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&

我们有这样的两个文件 第一个数字为行号,后边为三列数据.我们来求第二列数据的Top(N) (1)我们先读取数据,创建Rdd (2)过滤数据,取第二列数据. 我们用filter()来过滤数据 line.trim().length是除去行末尾的空格然后计算长度,长度大于0,并且分能用逗号切分为4个子数据的数据为有效数据. 然后我们来切分取出第二列数据,即arr(2),arr(0)为行号 line.map(_.split(",")(2)) (3)数据类型转换并修改成键值对的形式 我们通过.m

package com.sinaWeibo.interview; import java.util.Comparator; import java.util.Iterator; import java.util.TreeSet; /** * @Author: weblee * @Email: likaiweb@163.com * @Blog: http://www.cnblogs.com/lkzf/ * @Time: 2014年10月25日下午5:22:58 * ************* fu

我们有这样的数据 1.建立SparkContext读取数据 (1)建立sc (2)通过sc.textFile()读取数据创建Rdd 2.过滤数据 通过filter(line => line.trim.length>0)过滤掉无效数据 3.转换数据类型以及转换成键值对的形式 我们要把String类型的数据换成Int类型的,并且要转化成为("key",Int)类型的键值对 每条数据都有相同的Key,然后我们通过groupByKey()方法将所有的值收集到一个集合中. 有同学会问

一.引言二.普通算法算法A:算法B:三.较好算法算法C:算法D:四.总结 一.引言 ​ 这就是类似求Top(K)问题,什么意思呢?怎么在无序数组中找到第几(K)大元素?我们这里不考虑海量数据,能装入内存. 二.普通算法 算法A: 将数组中的元素升序排序,找到数组下标k-1的元素即可.这是大家最容易想到的方法,如果使用简单排序算法,时间复杂度为O(n^2). 算法B: 第一步:初始化长度为K的一个数组,先读入K个元素,将元素降序排序(升序也可以),这时候第K大元素就在最后一个. 第二步:读入下一个

今天继续分享js常见的面试题,求数组最大值,最小值,这里列举4种常见解法,还有其他方法也可以实现,读者知道可以私信我,我将把意见列举到博客中,欢迎提出意见. 第一种,利用数组排序 var arr=[3,4,5,1,2,9,8,7]; arr.sort(function(a,b){ return a-b; }) var min=arr[0]; var max=arr[arr.length-1]; console.log(min); console.log(max); 第二种,用eval方法(不建议

面试题 64. 求 1+2+3+...+n 题目:求1+2+3+...+n,要求不能使用乘除法.for.while.if.else.switch.case等关键字及条件判断语句(A?B:C). 1.采用&&解答 /* 求1+2+3+...+n,要求不能使用乘除法.for.while.if.else.switch.case等关键字及条件判断语句(A?B:C). */ #include <iostream> using namespace std; int Sum_Solution

动态数据集合中求top k大元素 第1大,第2大 ...第k大 k是这群体里最小的 所以要建立个小顶堆 只需要维护一个大小为k的小顶堆 即可 当来的元素(newCome)> 堆顶元素(smallTop),说明进来的元素有和堆顶竞争的资格,此时的堆顶被踢出 这时把进来的元素放到堆顶 newCome>smallTop,smallTop的左右孩子>smallTop,所以无法确认 newCome和smallTop的左右孩子的大小关系, 在newCome和smallTop的左右子节点找到最小的元素

史上最全的spark面试题——持续更新中 2018年09月09日 16:34:10 为了九亿少女的期待 阅读数 13696更多 分类专栏: Spark 面试题   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/Lwj879525930/article/details/82559596 1.spark中的RDD是什么,有哪些特性? 答:RDD(Resilient Distributed D

首发于我的个人博客:Spark面试题(二) 1.Spark有哪两种算子? Transformation(转化)算子和Action(执行)算子. 2.Spark有哪些聚合类的算子,我们应该尽量避免什么类型的算子? 在我们的开发过程中,能避免则尽可能避免使用reduceByKey.join.distinct.repartition等会进行shuffle的算子,尽量使用map类的非shuffle算子. 这样的话,没有shuffle操作或者仅有较少shuffle操作的Spark作业,可以大大减少性能开销

Spark系列面试题 Spark面试题(一) Spark面试题(二) Spark面试题(三) Spark面试题(四) Spark面试题(五)--数据倾斜调优 Spark面试题(六)--Spark资源调优 Spark面试题(七)--Spark程序开发调优 Spark面试题(八)--Spark的Shuffle配置调优 1.程序开发调优 :避免创建重复的RDD 需要对名为"hello.txt"的HDFS文件进行一次map操作,再进行一次reduce操作.也就是说,需要对一份数据执行两次算子操

Spark系列面试题 Spark面试题(一) Spark面试题(二) Spark面试题(三) Spark面试题(四) Spark面试题(五)--数据倾斜调优 Spark面试题(六)--Spark资源调优 Spark面试题(七)--Spark程序开发调优 Spark面试题(八)--Spark的Shuffle配置调优 1.Shuffle优化配置 -spark.shuffle.file.buffer 默认值:32k 参数说明:该参数用于设置shuffle write task的BufferedOutp

需求   假设我们有一张各个产品线URL的访问记录表,该表仅仅有两个字段:product.url,我们需要统计各个产品线下访问次数前10的URL是哪些?   解决方案   (1)模拟访问记录数据     模拟数据记录共有1000条,其中包括10个产品线:product1.product2.….product10,100个URL:url1.url2.….url100,为了简化生成数据的过程,产品线和URL均使用了随机数.一条记录为一个字符串,产品线与URL使用空格进行分隔.模拟数据存储在一个名为“

上周五的时候去参加了一个面试,被问到了这个问题.问题描述如下: 假如存在一个很大的文件,文件中的每一行是一个字符串.请问在内存有限的情况下(内存无法加载这个文件中的所有内容),如何计算出出现频率最高的前100名字符串? 由于面试之前在学习hbase时了解了一下布隆过滤器(对bitmap的扩展使用),所以当时立刻想到用bitmap去解决这个问题,但是考虑到bitmap无法对出现的单词计数的.所以我当时的回答是: 首先实例化一个数组,然后读取文件对每一行的字符串进行hash得到一个数值,然后将数组下

问题描写叙述: 输入一个整数n,求从1到n这n个整数的十进制表示中1出现的次数.比如输入12,从1到12这些整数中包括1 的数字有1.10.11和12.1一共出现了5次. 这是一道广为流传的google面试题. 算法: 第一种思路:对从1到n的每一个数进行统计,统计的结果相加.算法复杂度为O(n) 另外一种思路:举例说明. 令n=321.则: 它的个位上出现1的形式为XY1,次数和为33(由于十位百位上可能出现的组合为0-32) 它的十位上出现1的次数和较为复杂,形式为X1Y,X的取值范围为0-

一.题目描述 求1+2+3+...+n,要求不能使用乘除法.for.while.if.else.switch.case等关键字以及条件判断语句 (即三元运算符,A? B : C) 二.题解 虽然求和问题本身很容易,但加上这么多限制条件的话,整个问题似乎就不那么简单了.<剑指offer>虽然给出了四种解决方法,但这四种方法都是基于C++的语言特性求解的,并不是通用的解法.所以,本文旨在给出通用的解法.首先,根据以上的限制条件,可以考虑的角度只有两种(个人看法)一个是递归,另一个是位运算.从位运算

RDD怎么理解? RDD 是 Spark 的灵魂,也称为弹性分布式数据集.一个 RDD 代表一个可以被分区的只读数据集.RDD 内部可以有许多分区(partitions),每个分区又拥有大量的记录(records).Rdd的五个特征: 1. dependencies: 建立 RDD 的依赖关系,主要 RDD 之间是宽窄依赖的关系,具有窄依赖关系的 RDD 可以在同一个 stage 中进行计算. 2. partition: 一个 RDD 会有若干个分区,分区的大小决定了对这个 RDD 计算的粒度,

主要讲第五课的内容前缀树应用和第六课内容暴力递归改动态规划的最全步骤 第一题 给定一个数组,求子数组的最大异或和. 一个数组的异或和为,数组中所有的数异或起来的结果. 简单的前缀树应用 暴力方法: 先计算必须以i结尾的子数组的异或和,然后再计算机i+1的,以此类推... 最暴力的解 public static int getMaxEor1(int[] nums) { int maxEor = Integer.MAX_VALUE; for (int i = 0; i < nums.length;

题目介绍: 如果把二叉树看成一个图,父子节点之间的连线看成是双向的,我们姑且定义"距离"为两个节点之间的个数. 写一个程序求一棵二叉树中相距最远的两个节点之间的距离. 如下图所示,粗箭头的边表示最长距离,显然最大距离是从A到B,为6. 我的思路:最长路径必然要经过树或者其子树的根节点,所以可以用递归来解决,即把这一问题转化为子树的最大距离. ;//保存二叉树结点的最大距离 int maxDepth(TreeNode* root) { if(root!=NULL) { int left_

题目: 求1+2+3+...+n,要求不能使用乘除法,for,while,if,else,switch,case等关键字及条件判断语句(a?b:c). 思路: 1.构造函数 在类中定义静态成员变量N和sum,在构造函数中++N,sum+=N:如此一来,创建n个该类型的实例,就会调用n次构造函数,对应的静态变量也就随着更新. 2.虚函数 使用递归时,既然不能再一个函数中判断是不是终止递归,那么不妨定义两个函数,一个函数充当递归函数,一个负责处理递归的结束条件: 需要解决的问题就是如何在两个函数中二

前几天求职面试,有一道SQL题:给出三个表:学生.课程.成绩,求选修了所有课程的学生. 一道看似很简单的问题,把我难住了,我改了又改,涂涂画画,抓耳挠腮,因为试卷没有多少空白位置了,最后只好放弃.心情大受影响,尽管最后还是获得offer. 但是心中有愧呀! 于是在机器上试了试: 先建好表 use test; go create table student(sno varchar(50) not null,name varchar(50) not null); insert into studen