1. 练习 数据: (1)需求1:统计有过连续3天以上销售的店铺有哪些,并且计算出连续三天以上的销售额 第一步:将每天的金额求和(同一天可能会有多个订单) SELECT sid,dt,SUM(money) day_money FROM v_orders GROUP BY sid,dt 第二步:给每个商家中每日的订单按时间排序并打上编号 SELECT sid,dt,day_money, ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY sid ORDER BY dt) rn FROM

SQL大数据操作统计 1:select count(*) from table的区别SELECT object_name(id) as TableName,indid,rows,rowcnt FROM sys.sysindexes WHERE id = object_id('TableName') and indid in (0,1);

此程序功能: 1．完成对10.4G.csv文件各个元素频率的统计 2．获得最大的统计个数 3．对获取到的统计个数进行降序排列 4．对各个元素出现次数频率的统计 import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} /** */ object 大数据统计 { def main(args: Array[String]): Unit = { val conf=new SparkConf().setAppName("大数据").setMaster(

ElasticSearch相信有不少朋友都了解,即使没有了解过它那相信对ELK也有所认识E即是ElasticSearch.ElasticSearch最开始更多用于检索,作为一搜索的集群产品简单易用绝对是一个非常不错的选择,其实本人早在ElasticSearch v0.2的时候就使用,一转眼数年过去现在都7.X了. 其实ElasticSearch除了提供强大的集群化搜索服务外,它提供一个aggregation功能会再一次让你受到它的强大,aggregation是一个数据统计汇总功能,表面上这功能在

目录 一.实验目的 二.实验平台 三.实验内容.要求 1．pyspark交互式编程 2.编写独立应用程序实现数据去重 3.编写独立应用程序实现求平均值问题 四.实验过程 (一)pyspark交互式编程 (二)编写独立应用程序实现数据去重 (三)编写独立应用程序实现求平均值问题 一.实验目的 1.熟悉Spark的RDD基本操作及键值对操作: 2.熟悉使用RDD编程解决实际具体问题的方法. 二.实验平台 操作系统:Ubuntu16.04 Spark版本:2.4.0 Python版本:3.4.3 三.

spark 2.1.1 spark中可以通过RDD.sortBy来对分布式数据进行排序,具体是如何实现的?来看代码: org.apache.spark.rdd.RDD /** * Return this RDD sorted by the given key function. */ def sortBy[K]( f: (T) => K, ascending: Boolean = true, numPartitions: Int = this.partitions.length) (implic

原文链接 数据分析 数据分析是一个大的概念,理论上任何对数据进行计算.处理从而得出一些有意义的结论的过程,都叫数据分析. 从数据本身的复杂程度.以及对数据进行处理的复杂度和深度来看,可以把数据分析分为以下4个层次:数据统计,OLAP,数据挖掘,大数据. 数据统计 数据统计是最基本.最传统的数据分析,自古有之.是指通过统计学方法对数据进行排序.筛选.运算.统计等处理,从而得出一些有意义的结论. 举例,对全年级学生按照平均成绩从高到低排序,前10%的学生可以获得申请研究生免试资格. OLAP 联机分

1.什么是RDD? 最核心 (*)弹性分布式数据集,Resilent distributed DataSet (*)Spark中数据的基本抽象 (*)结合源码,查看RDD的概念 RDD属性 * Internally, each RDD is characterized by five main properties: * * - A list of partitions 一组分区,把数据分成了的不同的分区,每个分区可能运行在不同的worker * - A function for computi

1. 广播变量  1.1 补充知识(来源:https://blog.csdn.net/huashetianzu/article/details/7821674) 之所以存在reduce side join,是因为在map阶段不能获取所有需要的join字段,即:同一个key对应的字段可能位于不同map中.Reduce side join是非常低效的,因为shuffle阶段要进行大量的数据传输.Map side join是针对以下场景进行的优化:两个待连接表中,有一个表非常大,而另一个表非常小,以至

对文件进行词频统计,是一个大数据领域的hello word级别的应用,来看下实现有多简单: 1 Linux单机处理 egrep -o "\b[[:alpha:]]+\b" test_word.log|sort|uniq -c|sort -rn|head -10 2 Spark分布式处理(Scala) val sparkConf = new SparkConf() val sc = new SparkContext(sparkConf) sc.textFile("test_wo

一.由于项目需要进行手机看板展示设计及开发展示效果图如下:

分布式流处理是对无边界数据集进行连续不断的处理.聚合和分析.它跟MapReduce一样是一种通用计算,但我们期望延迟在毫秒或者秒级别.这类系统一般采用有向无环图(DAG). DAG是任务链的图形化表示,我们用它来描述流处理作业的拓扑.如下图,数据从sources流经处理任务链到sinks.单机可以运行DAG,但本篇文章主要聚焦在多台机器上运行DAG的情况. 关注点 当选择不同的流处理系统时,有以下几点需要注意的: 运行时和编程模型:平台框架提供的编程模型决定了许多特色功能,编程模型要足够处理各种

目录 摘要 算法关键 红黑树 稳定排序 代码框架 .h文件: .cpp文件 频率统计器的实现 接口设计与实现 接口设计 核心功能词频统计器流程 效果 单元测试 性能分析 性能分析图 问题发现 解决方案 异常处理 PSP表格记录 感想 基于sketch在大数据下的词频统计设计 引言 背景 解决方案 总结 参考文献: Github项目地址 摘要 本词频统计器包括行数统计.字符数统计.单词数统计.词频统计功能.基于红8黑树算法和稳定排序实现,其中红黑树算法为本词频统计器提供良好的效率.提供性能下限保证

做大数据一定要有一个概念,需要处理的数据量非常大,少则几十T,多则上百P,全部放内存是不可能的,会OOM,必须要用迭代器一条一条处理. RDD叫做弹性分布式数据集,是早期Spark最核心的概念,是一种数据集合,它的核心就是迭代器. 创建方式 有两种创建RDD的方式: 在驱动程序中并行化现有集合 引用外部存储系统中的数据集 示例1:并行化集合 val rdd = sc.parallelize(Array(1,2,3,2,3,2,5)) 示例2:引用外部文件 val file = sc.textFi

1.两种方式管理偏移量并将偏移量写入redis (1)第一种:rdd的形式 一般是使用这种直连的方式,但其缺点是没法调用一些更加高级的api,如窗口操作.如果想更加精确的控制偏移量,就使用这种方式 代码如下 KafkaStreamingWordCountManageOffsetRddApi package com._51doit.spark13 import com._51doit.utils.JedisConnectionPool import org.apache.kafka.clients

1. 读取数据库的形式创建DataFrame DataFrameFromJDBC object DataFrameFromJDBC { def main(args: Array[String]): Unit = { // 创建SparkSession实例 val spark: SparkSession = SparkSession.builder() .appName(this.getClass.getSimpleName) .master("local[*]") .getOrCrea

100 open source Big Data architecture papers for data professionals. 读完这100篇论文 就能成大数据高手 作者 白宁超 2016年4月16日13:38:49 摘要:本文基于PayPal高级工程总监Anil Madan写的大数据文章,其中涵盖100篇大数据的论文,涵盖大数据技术栈(数据存储层.键值存储.面向列的存储.流式.交互式.实时系统.工具.库等),全部读懂你将会是大数据的顶级高手.作者通过引用Anil Madan原文和CS

一.前言 从20世纪90年代数字化医院概念提出到至今的20多年时间,数字化医院(Digital Hospital)在国内各大医院飞速的普及推广发展,并取得骄人成绩.不但有数字化医院管理信息系统(HIS).影像存档和通信系统(PACS).电子病历系统(EMR)和区域医疗卫生服务(GMIS)等成功实施与普及推广,而且随着日新月异的计算机技术和网络技术的革新,进一步为数字化医院带来新的交互渠道譬如:远程医疗服务,网上挂号预约. 随着IT技术的飞速发展,80%以上的三级医院都相继建立了自己的医院信息系统

在数据库中,常常会有Distinct Count的操作,比如,查看每一选修课程的人数: select course, count(distinct sid) from stu_table group by course; Hive 在大数据场景下,报表很重要一项是UV(Unique Visitor)统计,即某时间段内用户人数.例如,查看一周内app的用户分布情况,Hive中写HiveQL实现: select app, count(distinct uid) as uv from log_tabl

“海上F1”的2014极限帆船赛在青岛开赛,这场大赛是技术与体育高度融合的盛会.比赛中,每一个船员将使用各种高新技术,应尽所能,战胜对手.很多人之所以喜欢这样的比赛,是因为帆船比赛是世界上最复杂的一项运动,当参赛选手在以每小时一百米的风速,并且与非常高的大浪,进行搏斗的时候,要考虑很多复杂因素,需要参赛者在短时间内,迅速做出判断.它考验的不仅是速度与激情,更是一个团队的智慧与勇敢,这正是帆船比赛的魅力所在.       SAP大数据运算为参赛选手加速   与依赖科技极限的F1比赛不同,极限帆船比