spark 例子count(distinct 字段) 例子描述: 有个网站访问日志,有4个字段:(用户id,用户名,访问次数,访问网站) 需要统计: 1.用户的访问总次数去重 2.用户一共访问了多少种不同的网站 这里用sql很好写 select id,name,count(distinct url) from table group by id,name 其实这个题目是继官方和各种地方讲解聚合函数(aggregate)的第二个例子,第一个例子是使用aggregate来求平均数. 我们先用简易版来

让代码分布式运行是所有分布式计算框架需要解决的最基本的问题. Spark是大数据领域中相当火热的计算框架,在大数据分析领域有一统江湖的趋势,网上对于Spark源码分析的文章有很多,但是介绍Spark如何处理代码分布式执行问题的资料少之又少,这也是我撰写文本的目的. Spark运行在JVM之上,任务的执行依赖序列化及类加载机制,因此本文会重点围绕这两个主题介绍Spark对代码分布式执行的处理.本文假设读者对Spark.Java.Scala有一定的了解,代码示例基于Scala,Spark源码基于2.

Spark分布式执行原理 让代码分布式运行是所有分布式计算框架需要解决的最基本的问题. Spark是大数据领域中相当火热的计算框架,在大数据分析领域有一统江湖的趋势,网上对于Spark源码分析的文章有很多,但是介绍Spark如何处理代码分布式执行问题的资料少之又少,这也是我撰写文本的目的. Spark运行在JVM之上,任务的执行依赖序列化及类加载机制,因此本文会重点围绕这两个主题介绍Spark对代码分布式执行的处理.本文假设读者对Spark.Java.Scala有一定的了解,代码示例基于Scal

Spark入门实战系列--7.Spark Streaming(上)--实时流计算Spark Streaming原理介绍 http://www.cnblogs.com/shishanyuan/p/4747735.html 1.Spark Streaming简介 1.1 概述 Spark Streaming 是Spark核心API的一个扩展,可以实现高吞吐量的.具备容错机制的实时流数据的处理.支持从多种数据源获取数据,包括Kafk.Flume.Twitter.ZeroMQ.Kinesis 以及TCP

一.前言 最近看到一段话,"count(distinct 列名)若列上有索引,且有非空约束或在where子句中使用is not null,则会选择索引快速全扫描.其余情况则选择全表扫描",对其中的原理不理解,因此有了以下的实验. 二.准备工作 1. 准备t1表 SQL> create table t1 as select * from dba_objects; SQL> insert into t1 select * from t1; SQL> insert into

相信大家看过无数的MySQL调优经验贴了,会告诉你各种调优手段,如: 避免 select *: join字段走索引: 慎用in和not in,用exists取代in: 避免在where子句中对字段进行函数操作: 尽量避免更新聚集索引: group by如果不需要排序,手动加上 order by null: join选择小表作为驱动表: order by字段尽量走索引... 其中有些手段也许跟随者MySQL版本的升级过时了.我们真的需要背这些调优手段吗?我觉得是没有必要的,在掌握MySQL存储架构

1. Spark执行流程 知识补充:RDD的依赖关系 RDD的依赖关系分为两类:窄依赖(Narrow Dependency)和宽依赖(Shuffle Dependency) (1)窄依赖 窄依赖指的是父RDD中的一个分区最多只会被子RDD中的一个分区使用,意味着父RDD的一个分区内的数据是不能被分割的,子RDD的任务可以跟父RDD在同一个Executor一起执行,不需要经过Shuffle阶段去重组数据 窄依赖关系划分为两种:一对一依赖(OneToOneDependency)和范围依赖(Range

本文来自:http://dinglin.iteye.com/blog/1976026#comments 背景 客户报告了一个count(distinct)语句返回结果错误,实际结果存在值,但是用count(distinct)统计后返回的是0.将问题简化后复现如下,影响已知的所有版本. 这里的 ; 一定是在插入前设置,这样下面的操作就是按照这个大小进行的,最终出现错误的结果,解决办法: 1,开始前设置足够大的tmp_table_size(推荐): 2,设置成1024,在不修改tmp_table_s

Python程序的执行原理 2013-09-17 10:35 佚名 tech.uc  1. 过程概述 Python先把代码(.py文件)编译成字节码,交给字节码虚拟机,然后虚拟机一条一条执行字节码指令,从而完成程序的执行. 2. 字节码 字节码在Python虚拟机程序里对应的是PyCodeObject对象..pyc文件是字节码在磁盘上的表现形式. 3. pyc文件 PyCodeObject对象的创建时机是模块加载的时候,即import.Python test.py会对test.py进行编译成字节

前言 :本文旨在理清在Hadoop中一个MapReduce作业(Job)在提交到框架后的整个生命周期过程,权作总结和日后参考,如有问题,请不吝赐教.本文不涉及Hadoop的架构设计,如有兴趣请参考相关书籍和文献.在梳 理过程中,我对一些感兴趣的源码也会逐行研究学习,以期强化基础. 作者 :Jaytalent 开始日期 :2013年9月9日 参考资料:[1]<Hadoop技术内幕--深入解析MapReduce架构设计与实现原理>董西成                   [2]Hadoop 1.

在大数据领域,只有深挖数据科学领域,走在学术前沿,才能在底层算法和模型方面走在前面,从而占据领先地位. Spark的这种学术基因,使得它从一开始就在大数据领域建立了一定优势.无论是性能,还是方案的统一性,对比传统的Hadoop,优势都非常明显.Spark提供的基于RDD的一体化解决方案,将MapReduce.Streaming.SQL.Machine Learning.Graph Processing等模型统一到一个平台下,并以一致的API公开,并提供相同的部署方案,使得Spark的工程应用领域

最近把一些sql执行从hive改到spark,发现执行更慢,sql主要是一些insert overwrite操作,从执行计划看到,用到InsertIntoHiveTable spark-sql> explain insert overwrite table test2 select * from test1;== Physical Plan ==InsertIntoHiveTable MetastoreRelation temp, test2, true, false+- HiveTableSc

pandas pivot_table或者groupby实现sql 中的count distinct 功能 import pandas as pd import numpy as np data = pd.read_csv('活跃买家分析初稿.csv') data.head() .dataframe tbody tr th:only-of-type { vertical-align: middle; } .dataframe tbody tr th { vertical-align: top; }

spark运行结构图如下: spark基本概念 应用程序(application):用户编写的spark应用程序,包含驱动程序(Driver)和分布在集群中多个节点上运行的Executor代码,在执行过程中由一个或者多个作业组成. 驱动程序(dirver):spark中Driver即运行上述Application的main函数并且创建sparkContext,其中sparkcontext的目的是为了准备spark应用程序的运行环境.在 spark中由sparkcontext负责与cluster

http://www.cnblogs.com/artech/archive/2012/06/20/async-action-in-mvc.html Visual Studio提供的Controller创建向导默认为我们创建一个继承自抽象类Controller的Controller类型,这样的Controller只能定义同步Action方法.如果我们需要定义异步Action方法,必须继承抽象类AsyncController.这篇问你讲述两种不同的异步Action的定义方法和底层执行原理.[本文已经

转自:http://blog.csdn.net/jaytalent?viewmode=contents MapReduce调度与执行原理系列文章 一.MapReduce调度与执行原理之作业提交 二.MapReduce调度与执行原理之作业初始化 三.MapReduce调度与执行原理之任务调度 四.MapReduce调度与执行原理之任务调度(续) 前言:本文旨在理清在Hadoop中一个MapReduce作业(Job)在提交到框架后的整个生命周期过程,权作总结和日后参考,如有问题,请不吝赐教.本文不涉

表名: user_active_day (用户日活表) 表内容: user_id(用户id)   user_is_new(是否新用户 1:新增用户 0:老用户) location_city(用户所在地区) partition_date(日期分区) 需求: 找出20180901至今的xxx地区的用户日活量以及新增用户量 思路: 筛选日期分区和地区,统计user_id的数量为用户日活量,统计user_is_new = 1的数量为新增用户量. 最开始写的hql语句 select partition_d

一.Spark集群基础概念 将DAG划分为多个stage阶段,遵循以下原则: 1.将尽可能多的窄依赖关系的RDD划为同一个stage阶段. 2.当遇到shuffle操作,就意味着上一个stage阶段结束,下一个stage阶段开始 关于RDD中的分区,在默认情况下(也就是未指明分区数的情况) 1.如果从HDFS中读取数据创建RDD,在默认情况下 二.spark架构原理 1.Spark架构原理 Driver 进程                    编写的Spark程序就在Driver上, 由Dr

在处理一个大数据量数据库的时候 突然发现mysql对于count(*)的不同处理会造成不同的结果 比如执行 SELECT count(*) FROM tablename 即使对于千万级别的数据mysql也能非常迅速的返回结果 而对于 SELECT count(*) FROM tablename WHERE..... mysql的查询时间开始攀升 仔细查阅累下手册,发现当没有WHERE语句对于整个mysql的表进行count运算的时候 MyISAM类型的表中保存有总的行数,而当添加有WHERE限定

通过上两篇博客.我们对Cocos引用计数和Ref类.PoolManager类以及AutoreleasePool类已有所了解,那么接下来就通过举栗子来进一步看看Coco2d-x内存执行原理是如何的. //先建一个node Node * node = Node::create(); //创建完之后打印node的引用计数 schedule([node](float f){ //获得node的引用计数 int count = node->getReferenceCount(); //打印node的引用计