二次排序

（六）排序为什么要分稳定和不稳定？

除非要排序的内容是一个复杂对象的多个数字属性，且其原本的初始顺序存在意义，那么我们需要在二次排序的基础上保持原有排序的意义，才需要使用到稳定性的算法，例如要排序
FixedStarHaHa·2020-09-10 14:07

常见排序算法--冒泡排序

例子：数组{32,10,55,97,68，4}第一次排序：10325568497第二次排序：10325546897第三次排序：10324556897第四次排序：10432556897第五次排序：10432556897
zhang_zhilai·2020-08-25 06:08

大数据mapreduce俩表join之python实现

二次排序在Hadoop中，默认情况下是按照key进行排序，如果要按照value进行排序怎么办？即：对于同一个key，reduce函数接收到的valuelist是按照value排序的。
weixin_30636089·2020-08-24 17:10

Spark Core的二次排序案例

案例需求：1、按照文件中的第一列排序。2、如果第一列相同，则按照第二列排序。实例：Java版本：importorg.apache.spark.SparkConf;importorg.apache.spark.api.java.JavaPairRDD;importorg.apache.spark.api.java.JavaRDD;importorg.apache.spark.api.java.Jav
_a_0_·2020-08-23 04:59

spark 二次排序两种方法（scala）

aa34bb24cc83aa53cc12aa47bb35aa21cc64bb73第一种方法是用spark中的sortBy方法：首先将数据处理成（“aa”，34）的格式；然后使用sortBy算子进行排序；/***二次排序使用
Sword_Zhao·2020-08-23 04:06

Spark: sortBy sortByKey 二次排序

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
Wang_Qinghe·2020-08-23 03:20

spark的二次排序(封装对象)

二次排序原理Spark中大于两列的排序都叫二次排序,二次排序就是首先按照第一字段排序，然后再对第一字段相同的行按照第二字段排序，注意不能破坏第一次排序的结果,本文采用封装对象的编程思想进行二次排序,大大简化的代码的复杂度
放肆桀骜!·2020-08-23 03:33

Spark实现二次排序的第二种方式

###############################################数据如下：年份：气温200519200540200630200850200735200732实现效果：(2005,40)(2006,30)(2007,35)(2008,50)importorg.apache.spark.{SparkConf,SparkContext}objectWordCount{def
王凯凯之猿·2020-08-23 03:41

Spark实现全排序、二次排序

###############################################数据如下：年份：气温2005192005402006302008502007352007321，spark实现全排序，即按照年份对数据升序排列，对以上的数据实现的效果：200519200540200630200732200735200850代码：importorg.apache.spark.{SparkC
王凯凯之猿·2020-08-23 03:41

Spark：高级排序（二次排序）

为了多维的排序，需要考虑多个条件，这要求我们自定义key123322331112211445二、使用java实现2.1、自定义key使用scala.math.Ordered接口,实现Serializable接口packagecom.chb.sparkDemo.secondarySort;importjava.io.Serializable;importscala.math.Ordered;/***
花和尚也有春天·2020-08-23 03:40

Spark多路径输出和二次排序

：http://weibo.com/234654758Github：https://github.com/thinkgamer在实际应用场景中，我们对于Spark往往有各式各样的需求，比如说想MR中的二次排序
weixin_34115824·2020-08-23 03:44

Spark 自定义分区及区内二次排序demo

importorg.apache.spark.SparkConfimportorg.apache.spark.SparkContextimportorg.apache.spark.Partitionerimportorg.apache.spark.HashPartitionerobjectDemo{defmain(args:Array[String]):Unit={valconf=newSpark
weixin_30338481·2020-08-23 03:14

Spark Scala 实现二次排序和相加

使用自定义MR实现如下逻辑product_nolac_idmomentstart_timeuser_idcounty_idstaytimecity_id134291000312255482013-03-1108:55:19.151754088571571282571134291000822254082013-03-1108:58:20.1526224885715712705711342910008
u4110122855·2020-08-23 03:20

使用Spark处理二次排序问题

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
一颗向上的草莓·2020-08-23 03:19

spark二次排序到多次排序

数据示例：15691567156824753633153315242437实现需求：先按第一列排序，若第一列相同按照第二列排序，依次类推scals实现：classSeveralSortKey(valarr:Array[String])extendsOrdered[SeveralSortKey]withSerializable{//重写Ordered类的compare方法overridedefcom
ginger__·2020-08-23 03:00

spark 实现二次排序

在实际业务场景中，二次排序真的非常重要，并且经常遇到，下面来模拟一下以下的场景，实现对电影评分数据进行二次排序，以TimeStamp和Rating两个维度降序排列，值得一提的是，java版本的二次排序非常繁琐
清空0802·2020-08-23 02:27

spark 二次排序两种方法（scala）

aa34bb24cc83aa53cc12aa47bb35aa21cc64bb73第一种方法是用spark中的sortBy方法：首先将数据处理成（“aa”，34）的格式；然后使用sortBy算子进行排序；/***二次排序使用
仰望星空的我·2020-08-23 01:41

Spark的二次排序解决方案

一、MapReduce/Hadoop的二次排序解决方案（点击打开）二、Spark的二次排序解决方案方案1：同（一）的方案1，将一个给定键的所有值读取并缓存到一个List数组（Array）数据结构中，然后对这些值进行排序
土豆拍死马铃薯·2020-08-23 01:46

Spark分组二次排序

在运用Spark数据处理中，有时要对数据进行分组（二次）排序。数据存储在HDFS中。实现代码如下：packagecom.ibeifeng.spark.coreimportorg.apache.spark.rdd.RDDimportorg.apache.spark.{SparkConf,SparkContext}importscala.collection.mutable.ArrayBufferim
OldBoyee·2020-08-23 01:31

Spark入门-scala实现二次或多次排序问题

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
Enche·2020-08-23 00:04

MapReduce排序之 二次排序

自带的排序功能就无法满足我们了，还好Hadoop提供了一些组件可以让开发人员进行二次排序。
lzm1340458776·2020-08-23 00:48

spark 学习记录 二次Key排序的使用方法

目的是为了当key相同的时候，对value进行自定义排序//二次排序，具体实现步骤//第一步：按照Ordered和Serrializable接口实现自定义排序的Key按照需要排序的字段重写ordered
fzh595408240·2020-08-23 00:07

MapReduce，MapTask工作流程，Combiner 合并以及二次排序GroupingComparator

一：MapTask工作流程简介详细流程如下⑴Read阶段：MapTask通过用户编写的RecordReader，从输入InputSplit中解析出一个个key/value。⑵Map阶段：该节点主要是将解析出的key/value交给用户编写map()函数处理，并产生一系列新的key/value。⑶Collect收集阶段：在用户编写map()函数中，当数据处理完成后，一般会调用OutputCollec
爱上口袋的天空·2020-08-23 00:46

Hadoop 二次排序

具体步骤：1自定义key。在mr中，所有的key是需要被比较和排序的，并且是二次，先根据partitioner，再根据大小。而本例中也是要比较两次。先按照第一字段排序，然后再对第一字段相同的按照第二字段排序。根据这一点，我们可以构造一个复合类IntPair，他有两个字段，先利用分区对第一字段排序，再利用分区内的比较对第二字段排序。所有自定义的key应该实现接口WritableComparable，
毛凯民·2020-08-23 00:58

结合案例讲解MapReduce重要知识点 ---------- 内存排序找出每一组中的最大值

待处理数据内容如下二次排序：233212329023567786507855478756161816161615989093处理后的数据内容如下输出数据：-----------98-----------
Z_Data·2020-08-22 21:22

MapReducer面试题：编写MapReduce作业时，如何做到在Reduce阶段，先对key排序，再对value排序？

该问题通常称为“二次排序”，最常用的方法是将value放到key中，实现一个组合Key，然后自定义key排序规则（为key实现一个WritableComparable）。
谦卑t·2020-08-21 05:58

如何在Map-Reduce中实现二次排序（对Value排序）

问题背景众所周知，Map-Reduce任务完成后，输出的结果文件总是按照Key进行升序排列（shuffle阶段完成）。例如Hadoop里经典的wordcount程序：//File1原始数据helloworldhelloappleappleapplebaby//输出结果文件，已按Key进行升序排序apple3baby1hello2world1显然，这种默认的排序方式很多时候能帮开发者减轻负担，因为开
MARCO马浩翔·2020-08-20 17:27

Spark基础排序+二次排序（java+scala）

1.基础排序算法2.二次排序算法3.更高级别排序4.排序算法内幕1.基础排序算法sc.textFile("/data/putfile.txt").flatMap(_.split("")).map(word
靖-Drei·2020-08-20 03:39

数组排序的实现：冒泡，选择排序，自然升序排序，自然降序排序，数组倒置，随机排序

www.cnblogs.com/shen-hua/p/5422676.html举例说明：要排序数组：int[]arr={6,3,8,2,9,1};第一趟排序：第一次排序：6和3比较，6大于3，交换位置：368291第二次排序
枯玄·2020-08-18 05:23

[SQL注入][Advanced injection]sqli-labs学习记录(23-37关)

学习记录前置知识二次排序注入思路服务器架构(以靶场为例)宽字节注入第23关------注释符号过滤第24关------二次注入第25关------or与and过滤第25a关------or与and过滤第
Y4tacker·2020-08-16 14:36

Python常见用法汇总

文章目录1.正则表达式匹配中文2.python字典按照key和value排序2.1单次排序2.2二次排序3.获取一段文本的字典4.将词转为数字，或将数字转为词（接上）5.pythonlist删除元素6.
wuzqchom·2020-08-16 10:41

MapReduce编程学习笔记（三）—mapreduce对key值排序问题

最近在学习MapReduce编程遇到很多用MR实现按某一列值排序，或二次排序的类似问题，于是试着用MR实现各种排序问题，最终有点小总结：无需在key对象之外写任何排序函数，MR会完成按key值排序，具体详解如下
weixin_30922589·2020-08-14 14:41

Elasticsearch 6.x：先按照评分排序，再按照时间排序

现在需要先按照评分排序，再按照文档时间进行二次排序。由于评分“_score”是个虚字段，排序时需要特殊处理。
程裕强·2020-08-13 13:29

Spark二次排序Java示例讲解

（ps：为什么给这么一大串的内容呢，没错，就是为了大家真正看懂其中的奥秘，哈哈哈）：12332233111221144512189256262935632383164664348什么时候使用spark二次排序
付冰冰的博客·2020-08-11 23:29

Hadoop MapReduce 二次排序原理及其应用

目录简介：1、工作原理2、二次排序3、具体步骤3.1、自定义key3.2、自定义一个类4、参考代码5、测试6、测试数据及结果7、原理图8、推荐阅读9、Reference问题描述：在进行日志分析时，为了便于按
zhongwen7710·2020-08-11 02:20

金蝶笔试总结

并不是所有十进制都能精确的转换为对应的二进制数：0.1不能转换为二进制3、快速排序在有序的时候效率最低（on^2），若原数据为有序，（1、2、3、4、5、6），并且选择枢钮值为第一个数时，那在分块时，第一个数为一块儿，后面的数位一块儿，第二次排序从
qq_18884827·2020-08-10 18:05

Mapreduce的排序、全排序以及二次排序

部分排序、全局排序、二次排序。部分排序是MapReduce中默认的排序方式，就像开头说
JNSimba·2020-08-10 13:26

MapReduce的排序和二次排序

自己学习排序和二次排序的知识整理如下。
iteye_13339·2020-08-10 12:59

MapReduce 二次排序

MapReduce二次排序需求：有这样的一堆数据：221222132262217215287928632810017923841636745182319741100214157212379121322122213
TMH_ITBOY·2020-08-09 18:23

常见排序方式

第一次排序：9为待插入的元素(i=1)，与其之前元素8(j=0)进行比较，8>9,不满足条件,9要插入的位置为1(j=0+1),即9位置不发生变化；此时待排序元素顺序为[8，9，6，7，2]第二次排序：
wwzhd·2020-08-05 03:12

47.Spark大型电商项目-用户访问session分析-top10热门品类之自定义二次排序key

目录代码CategorySortKey.java本篇文章记录用户访问session分析-top10热门品类之自定义二次排序key。
StriveFarrell·2020-08-04 18:11

48.Spark大型电商项目-用户访问session分析-top10热门品类之进行二次排序

目录代码UserVisitSessionAnalyzeSpark.java本篇文章记录用户访问session分析-top10热门品类之进行二次排序。
StriveFarrell·2020-08-04 18:11

43.Spark大型电商项目-用户访问session分析-top10热门品类之需求回顾以及实现思路分析

目录需求回顾top10热门品类二次排序实现思路分析本篇文章将记录用户访问session分析-top10热门品类之需求回顾以及实现思路分析。
StriveFarrell·2020-08-04 18:11

冒泡排序的实现与注意

/***@authorweiyaqiang*需要注意的两个点*1、第一次循环表示比较的次数，第二次循环表示相邻的数比较的次数（所以第二次排序需要比较a[j]和a[j-1],而不是a[j]和a[i]）*2
魏亚强·2020-08-04 08:50

快速学会如何用Java实现冒泡排序算法

如58,69,88,-79,90,82,77,60,95,59,66第一次排序后：58，69，-79，88，82，77，60，90，59，66，95第二次排序后：58，-79，69，82，77，60，88
波哥说代码·2020-08-04 07:43

基于java语言的冒泡排序实现（图解+代码）

且第二次排序后，最后一位应该是不需要进行排序的。第二次冒泡排序：2，3，1，4，5第三次冒泡排序：2，1，
想取的名字都有了·2020-08-04 06:58

关于Java语言中的数组排序--冒泡排序与选择排序的详解，和冒泡排序与选择排序的比较

交换位置3、举例说明：int[]arr={1,4,6,3,9,5,0};第一次循环，参与比较的数据：1，4，6，3，9，5，0第一次排序：1，4，6，3，9，5，0(1和4比较,1小于4,不交换位置)第二次排序
Exception e·2020-08-04 00:04

ACM-一道简单的排序题（HDOJ 1031）Design T-Shirt

题目就是一个简单的二次排序。先求和，然后编号排序。DesignT
hy1405430407·2020-08-03 17:28

java常用算法之冒泡排序简单例子

初始数组118101105127112一次排序101118105112127二次排序101105118112127三次排序101105112118127四次排序101105118112127冒泡排序算法的思路就是交换位置
南归北隐·2020-08-03 11:34

Hadoop系列文章SpringBoot编程实现HDFS读写文件、MapReduce程序

码代码读取HDFS中的文件写内容到文件中MapReduce操作MapReduce工作过程详解Mapper映射器Input的mapmap的outputmap的数量ReducershuffleSort(排序)二次排序
wangxudongx·2020-08-02 21:59
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