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&

由于SQL Server没有数组类型,所以在面对“从若干待选项中选一个”这种需求时,往往要采取变通办法,比如弄个‘a|b|c’这样的字符串然后对字符串进行处理:又或者把待选项塞进一个临时表,然后把问题变成如何select的问题.下面的写法就是采用后一种,只不过得益于VALUES和CTE,我们不必真的一板一眼的去弄个临时表或表变量什么的,可以让代码更加紧凑,不至于很冗杂. 写法1: DECLARE @choice INT = ( SELECT Amount FROM (VALUES ( , ) ,

比如:现有数字随机一个 num = 3)) // 现有数随机一个 randomNum 的值只会是 0 1 2 3 里的随机一个 如果想要从数组随机一个下标index 就不要+1 如: parseInt(Math.random()*(arr.length))  

1,DataFrame是一个将数据格式化为列形式的分布式容器,类似于一个关系型数据库表. 编程入口:SQLContext 2,SQLContext由SparkContext对象创建 也可创建一个功能更加全面的HiveContext对象,HiveContext是SQLContext的子类,从API中可以看出HiveContext extends SQLContext,所以能用SQLContext的地方也能用HiveContext 3,使用HiveContext可以使用更加复杂的HiveQL语句,可

本文讲解Spark的结构化数据处理,主要包括:Spark SQL.DataFrame.Dataset以及Spark SQL服务等相关内容.本文主要讲解Spark 1.6.x的结构化数据处理相关东东,但因Spark发展迅速(本文的写作时值Spark 1.6.2发布之际,并且Spark 2.0的预览版本也已发布许久),因此请随时关注Spark SQL官方文档以了解最新信息. 文中使用Scala对Spark SQL进行讲解,并且代码大多都能在spark-shell中运行,关于这点请知晓. 概述 相比于

项目背景:计算平台架构hadoop spark   spark on yarn,支持多种sql引擎如hive.spark sql.impala等. 问题描述:SPARK SQL在做insert overwrite table 操作的时候,有时SPARK SQL提交会有延迟,或者是长时间提交不上去,最终导致任务失败 问题原因:写hdfs的时候会有replaceing file操作,会进行hive元数据的读写操作,hive默认是支持Multi-session机制,spark sql实际只有一个ses

原博文出自于: http://blog.csdn.net/oopsoom/article/details/39401391 感谢! Spark1.1推出了Uer Define Function功能,用户可以在Spark SQL 里自定义实际需要的UDF来处理数据. 因为目前Spark SQL本身支持的函数有限,一些常用的函数都没有,比如len, concat...etc 但是使用UDF来自己实现根据业务需要的功能是非常方便的. Spark SQL UDF其实是一个Scala函数,被catalys

sqlalchemy和flask-sqlalchemy之间的东西不是太清晰. sqlalchemy文档太他妈多了.日. 今天遇到的实例. 用户进行随机匹配,系统随机返回一个一定筛选条件下的用户.为了用户体验,还得去掉已关注的人. 首先获取满足筛选条件的用户列表: users = User.query.filter_by(school=form.school.data, sex=form.sex.data, status=form.status.data).all() 且要获取已关注用户列表: f

分组背包(至少选一个) 我真的搞不懂为什么,所以现在就只能当作是模板来用吧 如果有大牛看见 希望评论告诉我 &代码: #include <cstdio> #include <bitset> #include <iostream> #include <set> #include <cmath> #include <cstring> #include <algorithm> #include <map> #

[题意] 有S款运动鞋,一个n件,总钱数为m,求不超过总钱数且每款鞋子至少买一双的情况下,使价值最大.如果有一款买不到,就输出“Impossible". 1<=N<=100  1 <= M<= 10000 [题解] 首先明显这是一个分组背包. impossible 就直接看看每组最便宜的是否买得起. 因为每组最少选一个,所以我们可以这样dp: f[k][j]表示当前扫到第k组,容量为j. f[k][j]可由三个更新: f[k][j]=f[k][j] 不选当前物品 f[k]

不容易系列之(4)——考新郎 Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others)Total Submission(s): 37629    Accepted Submission(s): 13786 Problem Description 国庆期间,省城HZ刚刚举行了一场盛大的集体婚礼,为了使婚礼进行的丰富一些,司仪临时想出了有一个有意思的节目,叫做"考新郎",具体的操作

.agg(expers:column*) 返回dataframe类型 ,同数学计算求值 df.agg(max("age"), avg("salary")) df.groupBy().agg(max("age"), avg("salary")) . agg(exprs: Map[String, String])  返回dataframe类型 ,同数学计算求值 map类型的 df.agg(Map("age" -

package com.lin.spark import org.apache.spark.sql.{Row, SparkSession} import org.apache.spark.sql.types.{StringType, StructField, StructType} /** * Created by Yaooo on 2019/6/8. */ object SparkSQLExample { case class Person(name:String,age:Long) def

目录 概述 原理 组成 执行流程 性能 API 应用程序模板 通用读写方法 RDD转为DataFrame Parquet文件数据源 JSON文件数据源 Hive数据源 数据库JDBC数据源 DataFrame Operation 性能调优 缓存数据 参数调优 案例 数据准备 查询部门职工数 查询各部门职工工资总数,并排序 查询各部门职工考勤信息 概述 Spark SQL是Spark的结构化数据处理模块. Spark SQL特点 数据兼容:可从Hive表.外部数据库(JDBC).RDD.Parqu

前言 Catalyst是Spark SQL核心优化器,早期主要基于规则的优化器RBO,后期又引入基于代价进行优化的CBO.但是在这些版本中,Spark SQL执行计划一旦确定就不会改变.由于缺乏或者不准确的数据统计信息(如行数.不同值的数量.NULL值.最大/最小值等)和对成本的错误估算导致生成的初始计划不理想,从而导致执行效率相对低下. 那么就引来一个思考:我们如何能够在运行时获取更多的执行信息,然后根据这些信息来动态调整并选择一个更优的执行计划呢? Spark SQL自适应执行优化引擎(Ad

1.分析SparkSQL出现的原因,并简述SparkSQL的起源与发展. SparkSQL出现是因为关系数据库已经不能满足各种在大数据时代新增的用户需求.首先,用户需要在不同的结构化和非结构化数据中执行各种操作.其次,用户需要执行像机器学习和图像处理等等高级分析,在实际应用中,也经常需要融合关系查询和分析复杂算法.而SparkSQL正好可以弥补这个缺陷. 起源 在三四年前,Hive可以说是SQL on Hadoop的唯一选择,负责将SQL编译成可扩展的MapReduce作业.鉴于Hive的性能以

Spark版本:1.6.2 概览 Spark SQL用于处理结构化数据,与Spark RDD API不同,它提供更多关于数据结构信息和计算任务运行信息的接口,Spark SQL内部使用这些额外的信息完成特殊优化.可以通过SQL.DataFrames API.Datasets API与Spark SQL进行交互,无论使用何种方式,SparkSQL使用统一的执行引擎记性处理.用户可以根据自己喜好,在不同API中选择合适的进行处理.本章中所有用例均可以在spark-shell.pyspark shel

sql数据库实现分组并取每组的前1(几)条数据 测试数据准备工作: 根据某一个字段分组取最大(小)值所在行的数据: 创建表并且插入数据 ),Val )) , 'a1--a的第一个值') , 'b2b2b2b2b2b2b2b2b值') , 'a2(a的第二个值)') , 'b1--b的第一个值') , 'a3:a的第三个值') , 'b3:b的第三个值') , 'c1c1c1c1c1c1c1c1c1c1c值') , 'b5b5b5b5b5b5b5b5b5b5值') , 'c2c2c2c2c2c2c

一个数据表里面字段有年.月.日.金额.支付方式等字段,然后现在想写个sql语句,把每一天的每种支付方式金额(支付方式有多重)排在同一行, 最后在增加一列小计当前的所有支付方式的金额.如下图: 原sql查询出来的结果是这样的: ------------------------------------------------------------------------------------------- 然后想实现的sql结果最后呈现是这样的: 这可为难了我了,简单的增删改查左右链接sql语句

Spark相对于Hadoop MapReduce有一个很显著的特性就是“迭代计算”(作为一个MapReduce的忠实粉丝,能这样说,大家都懂了吧),这在我们的业务场景里真的是非常有用.   假设我们有一个文本文件“datas”,每一行有三列数据,以“\t”分隔,模拟生成文件的代码如下:     执行该代码之后,文本文件会存储于本地路径:/tmp/datas,它包含1000行测试数据,将其上传至我们的测试Hadoop集群,路径:/user/yurun/datas,命令如下:     查询一下它的状

使用Spark SQL的基础是“注册”(Register)若干表,表的一个重要组成部分就是模式,Spark SQL提供两种选项供用户选择:   (1)applySchema     applySchema的方式需要用户编码显示指定模式,优点:数据类型明确,缺点:多表时有一定的代码工作量.   (2)inferSchema     inferSchema的方式无需用户编码显示指定模式,而是系统自动推断模式,代码比较简洁,但既然是推断,就可能出现推断错误(即与用户期望的数据类型不匹配的情况),所以我