spark 例子groupByKey分组计算 例子描述: [分组.计算] 主要为两部分,将同类的数据分组归纳到一起,并将分组后的数据进行简单数学计算. 难点在于怎么去理解groupBy和groupByKey 原始数据 2010-05-04 12:50,10,10,10 2010-05-05 13:50,20,20,20 2010-05-06 14:50,30,30,30 2010-05-05 13:50,20,20,20 2010-05-06 14:50,30,30,30 2010-05-04

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

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&

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 *

[TOC] Spark计算模型 Spark程序模型 一个经典的示例模型 SparkContext中的textFile函数从HDFS读取日志文件,输出变量file var file = sc.textFile("hdfs://***") RDD中的filter函数过滤带有'ERROR'的行,输出errors(一个RDD) var errors = file.filter(line=>line.contains("ERROR")) RDD中的count函数返回&q

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

SQL Server 分组后取Top N(转) 近日,工作中突遇一需求:将一数据表分组,而后取出每组内按一定规则排列的前N条数据.乍想来,这本是寻常查询,无甚难处.可提笔写来,终究是困住了笔者好一会儿.冥思苦想,遍查网络,不曾想这竟然是SQL界的一个经典话题.今日将我得来的若干方法列出,抛砖引玉,以期与众位探讨. 正文之前,对示例表结构加以说明. 表SectionTransactionLog,用来记录各部门各项活动的日志表 SectionId,部门Id SectionTransactionTyp

----本节内容------- 1.遗留问题解答 2.Spark核心概念 2.1 RDD及RDD操作 2.2 Transformation和Action 2.3 Spark程序架构 2.4 Spark on Yarn运行流程 2.5 WordCount执行原理 3.Spark计算引擎原理 3.1 Spark内部原理 3.2 生成逻辑执行图 3.3 生成物理执行图 4.Spark Shuffle解析 4.1 Shuffle 简史 4.2  Spark Shuffle ·Shuffle Write

首先在Linux环境安装spark: 可以从如下地址下载最新版本的spark: https://spark.apache.org/downloads.html 这个下载下来后是个tgz的压缩包,解压后spark环境就安装好了 或者从github上下载: #git clone git://github.com/apache/spark.git 安装好后,进入到spark的根目录,就可以通过spark提供的一些脚本命令行来用spark进行计算了,一个例子 ./bin/spark-submit exa

spark是一个高性能的并发的计算平台,而netflow是一种一般来说数量级很大的数据.本文记录初步使用spark 计算netflow数据的大致过程. 本文包括以下过程: 1. spark环境的搭建 2. netflow数据的生成与处理 3. 通过spark 计算netflow数据 spark环境的搭建 spark环境的搭建主要分2部分. hadoop的环境的搭建 spark的安装 hadoop的安装 hadoop的安装包括,hdfs的安装和yarn的安装.  读本部分之前要先去查阅hdfs和y

在一个月黑风高的夜晚,自己无聊学习的SQL的时候,练习,突发奇想的想实现一个功能查询,一张成绩表有如下字段,班级ID,英语成绩,数据成绩,语文成绩如下图 实现 查询出 每个班级英语成绩最高的前两名的记录. 看起来不难的业务,做起来才知道还挺麻烦的,说白了其实就是实现分组后的组内排序,一般不思考的话我们会写出这样的语句: select top 2 English,Classid from CJ group by Classid order by English desc 出现这个错误,应该就明白了

比如select gid from table group by gid 查询时使用下面的方法查询条数 select count(distinct gid) from table 使用select count(gid) from table group by gid是错误的 这样查询的是分组后 每个组内部的条数

分组后,统计记录条数: SELECT num,count(*) AS counts from test_a GROUP BY num; 查询结果如下: 对num去重后的数量的统计: SELECT count(t.counts) FROM ( SELECT num,count(*) AS counts from test_a GROUP BY num ) AS t; SELECT count(DISTINCT num) AS count FROM test_a; 它俩结果一样,都是5:只是一个是子

以前在开发的时候遇到过一个需求,就是要按照某一列进行分组后取前几条数据,今天又有同事碰到了,帮解决了之后顺便写一篇博客记录一下. 首先先建一个基础数据表,代码如下: IF OBJECT_ID(N'Test') IS NOT NULL    BEGIN        DROP TABLE Test    END CREATE TABLE Test(ID bigint IDENTITY(1,1),Name nvarchar(50),Department nvarchar(50)) INSERT IN

查询中经常遇到这种查询,分组后取每组第一条.分享下一个SQL语句: --根据 x 分组后.根据 y 排序后取第一条 select * from ( select ROW_NUMBER() over(partition by x order by y desc) RowNum ,testTable.* 注:我使用MS SQL 08 R2

<script type="text/javascript"> <!---计算折扣后的总价格---> function outtotalprice(i) { document.getElementsByName("items[#index#].TotaPricel")[i].value = document.getElementsByName("items[#index#].qty")[i].value * documen

本示例测试两个表联接查询后,分组并取分组后的最小行号记录 测试表: tb1表结构如下: CREATE TABLE [dbo].[tb1]( ) NOT NULL, ) NULL, ) NULL, CONSTRAINT [PK_tb1] PRIMARY KEY CLUSTERED ( [a] ASC )WITH (PAD_INDEX = OFF, STATISTICS_NORECOMPUTE = OFF, IGNORE_DUP_KEY = OFF, ALLOW_ROW_LOCKS = ON, AL

注意,清除Runtime,就是清除缓存,很重要,妹的,调试了一下午,总是加上Home目录分组就找不到页面,直接放到action下就行,原来是缓存搞得鬼,另外要在入口文件开启‘APP_DEBUG’ 在ThinkPHP3.0里使用分组后,按照手册路径无法正常访问的解决办法: 检查Conf目录下是否存在config.php,由于分组的原因,常常会将config.php文件放到各个分组文件夹,而忽略了Conf本身的config.php同样要求存在. 如果有公共 config 文件的话,所有的config

原文:Sql示例说明如何分组后求中间值--[叶子] 这里所谓的分组后求中间值是个什么概念呢? 我举个例子来说明一下: 假设我们现在有下面这样一个表: type        name price ----------- ---- ------------ 2           A    5.4 2           A    3.7 2           B    4.3 1           B    4.7 2           B    6.7 2           B   

spark 计算两个dataframe 的差集.交集.合集,只选择某一列来对比比较好.新建两个 dataframe : import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} import org.apache.spark.sql.SQLContext def main(args: Array[String]): Unit = { val conf = new SparkConf().setAppName("TTyb").setMaster(

使用的示例表 学生表----student 表结构 数据 查询方法 一.第一种方法 我认为这是比较传统,比较容易理解的一种方式,使用自连接,并在连接条件中作比较,之后再对查询条件分组统计,排序. select a.id,a.class,a.source from student a left join student b on a.class=b.class and a.source<=b.source group by a.class,a.source order by a.class,a.s