- Spark-RDD的依赖
中长跑路上crush
spark大数据分布式
RDD的依赖rdd之间是有依赖关系窄依赖每个父RDD的一个Partition最多被子RDD的一个Partition所使用父rdd和子rdd的分区是一对一mapflatMapfliter宽依赖父RDD的Partition会被多个子RDD的Partition所使用父rdd和子rdd的分区是一对多grouBy()grouByKey()sortBy()sortByKey()reduceBykey()dis
- Spark算子(RDD)超细致讲解
中长跑路上crush
Spark阶段spark大数据分布式
SPARK算子(RDD)超细致讲解map,flatmap,sortBykey,reduceBykey,groupBykey,Mapvalues,filter,distinct,sortBy,groupBy共10个转换算子(一)转换算子1、mapfrompysparkimportSparkContext#创建SparkContext对象sc=SparkContext()#生成rdddata=[1,2
- Spark---RDD(Key-Value类型转换算子)
肥大毛
大数据scalasparksparkpython大数据
文章目录1.RDDKey-Value类型1.1partitionBy1.2reduceByKey1.3groupByKeyreduceByKey和groupByKey的区别分区间和分区内1.4aggregateByKey获取相同key的value的平均值1.5foldByKey1.6combineByKey1.7sortByKey1.8join1.9leftOuterJoin1.10cogroup
- spark(一)----算子
计算机界的小学生
sparksparkbigdata大数据
1.算子:RDD的方法就叫算子RDD:spark中分区的集合textFile(“文件路径”)parallilize(数组/元组/map等一系列集合)2.spark中算子分类:(1)Transformations类算子:不能自己执行,需要Action类算子。flatMap,map,sortBy,sortByKey,mapToPair,reduceByKey(2)Action类算子:触发Transfo
- java key 排序_Java 按照 map 的 key 或者 value 排序
浅水无鱼
javakey排序
Map排序的方式有很多种,这里记录下自己总结的两种比较常用的方式:按键排序(sortbykey),按值排序(sortbyvalue)。1、按键排序jdk内置的java.util包下的TreeMap既可满足此类需求,向其构造方法TreeMap(ComparatorsuperK>comparator)传入我们自定义的比较器即可实现按键排序。默认升序排序方法:importjava.util.Map;im
- sortByKey()
比格肖
sortByKey一定会有shuffer作用:在一个(K,V)的RDD上调用,K必须实现Ordered接口,返回一个按照key进行排序的(K,V)的RDDpackagecom.atguiguimportorg.apache.spark.rdd.RDDimportorg.apache.spark.{HashPartitioner,Partitioner,SparkConf,SparkContext}
- pyspark sortBy和sortByKey
得克特
大数据pythonspark
sortBy和sortByKey都有keyfunc函数,两者应用的对象不同sortBy应用到整个Row,而sortByKey应用到key上。在一次排序中,我的row类似(x,(1,1,1,b))我想用b作为排序的依据,则应该写作rdd.sortBy(keyfunc=lambdax:x[1][3]),而我不小心写成了rdd.sortByKey(keyfunc=lambdax:x[1][3]),结果报
- RDD用法与实例(八)reduceByKey 用法,sortbykey,sortby
水母君98
大数据基础pythonspark大数据
一、数据集fruits.txtapplebananacanarymelongraplemonorangepineapplestrawberry二、赋值并合并相同key例1fruits=sc.textFile('/Users/huangluyu/data/fruits.txt')numFruitsByLength=fruits.map(lambdafruit:(len(fruit),1)).redu
- transformation操作开发实战
一个人一匹马
1、map:将集合中每个元素乘以22、filter:过滤出集合中的偶数3、flatMap:将行拆分为单词4、groupByKey:将每个班级的成绩进行分组5、reduceByKey:统计每个班级的总分6、sortByKey:将学生分数进行排序7、join:打印每个学生的成绩8、cogroup:打印每个学生的成绩map:将集合中每个元素乘以2Java版本/***map算子案例,将集合中每一个元素乘
- 158、Spark内核原理进阶之sortByKey算子内部实现原理
ZFH__ZJ
sortByKey.pngsortByKeyShuffledRDD,做shuffleread,将相同的key拉到一个partition中来mapPartitions,对每个partitions内的key进行全局的排序
- Spark SortShuffleWriter
wangdy12
这是三种ShuffleWriter中最通用的情况,对应BaseShuffleHandle,此时可以在map端进行数据合并,否则不向排序工具ExternalSorter传入排序相关参数,只会根据key值获取对应的分区id,来划分数据,不会在分区内排序,如果结果需要排序,例如sortByKey,会在reduce端获取shuffle数据后进行overridedefwrite(records:Iterat
- spark的sortbykey的二次排序
南山小和尚
基本思路是自定义一个sortbykey的类,然后是使用map转换,其中key为该对象即可,最后调用算子sortbykey,基本实现如下:1、自定义类classSecondSortByKeyScala(valfirst:String,valsecond:Int)extendsOrdered[SecondSortByKeyScala]withSerializable{overridedefcompar
- Spark常用函数
nlpming
1.启动pysparkshellpyspark--queuexxx2.rdd常用函数sortByKey函数、sortBy函数功能说明:根据key或者value对数据进行排序;(1)sortByKey根据key进行排序;(2)sortBy可根据key或value进行排序;(3)ascending参数用于设定升序或者降序;(4)注意:sort之后需要用coalesce分区保存数据,repartitio
- Spark工作总结(干货篇)
治愈爱吃肉
大数据spark大数据分布式
Spark学习总结文章目录Spark学习总结什么是大数据Spark介绍及特点Spark架构及重要角色Spark程序启动流程基础篇`Dataset`和`DataFrame`广播变量累加器算子篇转化算子,行动算子,持久化算子的区别非shuffle类算子shuffle类算子`sortby`和`sortbykey``groupByKey`和`reduceByKey`扩展篇广播变量特性是不能修改分组取`to
- spark面试题
becooner
1、rdd有哪些算子?主要分为转换算子和action算子。transformation:map、filter、flatmap、mappartitions、union、distinct、groupbykey、reducebykey、sortbykey、join、repartitionaction:reduce、collect(以数组形式放回数据集的所有元素)、first、take(n)(返回一个由数
- Shuffle原理剖析与源码分析
liuzx32
1、在Spark中,什么情况下,会发生shuffle?reduceByKey、groupByKey、sortByKey、countByKey、join、cogroup等操作。2、默认的Shuffle操作的原理剖析3、优化后的Shuffle操作的原理剖析4、Shuffle相关源码分析#普通的shuffle:#优化后的shuffle:#Sparkshuffle操作的两个特点第一个特点,在Spark早期
- 【浅谈Spark repartitionAndSortWithinPartitions】
Souvenirser
Sparksparkscala大数据
SparkrepartitionAndSortWithinPartitions代码示例及HashCode冲突解决办法1.使用背景2.SQL版本3.使用代码1.repartition+sortByKey2.使用repartitionAndSortWithinPartitions1.代码2.FeaturePartitionKey类:3.实现Partitioner:4.HashCode冲突1.使用背景业
- Scala | Spark核心编程 | SparkCore | 算子
跟乌龟赛跑
Sparkspark大数据
文章目录一、SparkCore1.RDD1.1概念1.2RDD的五大属性(重点)1.3RDD理解图2.Spark任务执行原理3.Spark代码流程二、算子1.Transformations转换算子1.1filter算子1.2map算子1.3flatMap算子1.4sample算子1.5reduceByKey算子1.6sortByKey与sortBy算子1.7join算子1.8union算子1.9i
- spark笔记(后面是重点)
Panda4u
sparkbigdata大数据
文章目录一、抽样1.放回2.不放回二、加载处理文件三、持久化四、基本算法1.排序2.加法五、键值对RDD1.创建pairRDD2.groupByKey()3.reduceByKey()4.keys和values5.sortByKey()和sortBy()6.mapValues(func)7.flatmapValues(func)8.分区partitionBy9.join和leftOuterJoin
- RDD的依赖关系笔记
shmily‘’
SparkRDD
窄依赖和宽依赖:窄依赖:每个父RDD的一个Partition最多被子RDD的一个Partition所使用。如map,filter,union操作都会产生窄依赖。宽依赖:一个父RDD的Partition会被多个子RDD的Partition所使用。如groupByKey,reduceByKey,sortByKey等操作都会产生宽依赖。宽依赖会产生Shuffle操作。也就是说,如果父RDD的一个Part
- RDD几个常用的键值对
起个什么呢称呢
键值对的创建方式:1.从文件加载:valline=sc.textFile("path")2.通过并行数据集合(数组)创建RDDvallist=list("a","b","c")valrdd=sc.paralelize(list)常用的键值对转换操作常用的键值对转换操作包括reduceByKey(),groupByKey(),sortByKey(),join(),cogroup()reduceByK
- vue 对数据进行排序
阡路陌人
vuejavaScriptvue对数据进行排序vue对数组对象进行排序
单纯的数组数字进行排序,见vue使用sort()方法排序根据数组中对象为数字情况进行排序,见下面代码sortBykey(ary,key){returnary.sort(function(a,b){letx=a[key]lety=b[key]return((xy)?1:0)})}根据数组中对象为字母情况进行排序,见下面代码sortList(lists){//lists传的是数组returnlists
- spark RDD 常见操作
dianxunma2886
scala运维java
fold操作区别与co1.mapValus2.flatMapValues3.comineByKey4.foldByKey5.reduceByKey6.groupByKey7.sortByKey8.cogroup9.join10.LeftOutJoin11.RightOutJoin1.map(func)2.flatMap(func)3.mapPartitions(func)4.mapPartitio
- 根据对象数组中某个key值排序
狗狗狗狗亮
个人笔记
sortbyKey(arr,key){if(arr.length>0){returnarr.sort((a,b)=>{letx=a[key]lety=b[key]returny-x})}}computed:{sortAddressList(){returnthis.sortbyKey(this.addressList,'is_default')}}根据对象数组中,某个key值排序。
- SparkStreaming(15):DStream转换为RDD的Transform算子
RayBreslin
SparkStreaming大数据开发SparkStreamingDStreamRDDTransform
一、实现功能DStream中还是缺少某些API的,比如sortByKey之类的。所以使用Transform直接操作DStream中的当前job/批次对应的RDD,来替换DStream的操作(可以直接使用RDD的api),比较方便。Transform允许DStream上执行任意的RDD-to-RDD函数。即使这些函数并没有在DStream的API中暴露出来,通过该函数可以方便的扩展SparkAPI。
- Spark 简单实例(基本操作)
首席安全官
大数据系统
目录[-]1、准备文件2、加载文件3、显示一行4、函数运用(1)map(2)collecct(3)filter(4)flatMap(5)union(6)join(7)lookup(8)groupByKey(9)sortByKey1、准备文件?1wgethttp://statweb.stanford.edu/~tibs/ElemStatLearn/datasets/spam.data2、加载文件?1
- Spark: sortBy sortByKey 二次排序
Wang_Qinghe
spark
Sampledata(考场号,班级号,学号)–>考场号升序,班级号升序,学号降序11311412813732935111413151221142110241235246352321511162217331822193320sortBypackagecom.spark.sortimportorg.apache.spark.{SparkConf,SparkContext}importscala.ref
- 使用Spark处理二次排序问题
一颗向上的草莓
spark
现在有这样一个需求:有这样一份log日志记录了某时间戳下某个设备访问网站时产生的上行流量、下行流量。时间戳/设备号/上行流量/下行流量现在想统计出每个设备号的最早访问时间及总的上行流量、下行流量,最后打印出10个按上行流量、下行流量排序的最多的10个记录。思路:涉及到排序问题,我们可以使用Spark的sortByKey算子,我们可以自定义排序方式,实现Comparable接口即可;另外spark只
- RDD的依赖关系彻底解密
sflotus
Spark基础
1.窄依赖是指每个父RDD的一个Partition做多被子RDD的一个Partition所使用,例如map、filter、union等都会产生窄依赖;2.宽依赖是指一个父RDD的Paratition会被多个子RDD的Partition所使用,例如groupByKey、reduceByKey、sortByKey等操作都会产生宽依赖;总结:如果父RDD的一个Partition被一个子RDD的Parti
- Spark入门-scala实现二次或多次排序问题
Enche
机器学习
例如有个数据表结构如:年龄年级姓名...希望首先根据年龄大小进行排序,如果年龄大小相同的情况下,再考虑年级大小的情况二次排序或多次排序:spark中使用基本的排序一般为sortByKey方法,在进行二次排序或者多次排序时需要自己想办法解决,sortByKey方法中主要是根据key键对象实现的compare方法进行排序的,根据compare返回的Int型整数来判断对比的大小。二次或多次排序的实现方法
- ASM系列五 利用TreeApi 解析生成Class
lijingyao8206
ASM字节码动态生成ClassNodeTreeAPI
前面CoreApi的介绍部分基本涵盖了ASMCore包下面的主要API及功能,其中还有一部分关于MetaData的解析和生成就不再赘述。这篇开始介绍ASM另一部分主要的Api。TreeApi。这一部分源码是关联的asm-tree-5.0.4的版本。
在介绍前,先要知道一点, Tree工程的接口基本可以完
- 链表树——复合数据结构应用实例
bardo
数据结构树型结构表结构设计链表菜单排序
我们清楚:数据库设计中,表结构设计的好坏,直接影响程序的复杂度。所以,本文就无限级分类(目录)树与链表的复合在表设计中的应用进行探讨。当然,什么是树,什么是链表,这里不作介绍。有兴趣可以去看相关的教材。
需求简介:
经常遇到这样的需求,我们希望能将保存在数据库中的树结构能够按确定的顺序读出来。比如,多级菜单、组织结构、商品分类。更具体的,我们希望某个二级菜单在这一级别中就是第一个。虽然它是最后
- 为啥要用位运算代替取模呢
chenchao051
位运算哈希汇编
在hash中查找key的时候,经常会发现用&取代%,先看两段代码吧,
JDK6中的HashMap中的indexFor方法:
/**
* Returns index for hash code h.
*/
static int indexFor(int h, int length) {
- 最近的情况
麦田的设计者
生活感悟计划软考想
今天是2015年4月27号
整理一下最近的思绪以及要完成的任务
1、最近在驾校科目二练车,每周四天,练三周。其实做什么都要用心,追求合理的途径解决。为
- PHP去掉字符串中最后一个字符的方法
IT独行者
PHP字符串
今天在PHP项目开发中遇到一个需求,去掉字符串中的最后一个字符 原字符串1,2,3,4,5,6, 去掉最后一个字符",",最终结果为1,2,3,4,5,6 代码如下:
$str = "1,2,3,4,5,6,";
$newstr = substr($str,0,strlen($str)-1);
echo $newstr;
- hadoop在linux上单机安装过程
_wy_
linuxhadoop
1、安装JDK
jdk版本最好是1.6以上,可以使用执行命令java -version查看当前JAVA版本号,如果报命令不存在或版本比较低,则需要安装一个高版本的JDK,并在/etc/profile的文件末尾,根据本机JDK实际的安装位置加上以下几行:
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_25  
- JAVA进阶----分布式事务的一种简单处理方法
无量
多系统交互分布式事务
每个方法都是原子操作:
提供第三方服务的系统,要同时提供执行方法和对应的回滚方法
A系统调用B,C,D系统完成分布式事务
=========执行开始========
A.aa();
try {
B.bb();
} catch(Exception e) {
A.rollbackAa();
}
try {
C.cc();
} catch(Excep
- 安墨移动广 告:移动DSP厚积薄发 引领未来广 告业发展命脉
矮蛋蛋
hadoop互联网
“谁掌握了强大的DSP技术,谁将引领未来的广 告行业发展命脉。”2014年,移动广 告行业的热点非移动DSP莫属。各个圈子都在纷纷谈论,认为移动DSP是行业突破点,一时间许多移动广 告联盟风起云涌,竞相推出专属移动DSP产品。
到底什么是移动DSP呢?
DSP(Demand-SidePlatform),就是需求方平台,为解决广 告主投放的各种需求,真正实现人群定位的精准广
- myelipse设置
alafqq
IP
在一个项目的完整的生命周期中,其维护费用,往往是其开发费用的数倍。因此项目的可维护性、可复用性是衡量一个项目好坏的关键。而注释则是可维护性中必不可少的一环。
注释模板导入步骤
安装方法:
打开eclipse/myeclipse
选择 window-->Preferences-->JAVA-->Code-->Code
- java数组
百合不是茶
java数组
java数组的 声明 创建 初始化; java支持C语言
数组中的每个数都有唯一的一个下标
一维数组的定义 声明: int[] a = new int[3];声明数组中有三个数int[3]
int[] a 中有三个数,下标从0开始,可以同过for来遍历数组中的数
- javascript读取表单数据
bijian1013
JavaScript
利用javascript读取表单数据,可以利用以下三种方法获取:
1、通过表单ID属性:var a = document.getElementByIdx_x_x("id");
2、通过表单名称属性:var b = document.getElementsByName("name");
3、直接通过表单名字获取:var c = form.content.
- 探索JUnit4扩展:使用Theory
bijian1013
javaJUnitTheory
理论机制(Theory)
一.为什么要引用理论机制(Theory)
当今软件开发中,测试驱动开发(TDD — Test-driven development)越发流行。为什么 TDD 会如此流行呢?因为它确实拥有很多优点,它允许开发人员通过简单的例子来指定和表明他们代码的行为意图。
TDD 的优点:
&nb
- [Spring Data Mongo一]Spring Mongo Template操作MongoDB
bit1129
template
什么是Spring Data Mongo
Spring Data MongoDB项目对访问MongoDB的Java客户端API进行了封装,这种封装类似于Spring封装Hibernate和JDBC而提供的HibernateTemplate和JDBCTemplate,主要能力包括
1. 封装客户端跟MongoDB的链接管理
2. 文档-对象映射,通过注解:@Document(collectio
- 【Kafka八】Zookeeper上关于Kafka的配置信息
bit1129
zookeeper
问题:
1. Kafka的哪些信息记录在Zookeeper中 2. Consumer Group消费的每个Partition的Offset信息存放在什么位置
3. Topic的每个Partition存放在哪个Broker上的信息存放在哪里
4. Producer跟Zookeeper究竟有没有关系?没有关系!!!
//consumers、config、brokers、cont
- java OOM内存异常的四种类型及异常与解决方案
ronin47
java OOM 内存异常
OOM异常的四种类型:
一: StackOverflowError :通常因为递归函数引起(死递归,递归太深)。-Xss 128k 一般够用。
二: out Of memory: PermGen Space:通常是动态类大多,比如web 服务器自动更新部署时引起。-Xmx
- java-实现链表反转-递归和非递归实现
bylijinnan
java
20120422更新:
对链表中部分节点进行反转操作,这些节点相隔k个:
0->1->2->3->4->5->6->7->8->9
k=2
8->1->6->3->4->5->2->7->0->9
注意1 3 5 7 9 位置是不变的。
解法:
将链表拆成两部分:
a.0-&
- Netty源码学习-DelimiterBasedFrameDecoder
bylijinnan
javanetty
看DelimiterBasedFrameDecoder的API,有举例:
接收到的ChannelBuffer如下:
+--------------+
| ABC\nDEF\r\n |
+--------------+
经过DelimiterBasedFrameDecoder(Delimiters.lineDelimiter())之后,得到:
+-----+----
- linux的一些命令 -查看cc攻击-网口ip统计等
hotsunshine
linux
Linux判断CC攻击命令详解
2011年12月23日 ⁄ 安全 ⁄ 暂无评论
查看所有80端口的连接数
netstat -nat|grep -i '80'|wc -l
对连接的IP按连接数量进行排序
netstat -ntu | awk '{print $5}' | cut -d: -f1 | sort | uniq -c | sort -n
查看TCP连接状态
n
- Spring获取SessionFactory
ctrain
sessionFactory
String sql = "select sysdate from dual";
WebApplicationContext wac = ContextLoader.getCurrentWebApplicationContext();
String[] names = wac.getBeanDefinitionNames();
for(int i=0; i&
- Hive几种导出数据方式
daizj
hive数据导出
Hive几种导出数据方式
1.拷贝文件
如果数据文件恰好是用户需要的格式,那么只需要拷贝文件或文件夹就可以。
hadoop fs –cp source_path target_path
2.导出到本地文件系统
--不能使用insert into local directory来导出数据,会报错
--只能使用
- 编程之美
dcj3sjt126com
编程PHP重构
我个人的 PHP 编程经验中,递归调用常常与静态变量使用。静态变量的含义可以参考 PHP 手册。希望下面的代码,会更有利于对递归以及静态变量的理解
header("Content-type: text/plain");
function static_function () {
static $i = 0;
if ($i++ < 1
- Android保存用户名和密码
dcj3sjt126com
android
转自:http://www.2cto.com/kf/201401/272336.html
我们不管在开发一个项目或者使用别人的项目,都有用户登录功能,为了让用户的体验效果更好,我们通常会做一个功能,叫做保存用户,这样做的目地就是为了让用户下一次再使用该程序不会重新输入用户名和密码,这里我使用3种方式来存储用户名和密码
1、通过普通 的txt文本存储
2、通过properties属性文件进行存
- Oracle 复习笔记之同义词
eksliang
Oracle 同义词Oracle synonym
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2098861
1.什么是同义词
同义词是现有模式对象的一个别名。
概念性的东西,什么是模式呢?创建一个用户,就相应的创建了 一个模式。模式是指数据库对象,是对用户所创建的数据对象的总称。模式对象包括表、视图、索引、同义词、序列、过
- Ajax案例
gongmeitao
Ajaxjsp
数据库采用Sql Server2005
项目名称为:Ajax_Demo
1.com.demo.conn包
package com.demo.conn;
import java.sql.Connection;import java.sql.DriverManager;import java.sql.SQLException;
//获取数据库连接的类public class DBConnec
- ASP.NET中Request.RawUrl、Request.Url的区别
hvt
.netWebC#asp.nethovertree
如果访问的地址是:http://h.keleyi.com/guestbook/addmessage.aspx?key=hovertree%3C&n=myslider#zonemenu那么Request.Url.ToString() 的值是:http://h.keleyi.com/guestbook/addmessage.aspx?key=hovertree<&
- SVG 教程 (七)SVG 实例,SVG 参考手册
天梯梦
svg
SVG 实例 在线实例
下面的例子是把SVG代码直接嵌入到HTML代码中。
谷歌Chrome,火狐,Internet Explorer9,和Safari都支持。
注意:下面的例子将不会在Opera运行,即使Opera支持SVG - 它也不支持SVG在HTML代码中直接使用。 SVG 实例
SVG基本形状
一个圆
矩形
不透明矩形
一个矩形不透明2
一个带圆角矩
- 事务管理
luyulong
javaspring编程事务
事物管理
spring事物的好处
为不同的事物API提供了一致的编程模型
支持声明式事务管理
提供比大多数事务API更简单更易于使用的编程式事务管理API
整合spring的各种数据访问抽象
TransactionDefinition
定义了事务策略
int getIsolationLevel()得到当前事务的隔离级别
READ_COMMITTED
- 基础数据结构和算法十一:Red-black binary search tree
sunwinner
AlgorithmRed-black
The insertion algorithm for 2-3 trees just described is not difficult to understand; now, we will see that it is also not difficult to implement. We will consider a simple representation known
- centos同步时间
stunizhengjia
linux集群同步时间
做了集群,时间的同步就显得非常必要了。 以下是查到的如何做时间同步。 在CentOS 5不再区分客户端和服务器,只要配置了NTP,它就会提供NTP服务。 1)确认已经ntp程序包: # yum install ntp 2)配置时间源(默认就行,不需要修改) # vi /etc/ntp.conf server pool.ntp.o
- ITeye 9月技术图书有奖试读获奖名单公布
ITeye管理员
ITeye
ITeye携手博文视点举办的9月技术图书有奖试读活动已圆满结束,非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。 9月试读活动回顾:http://webmaster.iteye.com/blog/2118112本次技术图书试读活动的优秀奖获奖名单及相应作品如下(优秀文章有很多,但名额有限,没获奖并不代表不优秀):
《NFC:Arduino、Andro