public static void main(String[] args) { List<GroupDetailDTO> list = new ArrayList<>(); GroupDetailDTO dto1 = new GroupDetailDTO(); dto1.setHeadsetId(1); dto1.setTime("2020-01-03"); dto1.setActConcreteTime("a"); dto1.setPla

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

Job类  /**    * Define the comparator that controls which keys are grouped together    * for a single call to    * {@link Reducer#reduce(Object, Iterable,    *                       org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer.Context)}    * @param cls the raw

(1)   函数:  over()的作用及用法:    -- 分区(分组)求和. RANK ( ) OVER ( [query_partition_clause] order_by_clause )DENSE_RANK ( ) OVER ( [query_partition_clause] order_by_clause )可实现按指定的字段分组排序,对于相同分组字段的结果集进行排序,其中PARTITION BY 为分组字段,ORDER BY 指定排序字段 over不能单独使用,要和分析函数:r

matadata: hadoop a spark a hive a hbase a tachyon a storm a redis a 自定义分组 import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.had

我想得到按流量来排序,而且还是倒序,怎么达到实现呢? 达到下面这种效果, 默认是根据key来排, 我想根据value里的某个排, 解决思路:将value里的某个,放到key里去,然后来排 下面,开始weekend110的hadoop的自定义排序实现 将FlowSortMapper.FlowSortReduce.FlowSortRunner.FlowSortBean,全放到一个SortMR里. V2我们不要,怎么写代码? 那么,我们想要实现由 达到下面这种效果, 也要修改FlowBean代码 多领

前言:在系统中向hbase中插入数据时,常常通过设置region的预分区来防止大数据量插入的热点问题,提高数据插入的效率,同时可以减少当数据猛增时由于Region split带来的资源消耗.大量的预分区数量会导致hbase客户端缓存大量的分区地址,导致内存的增长,某些系统中一个JVM进程中会开启几十个独立的hbase客户端对象,同时会查询多张Hbase表,这样JVM进程就会缓存 (预分区数 X 表数 X Hbase客户端数=条记录). 有没有这种情况?有的,在本人的storm项目中,采用结合sp

1.数据分组求合,分别用的实体类以及datatable来分组求合,还有分组求和之后的如何取值 //实体类版本 List<ProgramTimeModel> TotalAllList = GetData(); var a = from p in TotalAllList.AsEnumerable() group p by p.ProgramTime_ID into g select new ProgramTimeModel { ProgramTime_ID = g.Key, Saled = g.

(1)   函数:  over()的作用及用法:    -- 分区(分组)求和. sum() over( partition by column1 order by column2 )主要用来对某个字段值进行逐步累加,连续求和; 排名函数:RANK ( ) OVER ( [query_partition_clause] order_by_clause ) --DENSE_RANK ( ) OVER ( [query_partition_clause] order_by_clause )可实现按指

Hbas预分区 在系统中向hbase中插入数据时,常常通过设置region的预分区来防止大数据量插入的热点问题,提高数据插入的效率,同时可以减少当数据猛增时由于Region split带来的资源消耗.大量的预分区数量会导致hbase客户端缓存大量的分区地址,导致内存的增长,某些系统中一个JVM进程中会开启几十个独立的hbase客户端对象,同时会查询多张Hbase表,这样JVM进程就会缓存 (预分区数 X 表数 X Hbase客户端数=条记录). storm的自定义分组 有没有这种情况?有的,在本

本文发表于本人博客. 今天接着上次[Hadoop mapreduce自定义排序WritableComparable]文章写,按照顺序那么这次应该是讲解自定义分组如何实现,关于操作顺序在这里不多说了,需要了解的可以看看我在博客园的评论,现在开始. 首先我们查看下Job这个类,发现有setGroupingComparatorClass()这个方法,具体源码如下: /** * Define the comparator that controls which keys are grouped toge

分组求和mysql> SELECT coalesce(name, '总数'), SUM(singin) as singin_count FROM employee_tbl GROUP BY name WITH ROLLUP; +--------------------------+--------------+ | coalesce(name, '总数') | singin_count | +--------------------------+--------------+ | 小丽 | 2

awk 分组求和 分组求和 awk '{s[substr($2,1,6)] += $1} END{for(i in s) {print i, s[i]/(1024*1024*1024)} }' file_to_read.txt |sort -n 这里面用到了awk的知识和字典的知识.AWK 中需要了解的就是$N 代表所读取内容的第N 列. 可能有人对字典不太了解. s={'name':'halberd'} ,这就是一个字典,是Key-value的组合. 在上面的字典示例中,key 是 'name

我们在做查询统计时,肯定会遇到将查询结果再次分组求和这种需求,但是往往查询的sql本身就比较复杂,再使用分组函数不太可能,那么这时候我们就想到了用临时表的办法,通过联合临时表我们就可以获得想要的分组求和结果.这里只提供一个思路,不做具体描述.如何使用临时表可参考后面的内容,各数据库可能存在差异. 当然以上这种情况也可以使用代码将查询结果再次处理成自己需要的数据格式.根据自己的设计思路选择 ! oracle数据库临时表使用方式: with temp_table as (select * from

Excel选中区域,排除序号.姓名等列,复制Ctrl+C. Python,import pandas as pd,读取剪切板并赋值给变量df,df.groupby('部门').sum().若要避免部门变为index,df.groupby('部门',as_index=0).sum(). 如果要点人头,要多几步.最后把df导出为Excel,或者CSV. 代码写成文件,复制Excel区域后双击文件运行,把生成的Excel/CSV重命名,相当于有了分组求和的快照.

在Laravel中使用分组求和,如果直接使用Laravel各数据库操作方法,应该会得出来如下代码式: DB::table('table_a') ->where('a','=',1) ->groupBy('b') ->select("sum(c) as d") ->get(); 但是,这么做会报错,因为laravel中的select方法会把空格当成要获取的字段间隔,于是生成的SQL语句就会变成 select 'sum(c)','as','d' ... 这肯定不会是

Java8的groupingBy实现集合的分组,类似Mysql的group by分组功能,注意得到的是一个map 对集合按照单个属性分组 case1: List<String> items = Arrays.asList("apple", "apple", "banana", "apple", "orange", "banana", "papaya");

1:首先搞好实体类对象: write 是把每个对象序列化到输出流,readFields是把输入流字节反序列化,实现WritableComparable,Java值对象的比较:一般需要重写toString(),hashCode(),equals()方法 package com.areapartition; import java.io.DataInput; import java.io.DataOutput; import java.io.IOException; import org.apach

hadoop开发中我们会遇到类似这样的问题,比如 如何将不同省份的手机号分别输出到不同的文件中,本片文章将对hadoop内置的Partition类进行重写以解决这个问题. MapReduce的使用者通常会指定Reduce任务和Reduce任务输出文件的数量(R).用户在中间key上使用分区函数来对数据进行分区,之后在输入到后续任务执行进程.Hadoop中自带了一个默认的分区类HashPartitioner,它继承了Partitioner类,提供了一个getPartition的方法,它的定义如下所

CREATE TABLE students( id INT PRIMARY KEY, NAME VARCHAR(11)); CREATE TABLE courses( id INT PRIMARY KEY, NAME VARCHAR(11)); CREATE TABLE scores( sid INT, cid INT, score INT, RIMARY KEY (sid,cid)); 3表关联查询: SELECT st.id,st.name,c.NAME course,sc.score FR