作者:Syn良子 出处:http://www.cnblogs.com/cssdongl 转载请注明出处 用spark来快速计算分组的平均值,写法很便捷,话不多说上代码 object ColumnValueAvg extends App { /** * ID,Name,ADDRESS,AGE * 001,zhangsan,chaoyang,20 * 002,zhangsa,chaoyang,27 * 003,zhangjie,chaoyang,35 * 004,lisi,haidian,24 *

以订单统计为例,前端展示柱状图(Jquery统计): 表及主要字段描述如下:表名:Orders1.日期CreateTime2.金额Amount3.用户UserID 情况一:根据部门统计某一年每月销量(查询一个部门月统计) 1)直接在SQL语句中判断每月信息,好处,前台直接调用:坏处,性能不高. SQL语句: SELECT END) AS '一月', END) AS '二月', END) AS '三月', END) AS '四月', END) AS '五月', END) AS '六月', END)

题目描述 统计各个部门对应员工涨幅的次数总和,给出部门编码dept_no.部门名称dept_name以及次数sumCREATE TABLE `departments` (`dept_no` char(4) NOT NULL,`dept_name` varchar(40) NOT NULL,PRIMARY KEY (`dept_no`));CREATE TABLE `dept_emp` (`emp_no` int(11) NOT NULL,`dept_no` char(4) NOT NULL,`f

//描述:利用可变参数列表统计一组数的平均值 #include <stdarg.h> #include <stdio.h> float average(int num, ...);//函数原型:即声明 float average2(int num, ...);//num个数 void add(int num, int x, int y, int z); int main(void){ int a=10; int b=20; printf("a地址:%p b地址:%p\n&

原文引自:http://blog.csdn.net/fengzhimohan/article/details/78535143 该案例中,我们将假设我们需要统计一个 10 万人口的所有人的平均年龄,当然如果您想测试 Spark 对于大数据的处理能力,您可以把人口数放的更大,比如 1 亿人口,当然这个取决于测试所用集群的存储容量.假设这些年龄信息都存储在一个文件里,并且该文件的格式如下,第一列是 ID,第二列是年龄.如下图格式: 以下利用java随机生成10万个人口年龄文件 import java

一般我们进行数据统计的时候要进行数据摸查,可能是摸查整体的分布情况啊.平均值,标准差,总数,各分段的人数啊.这时候用excel或者数据库统计都不方便. 我要统计的一个文件,太大了,还得分成15个文件,结果导一个进mysql都要导很久.再mysql进行编程,执行更久,很费事. 但是用python直接统计就很方便啦. @author: pc """ import matplotlib as mpb import pandas as pd import pylab as pl im

示例一:统计所有单词出现的次数 1.在本地创建文件并上传到hdfs中 #vin data.txt //将文件上传到hadoop的根目录下 #hdfs dfs -put data.txt / 2.在spark中,创建一个RDD并读取文件 %spark var data = sc.textFile("/data.txt") data.collect 3.将读取到的文本使用flatMap方法(数据流映射)组合split方法拆分为单个单词 //注意:split("")引号中

=================================版权声明================================= 版权声明:原创文章 谢绝转载  请通过右侧公告中的“联系邮箱(wlsandwho@foxmail.com)”联系我 勿用于学术性引用. 勿用于商业出版.商业印刷.商业引用以及其他商业用途. 本文不定期修正完善. 本文链接:http://www.cnblogs.com/wlsandwho/p/4860243.html 耻辱墙:http://www.cnblo

http://www.myexception.cn/sql/2004512.html http://blog.csdn.net/ssw_1990/article/details/52220466 http://www.tuicool.com/articles/uIRZFv http://mt.sohu.com/20160514/n449468405.shtml http://blog.csdn.net/asongoficeandfire/article/details/21490101 http

灰度差分统计特征有: 平均值:​ 对比度:​ 熵:​ i表示某一灰度值,p(i)表示图像取这一灰度值的概率 close all;clear all;clc; % 纹理图像的灰度差分统计特征 J = imread('qiang1.jpg'); A = double(J); [m,n] = size(A); B = A; C = zeros(m,n); for i=1:m-1 for j=1:n-1 B(i,j) = A(i+1,j+1); C(i,j) = abs(round(A(i,j)-B(i

先来个普通的数组: scala> var arr=Array(1.0,2,3,4) arr: Array[Double] = Array(1.0, 2.0, 3.0, 4.0) 可以将它转换成一个Vector: scala> import org.apache.spark.mllib.linalg._ scala> var vec=Vectors.dense(arr) vec: org.apache.spark.mllib.linalg.Vector = [1.0,2.0,3.0,4.0

SQL Fundamentals || Oracle SQL语言 统计函数 单字段分组统计(GROUP BY) 多字段分组统计 HAVING子句 控制操作的显示列:基本的SELECT语句 控制行:限定查询和排序显示 分组统计查询 各个子句的执行顺序: 1.FROM--> 2.WHERE --> 3.GROUP BY(HAVING子句)--> 4.SELECT--> 5.ORDER BY--> 一.统计函数/分组函数, 只有前5个是标准统计函数,其他的是扩展函数 五个核心的统计

日志分析 scala> import org.apache.spark.sql.types._ scala> import org.apache.spark.sql.Row scala> val logRDD = sc.textFile("hdfs://master:9000/student/2016113012/data/log.txt").map(_.split("#")) logRDD: org.apache.spark.rdd.RDD[Ar

更新apt 用 hadoop 用户登录后,我们先更新一下 apt,后续我们使用 apt 安装软件,如果没更新可能有一些软件安装不了.按 ctrl+alt+t 打开终端窗口,执行如下命令: sudo apt-get update 若出现如下 "Hash校验和不符" 的提示,可通过更改软件源来解决.若没有该问题,则不需要更改.从软件源下载某些软件的过程中,可能由于网络方面的原因出现没法下载的情况,那么建议更改软件源.在学习Hadoop过程中,即使出现"Hash校验和不符"

聚合函数: 实例: package Test; import static org.junit.Assert.*; import java.util.List; import org.hibernate.Session; import org.junit.Test; import entity.AvgSal; import util.HibernateSessionFactory; import util.HibernateUtil; public class AggTest { /** * 统

代码很乱,bug很多,将就着看吧.参考了很多网上代码,只能说声感谢了. //cjl.ZongHeInfo.1.0 //目的:对各部门报上来的信息数量进行排名 //思路:预计一年信息量不超过100M,全部存入全局变量GlobalInfoDoc中,以方便排序,统计 //在协程中每5分钟将GlobalInfoDoc用json编码后存入文件中.因此,退出程序前应先手动保存(一定程度上可考虑用signal),避免5分钟内的数据丢失 //重要:生成的json备份文件不能用notepad编辑,要保存为UTF-

场景: 有长时间对多个端口访问的日志数据,每天对端口的访问量是稳定的.如果某一天对某个端口的访问量突然增加表示可能出现了问题.现在要通过splunk找到异常值. 思路: 统计每个端口每天的访问量.统计其最大值,平均值,中位数.最大值和平均值比值大的,以及最大值和中位数比值大的就是可能异常的地方.通过一个交互折线图来展示选定端口每天的访问量. 1.统计每个端口每天的访问量. source= | convert timeformat="%Y-%m-%d" ctime(_time) AS d

题目描述 汇总各个部门当前员工的title类型的分配数目,结果给出部门编号dept_no.dept_name.其当前员工所有的title以及该类型title对应的数目countCREATE TABLE `departments` (`dept_no` char(4) NOT NULL,`dept_name` varchar(40) NOT NULL,PRIMARY KEY (`dept_no`));CREATE TABLE `dept_emp` (`emp_no` int(11) NOT NUL

铭文一级: 第二章:初识实时流处理 需求:统计主站每个(指定)课程访问的客户端.地域信息分布 地域:ip转换 Spark SQL项目实战 客户端:useragent获取 Hadoop基础课程 ==> 如上两个操作:采用离线(Spark/MapReduce)的方式进行统计 实现步骤: 课程编号.ip信息.useragent 进行相应的统计分析操作:MapReduce/Spark 项目架构 日志收集:Flume 离线分析:MapReduce/Spark 统计结果图形化展示 问题 小时级别 10分钟

一.UDAF简介 先解释一下什么是UDAF(User Defined Aggregate Function),即用户定义的聚合函数,聚合函数和普通函数的区别是什么呢,普通函数是接受一行输入产生一个输出,聚合函数是接受一组(一般是多行)输入然后产生一个输出,即将一组的值想办法聚合一下. 关于UDAF的一个误区 我们可能下意识的认为UDAF是需要和group by一起使用的,实际上UDAF可以跟group by一起使用,也可以不跟group by一起使用,这个其实比较好理解,联想到mysql中的ma

使用 GROUP BY 的 WITH ROLLUP 字句可以检索出更多的分组聚合信息,它不仅仅能像一般的 GROUP BY 语句那样检索出各组的聚合信息,还能检索出本组类的整体聚合信息. 下面我们的例子对比了普通的 GROUP BY 操作和有 WITH ROLLUP 子句的 GROUP BY 操作的不同: 查询表的内容,是雇员的基础信息表: mysql> select * from employee; +------+--------+------+------+------+ | id | n