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 pyspark import SparkContext sc = SparkContext() 准备数据,把数据转换为rdd格式 data_list = [ (0, "cat26", 130.9), (0, "cat13", 122.1), (0, "cat95&

package com.profile.mainimport org.apache.spark.sql.expressions.Windowimport org.apache.spark.sql.functions._ import org.apache.log4j.{Level, Logger} import com.profile.tools.{DateTools, JdbcTools, LogTools, SparkTools}import com.dhd.comment.Constant

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 JavaSparkConte

PySpark DataFrame 添加自增 ID 本文原始地址:https://sitoi.cn/posts/62634.html 在用 Spark 处理数据的时候,经常需要给全量数据增加一列自增 ID 序号,在存入数据库的时候,自增 ID 也常常是一个很关键的要素. 在 DataFrame 的 API 中没有实现这一功能,所以只能通过其他方式实现,或者转成 RDD 再用 RDD 的 zipWithIndex 算子实现. 下面呢就介绍三种实现方式. 创建 DataFrame 对象 from p

该方法好处是可以调节阈值,可调参数比其他形式模型多很多. [参照]http://blog.csdn.net/u013719780/article/details/52277616 [3种模型效果比较:逻辑回归,决策树,随机森林]http://blog.csdn.net/chaoran_liu/article/details/52203831 from pyspark import SparkContextfrom pyspark.mllib.classification import Logis

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前三名,源码如下: package swy.spark.spark_study_java.core; import java.util.Arrays; import java.util.Iterator; import org.apache.spark.SparkConf; import org.a

In [1]: df = DataFrame(randn(5,2),index=range(0,10,2),columns=list('AB')) In [2]: df Out[2]: A B 0 1.068932 -0.794307 2 -0.470056 1.192211 4 -0.284561 0.756029 6 1.037563 -0.267820 8 -0.538478 -0.800654 In [5]: df.iloc[[2]] Out[5]: A B 4 -0.284561 0.

spark dataframe派生于RDD类,但是提供了非常强大的数据操作功能.当然主要对类SQL的支持.   在实际工作中会遇到这样的情况,主要是会进行两个数据集的筛选.合并,重新入库.   首先加载数据集,然后在提取数据集的前几行过程中,才找到limit的函数.   而合并就用到union函数,重新入库,就是registerTemple注册成表,再进行写入到HIVE中.   1.union.unionAll.unionByName,row 合并(上下拼接) data_all = data_n

通过 DataFrame[ ]方式,取得得都是行, [ ] 中,添加过滤条件 data = pd.DataFrame( np.arange(16).reshape(4,4), index=['OP','CW','UZ','NM'], columns=['one','two','three','four'] ) # print data # one two three four # OP 0 1 2 3 # CW 4 5 6 7 # UZ 8 9 10 11 # NM 12 13 14 15 #

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: /* 数据如下: name val memo a 2 a2(a的第二个值) a 1 a1--a的第一个值 a 3 a3:a的第三个值 b 1 b1--b的第一个值 b 3 b3:b的第三个值 b 2 b2b2b2b2 b 4 b4b4 b 5 b5b5b5b5b5 */ --创建表并插入数据: 代码

适用场景: 插入数据到mysql中,中途中断,导致部分数据未插入成功.避免下次插入时插入了重复的数据. 思路: 1.读取已插入的数据, 2.读取全部数据(包含已插入和未插入的), 3.将已插入的数据添加到全部数据中,产生重复数据, 4.删除所有重复的数据. 示例代码: import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame(np.arange(15).reshape((5, 3))) # 总数据 # 输出df: 0 1 2 0 0 1 2

1.[column for column in df] 2.df.columns.values 返回 array 3.list(df) 4.df.columns 返回Index,可以通过 tolist(), 或者 list(array) 转换为list

只要修改OrderReducer.java的reduce方法,修改为: int i = 0;for(NullWritable nullWritable:values){ if(i>=2) break; context.write(key,NullWritable.get()); i++;}

刚刚接触storm 对于滑动窗口的topN复杂模型有一些不理解,通过阅读其他的博客发现有两篇关于topN的非滑动窗口的介绍.然后转载过来. 下面是第一种: Storm的另一种常见模式是对流式数据进行所谓“streaming top N”的计算,它的特点是持续的在内存中按照某个统计指标(如出现次数)计算TOP N,然后每隔一定时间间隔输出实时计算后的TOP N结果. 流式数据的TOP N计算的应用场景很多,例如计算twitter上最近一段时间内的热门话题.热门点击图片等等. 下面结合Storm-S

一.DataFrame构建 1.用多个列表构建 #构建DataFrame #self._stkpool_uni.codes.end_date(这些list用append填充值,保证各个list中元素个数一致)        dfData = {"STK_UNI_CODE":self._stkpool_uni, "STK_CODE":codes, "END_DATE":end_date,                  "SCORE_F

ROW_NUMBER,RANK(),DENSE_RANK() 先了解这三个之间的区别: Rank():1,2,2,4,5(一般用这个较多,不会影响总排名) Dense_rank():1,2,2,3,4,5(会影响最终排名) Row_number():1,2,3,4,5,6(按照行数显示) 语法格式:row_number() OVER (partition by COL1 order by COL2 desc ) rank partition by:类似hive的建表,分区的意思: order b

起初开始写一些 udf 的时候感觉有一些奇怪,在 spark 的计算中,一般通过转换(Transformation) 在不触发计算(Action) 的情况下就行一些预处理.udf 就是这样一个好用的东西,他可以在我们进行 Transformation 的时候给我们带来对复杂问题的处理能力. 这里有两种最典型的方法. 应用于 spark 2.4 1. 直接在 SparkSession.sql 里面直接使用注册好的 udf,类似于这种写法 xx = SparkSession.catalog.regi

When I write PySpark code, I use Jupyter notebook to test my code before submitting a job on the cluster. In this post, I will show you how to install and run PySpark locally in Jupyter Notebook on Windows. I've tested this guide on a dozen Windows 7

和hadoop的目的一样,给你数据,然后取TopN.数据如下: 取出数据在排名前十的数据. 代码如下: package com.test.book; import java.util.ArrayList; import java.util.Arrays; import java.util.Collections; import java.util.Iterator; import java.util.List; import java.util.Map; import java.util.Set

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:row_number() OVER (partition by COL1 order by COL2 desc ) rank partition by:类似hive的建表,分区的意思: order by :排序,默认是升序,加desc降序: rank:表示别名 表示根据COL1分组,在分组内部根据 CO