一.概述 在许多数据中,都存在类别的数据,在一些功能中需要根据类别分别获取前几或后几的数据,用于数据可视化或异常数据预警.在这种情况下,实现分组TopN就显得非常重要了,因此,使用了Spark聚合函数和排序算法实现了分布式TopN计算功能. 二.代码实现 package scala import org.apache.log4j.{Level, Logger} import org.apache.spark.sql.types.{StringType, StructField, StructTy

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

[转]SQL查询案例:取得分组 TOP-N CREATE TABLE TopnTest ( name     VARCHAR(10),   --姓名 procDate DATETIME,       --处理时间 result   INT              --成绩 ); INSERT INTO TopnTest VALUES('张三', '2010-10-01 12:00:05', 80); INSERT INTO TopnTest VALUES('张三', '2010-10-01 1

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&

select DATE_FORMAT( deteline, "%Y-%m-%d %H" ) , COUNT( * ) FROM test GROUP BY DATE_FORMAT( deteline, "%Y-%m-%d %H" )

一:准备 1.源数据 2.上传数据 二:TopN程序编码 1.程序 package com.ibeifeng.bigdata.spark.core import java.util.concurrent.ThreadLocalRandom import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} /** * 分组TopN:按照第一个字段分组:同一组中,按照第二个字段进行排序:每一组中,获取出现最多的前K个数据. * Created by ibf on 0

Time字段以小时分组统计 select datepart(hour,time) hour,count(1) count from table where Similarity<75 group by datepart(hour,time) order by count desc From:https://www.cnblogs.com/xuejianxiyang/p/11202931.html 5分钟,半个小时,任意间隔分组分组 开发中遇到过问题就是对时间以半个小时分钟分组,如统计08:00-

目录 业务需求 业务数据源 用户访问Session分析 Session聚合统计 Session分层抽样 Top10热门品类 Top10活跃Session 页面单跳转化率分析 各区域热门商品统计分析 广告点击流量实时统计分析 总体流程 实时黑名单 广告点击实时统计 统计每天各省top3热门广告 统计各广告最近1小时内的点击量趋势:各广告最近1小时内各分钟的点击量 Flink实现 本文是原项目的一次重写.主要是用DataFrame代替原来的RDD,并在一些实现上进行优化,还有就是实时流计算改用Fli

目录 1.数据倾斜 2.TopN 3.Join优化 预排序的join cross join 考虑Join顺序 4.根据HashMap.DF等数据集进行filter 5.Join去掉重复的列 6.展开NestedDF 7.计算session/组内时间差 8.用flatMap替代map + filter 9.分层抽样 10.SQL与DF API 11.Shuffle后的分区 12.多维分析的优化 1.数据倾斜 来源:读取数据之后,包括从数据源读取和shuffle后读取 后果:大部分task和小部分t

本课程主要讲解目前大数据领域最热门.最火爆.最有前景的技术——Spark.在本课程中,会从浅入深,基于大量案例实战,深度剖析和讲解Spark,并且会包含完全从企业真实复杂业务需求中抽取出的案例实战.课程会涵盖Scala编程详解.Spark核心编程.Spark SQL和Spark Streaming.Spark内核以及源码剖析.性能调优.企业级案例实战等部分.完全从零起步,让学员可以一站式精通Spark企业级大数据开发,提升自己的职场竞争力,实现更好的升职或者跳槽,或者从j2ee等传统软件开发工程

一.简介 开窗函数row_number()是按照某个字段分组,然后取另外一个字段排序的前几个值的函数,相当于分组topN.如果SQL语句里面使用了开窗函数,那么这个SQL语句必须使用HiveContext执行. 二.代码实践[使用HiveContext] package big.data.analyse.sparksql import org.apache.log4j.{Level, Logger} import org.apache.spark.sql.types.{IntegerType,

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

TopN 是统计报表和大屏非常常见的功能,主要用来实时计算排行榜.流式的TopN可以使业务方在内存中按照某个统计指标(如出现次数)计算排名并快速出发出更新后的排行榜. 我们以统计词频为例展示一下如何快速开发一个计算TopN的flink程序. flink支持各种各样的流数据接口作为数据的数据源,本次demo我们采用内置的socketTextStream作为数据数据源. StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getEx

数据库操作工具类 package com.rz.mobile_tag.utils import java.sql.{Connection, DriverManager, PreparedStatement} object MySQLUtils { /** * 获取数据库连接 * @return */ def getConnection()={ DriverManager.getConnection("jdbc:mysql://localhost:3306/bigdata?user=root&am

Spark RDD: Transformation Meaning map(func) 返回一个新的分布式数据集,该数据集是通过将源的每个元素传递给函数func处理形成的. filter(func) 返回一个新的数据集,该数据集是通过func处理后在其上返回true 的源元素形成的. flatMap(func) 与map相似,但是每个输入项都可以映射成0个或多个输出项(因此func应该返回Seq而不是单个项). mapPartitions(func) 与map相似,但是分别在每个RDD的分区(块

第一章.hive入门 一.hive入门手册 1.什么是数据仓库 1.1数据仓库概念 对历史数据变化的统计,从而支撑企业的决策.比如:某个商品最近一个月的销量,预判下个月应该销售多少,从而补充多少货源. 1.2传统数据仓库面临的挑战 (1)无法满足快速增长的海量数据存储需求 (2)无法有效处理不同类型的数据 (3)计算和处理能力不足 1.3 Hive介绍 Hbase支持快速的交互式的大数据应用 pig,Hive支持批量式的数据分析业务 1.4 Hive与传统数据库的对比 1.5 Hive在企业中的

本博文内容: 1.基础Top N算法实战 2.分组Top N算法实战 3.排序算法RangePartitioner内幕解密 1.基础Top N算法实战 Top N是排序,Take是直接拿出几个元素,没排序. 新建 142573279145 从源码,来说话,take返回的是数组,不是RDD.而colletc需要的是RDD. /** * Return an array that contains all of the elements in this RDD. */def collect(): Ar

主要内容: 1.Hive的基本工能机制和概念 2.hive的安装和基本使用 3.HQL 4.hive的脚本化运行使用方式 5.hive的基本语法--建表语法 6.hive的基本语法--内部表和外部表. 7.hive的基本语法--create建表 like as 8.hive的基本语法--数据导入--从本地--从hdfs 9.查询语法 10.数据类型 11.hive函数 1.   什么是hive hive本身是一个单机程序.转在哪里都行,相对于hadoop来说就是一个hdfs的客户端和yarn的客

通过spark实现点击流日志分析案例 1． 访问的pv package cn.itcast import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} object PV { def main(args: Array[String]): Unit = { //todo:创建sparkconf,设置appName //todo:setMaster("local[2]")在本地模拟spa