SparkConf sparkConf = new SparkConf(); sparkConf .setAppName("Internal_Func") .setMaster("local"); JavaSparkContext javaSparkContext = new JavaSparkContext(sparkConf); SQLContext sqlContext = new SQLContext(javaSparkContext); List<S

1.单字段分组并求和: var list = data.GroupBy(g => g.GoodsId).Select(e => new { GoodsId = e.Key, Qty = e.Sum(q => q.Qty) }); 2.多字段分组求和: var list = data.GroupBy(g => new { g.StorageId,g.GoodsId }).Select(e => new { GoodsId = e.Key, Qty = e.Sum(q =>

前因 项目中有查询MongoDB单表统计相关功能,涉及到MongoDB数据聚合相关操作,其中在多字段分组去重计数相关操作API上资料较少,spring-data-mongodb相关的API介绍也不够直给 需求 没有需求的编码都是耍流氓,需求有二 查询XX勋章的ID查询所有勋章任务的数量 查询XX勋章下每个用户ID对应的任务数 实现 Mysql 这样的需求在mysql中非常只是非常简单的两句查询 select count(1) as count , medalId from XXTask grou

package ---; import java.math.BigDecimal; import java.util.*; import java.util.stream.Collectors; /** * Created by zhugenqi on 2018/9/18 0018. */ class ListToMap { private static List<Apple> appleList = new ArrayList<>();//存放apple对象集合; public

我使用的是TP5.1 首先去model类里面设置failed条件: 想要的效果: 数据库展示: 代码: eturn self::alias('gr') ->join('gs_staff gs','gr.user_id = gs.id') ->field('gr.id,gr.user_id,sum(gr.recharge_amount) recharge_amount,gr.create_time,gs.staff_name'); 注意: 利用sum对字段求和 后面的为设置的别名 sum(gr.

--Sum()函数统计的是明细所有的和 Sum(字段名) --根据分组字段统计的和 Sum ({xh_Getdinggoudan;1.Djine} ,{xh_Getdinggoudan;1.Ddgdanhao}) 百度搜的: https://zhidao.baidu.com/question/555790701.html SumBasic 语法和 Crystal 语法.重载Sum (fld)Sum (fld, condFld)Sum (fld, condFld, cond)Sum (x)参数fl

需要对DataTable分组求和的语法:VB.net 和C#中还有点不太一样.最后试了好多方法,要这么写 我的dataTabel数据: (From p In dataTabel.AsEnumerable() Group By x= New With { Key.a =p.Item("name")} Into Grp = Group Select dataTabel.Clone.LoadDataRow (New Object() {grp()(),grp.Sum(Function ( r

select * from (select p.province_name, p.province_code, c.city_name, c.city_code, c.city_id, ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY p.province_name order BY c.city_id DESC) AS r from hs_basic_province p left join hs_basic_city c on c.province_id = p.province

概述 目前企业应用系统使用的大多数据库都是关系型数据库,关系数据库依赖的理论就是针对集合运算的关系代数.关系代数是一种抽象的查询语言,是关系数据操纵语言的一种传统表达方式.不过我们在工作中发现,很多人在面对复杂的数据库运算逻辑时会采用游标.循环.自定义函数等方式处理,因为游标是一种比较熟悉和舒适的面向过程的编程方式,很符合我们一般的逻辑思维习惯,可很不幸,这会导致糟糕的性能.显然,SQL的总体目的是你要实现什么,而不是怎样实现.大道至简,我们在工作与学习的过程中经常会发现,更好的解决方案往往是简

组织数据形式: aa 11 bb 11 cc 34 aa 22 bb 67 cc 29 aa 36 bb 33 cc 30 aa 42 bb 44 cc 49 需求: 1.对上述数据按key值进行分组 2.对分组后的值进行排序 3.截取分组后值得top 3位以key-value形式返回结果 答案如下: val groupTopNRdd = sc.textFile("hdfs://db02:8020/user/hadoop/groupsorttop/groupsorttop.data")

参考:百度经验 主要利用函数为:sumif(range,criteria,[sum_range]) Range:条件区域,用于条件判断的单元格区域. Criteria:求和条件,由数字.逻辑表达式等组成的判定条件. Sum_range:实际求和区域,需要求和的单元格.区域或引用.当省略第三个参数时,则条件区域就是实际求和区域.

继上篇<SQL 列转行 合并多条记录>后,有网友反馈新的需求还是不太会用. 现举例说明 一,网友需要如下的效果: 其实,这个需求依然可以我上篇的方法进行解答,但为了实现分组,需要distinct group1,同时,为了根据key1,key2,key3是否相同进行分组,所以要用where进行连接. 语法格式:select .....from t1 where key1=a.key1 and key2=a.key2... for xml path('') 二,进入正题,代码如下: select

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

方法一:js数组id去重,value值相加问题 来源:https://www.jianshu.com/p/8f79e31b46ed // js let arr = [ { id: 1, value: 5 }, { id: 2, value: 3 }, { id: 3, value: 4 }, { id: 1, value: 3 }, { id: 2, value: 3 } ]; let newArr = []; arr.forEach(el=> { const res = newArr.find

select s.slice_date_to ,s.made_id ,sum(s.steup_count)over(partition by s.made_id order by s.slice_date_to) from rpt_sliceresult_customer_setup     s where s.group_type='SECOND_PRODUCE_DATE' and s.evaluate_id='CQM20150818112644734'; select s.slice_dat

var delOrderData = orderLogList.Where(x => (x.OlStatus == 0 && x.OlUpId == null)).GroupBy(x => new { x.OlMenuId, x.OlMenuName, x.OlMenuCount }).Select(y => new { OlMenuId = y.Key.OlMenuId, OlMenuCount = y.Sum(x => x.OlMenuCount), OlMen

几个人排成一排,分成两队.第一个人进入一队,第二个人进入第二队,第三个人进入第一队,以此类推. 给定一个正整数的数组(人的权重),返回两个整数的新数组/元组,其中第一个是第1组的总重量,第二个是第2组的总重量.数组大小至少为1.所有数字都是正数. function rowWeights(array){ //your code here let a = 0; let b = 0; for (let i=0;i<array.length;i++) { if (i % 2 == 0) { a += a

数据库中的数据是这样的: 想要看看有几种类型,可以用group by: select * from activiti.act_ru_task where PROC_INST_ID_ in (select PROC_INST_ID_ FROM activiti.act_ru_execution where BUSINESS_KEY_ in (select a.app_id from bill_data.t_org_br_apply_info a left join user.t_user_info

使用lambda表达式分别 根据 单个字段.多个字段,分组求和 示意图: 1.根据 单个字段,分组求和:根据2019这个字段,计算一个list集合里,同属于2019的某个字段累加和 2.根据 多个字段,分组求和: (1)先根据2019这个字段,再根据1这个字段,计算一个list集合里,同属于2019和1的某个字段累加和: (2)先根据2019这个字段,再根据2这个字段,计算一个list集合里,同属于2019和2的某个字段累加和: 代码如下: import com.chinaunicom.pojo

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&