, String> sortByKey = mapToPair.sortByKey(false); // 互换位置以便分组
JavaPairRDD<String, Integer> mapToPair2 = sortByKey
.mapToPair(new PairFunction<Tuple2<Integer, String>, String, Integer>() { private static final long serialVersionUID = 1L; @Override
public Tuple2<String, Integer> call(Tuple2<Integer, String> t) throws Exception {
return new Tuple2<String, Integer>(t._2, t._1);
}
}); // 分组
JavaPairRDD<String, Iterable<Integer>> groupByKey2 = mapToPair2.groupByKey(); // 取前三
JavaPairRDD<String, Iterable<Integer>> result = groupByKey2
.mapToPair(new PairFunction<Tuple2<String, Iterable<Integer>>, String, Iterable<Integer>>() { private static final long serialVersionUID = 1L; @Override
public Tuple2<String, Iterable<Integer>> call(Tuple2<String, Iterable<Integer>> t)
throws Exception { return new Tuple2<String, Iterable<Integer>>(t._1,
IteratorUtils.toList(t._2.iterator()).subList(0, 3));
}
}); result.foreach(new VoidFunction<Tuple2<String, Iterable<Integer>>>() { private static final long serialVersionUID = 1L; @Override
public void call(Tuple2<String, Iterable<Integer>> t) throws Exception {
System.out.println(t._1 + t._2);
}
}); jsc.close();
}
}

scala

 object TopDemo2 {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val conf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("topdemo2");
val sc = new SparkContext(conf); val rdd = sc.textFile("./src/main/scala/spark_core/top/score.txt", 1); rdd.map(lines => {
val fields = lines.split(" ");
(fields(1).toInt, fields(0));
}).sortByKey(false, 1).map(t => (t._2, t._1)).groupByKey().map(t => {
val arr = t._2;
val score = arr.take(3);
(t._1, score)
}).foreach(t => println(t._1 + "---" + t._2));
}
}

spark 分组取topn的更多相关文章

  1. 分组取topN

    假设有这样一个文件,文件内容如下 class1 class2 class1 class1 class2 class2 class1 class2 class1 class2 要求按照班级分组取出每个班 ...

  2. mysql分组取topn

    本文来自  http://www.jb51.net/article/31590.htm 有些语句sql top n 是sqlserver语法 --按某一字段分组取最大(小)值所在行的数据 代码如下: ...

  3. Spark 两种方法计算分组取Top N

    Spark 分组取Top N运算 大数据处理中,对数据分组后,取TopN是非常常见的运算. 下面我们以一个例子来展示spark如何进行分组取Top的运算. 1.RDD方法分组取TopN from py ...

  4. 使用dataframe解决spark TopN问题:分组、排序、取TopN和join相关问题

    package com.profile.mainimport org.apache.spark.sql.expressions.Windowimport org.apache.spark.sql.fu ...

  5. Hive分组取Top K数据

    阿里交叉面试问到了这个题,当时感觉没有答好,主要是对Hive这块还是不熟悉,其实可以采用row_number()函数. 1.ROW_NUMBER,RANK(),DENSE_RANK() 语法格式:ro ...

  6. sql 分组取最新的数据sqlserver巧用row_number和partition by分组取top数据

    SQL Server 2005后之后,引入了row_number()函数,row_number()函数的分组排序功能使这种操作变得非常简单 分组取TOP数据是T-SQL中的常用查询, 如学生信息管理系 ...

  7. mysql单列去重复group by分组取每组前几条记录加order by排序

    mysql分组取每组前几条记录(排名) 附group by与order by的研究,需要的朋友可以参考下 --按某一字段分组取最大(小)值所在行的数据 复制代码代码如下: /* 数据如下: name ...

  8. row_number和partition by分组取top数据

    分组取TOP数据是T-SQL中的常用查询, 如学生信息管理系统中取出每个学科前3名的学生.这种查询在SQL Server 2005之前,写起来很繁琐,需要用到临时表关联查询才能取到.SQL Serve ...

  9. sql分组取第一条数据

    sq分组取第一条数据的一个方法: select * from ( select row_number() over(partition by ID order by ID) as rownum , * ...

随机推荐

  1. 原生js大总结三

    021.定义函数的几种方式   1.关键字函数:function fnName(){};   2.字面量函数:var fn = function(){};   3.构造函数:var fn = new ...

  2. 【例题 7-9 UVA-1601】The Morning after Halloween

    [链接] 我是链接,点我呀:) [题意] 在这里输入题意 [题解] 对于没有出现的,当成0节点就好. 所以总是认为有3个人需要走到各自的终点. 将平面图转成点边图.这样比较好枚举. (二维变成一维,模 ...

  3. 怎样让IE支持自己定义协议

    浏览QQ空间的时候发现,仅仅要在IE地址中输入象一下这样的形式的地址. tencent://Message/?Uin=251464630&websiteName=qzone.qq.com&am ...

  4. Altium Designer四层板起步

    参考转自:https://www.cnblogs.com/raymon-tec/p/5631318.html 双层板:一个是Top layer,一个是Bottom layer,layer层是信号层,也 ...

  5. UVA 11584 - Partitioning by Palindromes DP

    http://uva.onlinejudge.org/index.php?option=com_onlinejudge&Itemid=8&page=show_problem&p ...

  6. loadrunner--log的使用总结

    1.log的设置方式.在 runtime setting中可以设置log的生成方式:默认的log方式:Enable logging选中,log option是Send messages only wh ...

  7. 用static 创建类的单例

    1.0 说明 通过函数调用new的static 类对象,由于static 对象只能初始化一次,由此构成单例运行. 2.0  直接代码 代码为windows,win32工程,因为只有一个文件,不上传工程 ...

  8. Let's do our own full blown HTTP server with Netty--转载

    原文地址:http://adolgarev.blogspot.com/2013/12/lets-do-our-own-full-blown-http-server.html Sometimes ser ...

  9. Intel X86 CPU 系列的寻址方式

    Intel X86 CPU 系列的寻址方式 数据总线和地址总线要尽量相同,这个是一个地址就是一个指针.

  10. 用bootstrap做一个背景可轮转的登录界面

    用bootstrap做一个背景可轮转的登录界面 一.总结 一句话总结:用css3的动画的 @keyframes 规则,制作轮转图. 1.用bootstrap做一个背景可轮转的登录界面? a.动画部分用 ...