1. 准备数据源 摘录了一片散文,保存格式为utf-8 2. 准备环境 2.1 搭建伪分布式环境 https://www.cnblogs.com/cjq10029/p/12336446.html 上传数据源文件到hdfs中创建的in目录下 2.2 下载相关资源 下载hadoop277 链接:https://pan.baidu.com/s/1xeZx4AVxcjU33hoMLvOojA 提取码:mxic 下载hadoop可执行程序 winutils.exe 链接:https://pan.baidu

现有某电商网站用户对商品的收藏数据,记录了用户收藏的商品id以及收藏日期,名为buyer_favorite1. buyer_favorite1包含:买家id,商品id,收藏日期这三个字段,数据以“\t”分割,样本数据及格式如下: 买家id   商品id    收藏日期         -- ::         -- ::         -- ::         -- ::         -- ::         -- ::         -- ::         -- ::    

MongoDb 用 mapreduce 统计留存率(金庆的专栏)留存的定义采用的是新增账号第X日:某日新增的账号中,在新增日后第X日有登录行为记为留存 输出如下:(类同友盟的留存率显示)留存用户注册时间    新增用户  留存率                      1天后   2天后   3天后   4天后   5天后  6天后  7天后  14天后  30天后2015-09-17  2300      20.7 %  15.6 %  13 %    11.3 %  9.9 %      

Hadoop基础-Map端链式编程之MapReduce统计TopN示例 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.项目需求 对“temp.txt”中的数据进行分析,统计出各个年份(第15~19列)总排行前十的最高气温(第87~92列),由于博客园无法上传大文件的文本,因此我把该文本的内容放在博客园的另一个链接了(需要的戳我).,如果网页打不开的话也就可以去百度云盘里下载副本,链接:链接:https://pan.baidu.com/s/12aZFcO2XoegUGMAb

•首先给table添加属性: showFooter: footer js代码如下: //初始化bootstrapTableinitBootstrapTable: function () { var oTable = new TableInit("/manage/report/merchant/page", true); oTable.Init(); showTotal(); $("#btn_query").click(function () { $("#b

有一个问题是这样的统计数据总数用count(*).count(主键ID).count(字段).count(1)那个效率高. 先说结论,不用那么花里胡哨遇到统计总数全部使用count(*). 但是有很多小伙伴就会问为什么呢?本期文章就解决大家的为什么. 系列文章 五分钟,让你明白MySQL是怎么选择索引<死磕MySQL系列 六> 字符串可以这样加索引,你知吗?<死磕MySQL系列 七> 无法复现的"慢"SQL<死磕MySQL系列 八> 什么?还在用de

在日常开发工作中,我经常会遇到需要统计总数的场景,比如:统计订单总数.统计用户总数等.一般我们会使用MySQL 的count函数进行统计,但是随着数据量逐渐增大,统计耗时也越来越长,最后竟然出现慢查询的情况,这究竟是什么原因呢?本篇文章带你一下学习一下. 1. MyISAM存储引擎计数为什么这么快? 我们总有个错觉,就是感觉MyISAM引擎的count计数要比InnoDB引擎更快,实际这不是错觉. MyISAM引擎把表的总行数单独记录在磁盘上,查询的时候可以直接返回,不需要再累加统计. 但是当S

原推送引用:https://mp.weixin.qq.com/s/3qQqN6qzQ3a8_Au2qfZnVg 版权归原作者所有,如有侵权请及时联系本人,见谅! 原文采用Excel进行统计数据,这里采用刚学习的工具进行练习. import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.conf.Configured; import org.apache.hado

sql的统计函数 sql统计函数有 count 统计条数,配合group用 sum 累加指定字段数值 但注意sum(1)就特殊 sum(1)等同于count(*) sum(1)统计个数,功能和count(*)一样,但效率上count(*)高.所以尽量少用. 举个小例子 SELECT ad_network_id,,sum(1),count(*),sum(2),count(5) from mapping_table_analytics GROUP BY ad_network_id 运行结果为: 3

示例 数据: -- :: 34c -- :: 36c -- :: 32c -- :: 37c -- :: 23c -- :: 45c -- :: 50c -- :: 33c -- :: 41c -- :: 27c -- :: 45c -- :: 46c -- :: 47c 要求: 将每年每月中的气温排名前三的数据找出来 实现: 1.每一年用一个reduce任务处理; 2.创建自定义数据类型,存储 [年-月-日-温度]; 2.自己实现排序函数 根据 [年-月-温度] 降序排列,也可以在定义数据类型

执行效果: 1.  count(1) and count(*) 当表的数据量大些时,对表作分析之后,使用count(1)还要比使用count(*)用时多了!  从执行计划来看,count(1)和count(*)的效果是一样的. 但是在表做过分析之后,count(1)会比count(*)的用时少些(1w以内数据量),不过差不了多少.    如果count(1)是聚索引,id,那肯定是count(1)快.但是差的很小的.  因为count(*),自动会优化指定到那一个字段.所以没必要去count(1