作者简介：哪吒，CSDN2022博客之星Top1、CSDN2021博客之星Top2、多届新星计划导师✌、博客专家，专注Java硬核干货分享，立志做到Java赛道全网TopN。

可以支持多种语言的api//set每秒11万次，取get81000次3.支持数据持久化4.value可以是string，hash，list，set,sortedset2.使用场景1.去最新n个数据的操作2.排行榜，取topn

之前的，我们分享过如何实现：文本表中查看TopN和BottomN，用数值的颜色直观查看表现最好和最不好的数据情况。

平时使用窗口函数最多的情况就是-根据某个字段分组，取组内的TopN(也可能是随机取N条)，在没接触窗口函数之前，使用的是groupByKey+flatMap的操作，数据稍微一大就各种OOM，很影响我日常摸鱼啊

一、实战：TopN主播统计在前面讲Sparkcore的时候我们讲过一个案例，TopN主播统计，计算每个大区当天金币收入TopN的主播，之前我们使用spark中的transformation算子去计算，实现起来还是比较麻烦的

文章目录数据准备需求描述数据准备这次Spark-SQL操作所有的数据均来自Hive，所以首先需要在Hive中创建表,并导入数据。一共有3张表：1张用户行为表，1张产品表,1张城市表--用户行为表CREATETABLE`user_visit_action`(`date`string,`user_id`bigint,`session_id`string,`page_id`bigint,`action_

C站巅峰的中年男子，CSDN粉丝40万+，2022CSDN博客之星Top1，2021CSDN博客之星Top2，8年开发管理经验，目前就职于某一线大厂，专注Java硬核干货分享，立志做到Java赛道全网TopN

1复杂事件1.1引入在FlinkRichFunction&state这篇博文中我们一起学习了下如何结合使用keyBystate和TreeSet在一条无界流中进行全局的分组求topn操作，可以解决一些实时看板相关的业务问题

本文记录了利用Scala和Java两种语言来实现先分组，然后取每个分组的TopN。

排序与筛选器顺序TOPN也是Tableau中常用的功能。

开始的碎碎念本文大多是各大企业的topN题目，针对java中高级开发，本文会持续收集更新内容，如果大家有优质的Java面试题，也欢迎大家来投稿。特意整理出这个分类的目录，方便大家平时复习和收藏哈。

mysql8.0之前版本SELECT*FROM(SELECTa.*,@rankid:=IF(@na=sid,@rankid+1,1)rankid,@na:=a.sidnaFROMsca,(SELECT@na='',@rankid=0)rORDERBYsid,scoreDESC)ASbGROUPBYb.sid,b.score,b.rankidHAVINGb.rankid<=2;8.0版本

在日常工作中，经常会遇到需要在每组内排名，比如下面的业务需求：排名问题：每个部门按业绩来排名topN问题：找出每个部门排名前N的员工进行奖励面对这类需求，就需要使用sql的高级功能窗口函数了。

个性化推荐：指的是对每个用户都有不同的推荐内容非个性化推荐：指的是按热度推荐（topN），按地区推荐等等。两种推荐方式在不同场景下都有一定的效果。推荐系统的意义出售更多的商品增加用户满意度出售多种类型

在构建部分讲到的CountDistinct,TopN,Percentile，这些度量目前已经都支持了，详情请见KYLIN-4462。补充了自动重试部分PPT页构建部分性

首先使用窗口函数在分组并在组内排序selectorigin_data_type,valid_count,dense_rank()over(partitionbyorigin_data_typeorderbyvalid_count)asranksfrombase_etl_recordber然后对排序结果ranks进行筛选select*from(selectorigin_data_type,valid

为了缓解数据量少的问题，我们把网格搜索的TopN最优超参数保存下来，对这组超参数继续使用交叉验证的

我们根据数据类型可以简单分为重复键和不重复键的topNMapReduce对于MR来说，topN代码比较多一些，在这里我只讲讲思路。

.流量分析1.1统计每小时的PVS（pageView访问量）1.2统计每天的PVS1.3统计每小时各来访url产生的pv量1.4统计每小时各来访host的产生的pv数并排序1.5统计pv总量最大的来源TOPN1.6

窗口函数进阶mysql8.0之后的版本开始支持窗口函数的功能，窗口函数一般用于实现排名和TopN的问题，下面用过leetc

实验时长：45分钟主要步骤：导入实验相关的包加载lda数据集观察数据样本利用特定的样本做测试创建LDA模型分析文档的主题分布计算对应主题的TOPN单词结果展示2、实验环境虚拟机数量：1系统

计算TopN1.0040筛选每个班级各科成绩前两名学生成绩数据:grade_id,user_id,subject_name,score1,a,语文,892,b,数学,394,e,语文,793,c,英语,

本次接收的论文按照推荐系统应用场景可以大致划分为：CTR预估、TopN推荐、对话式推荐、序列推荐等。

352113633_Diversification-Aware_Learning_to_Rank_using_Distributed_Representation目前多样性一般是基于seq2seq的方式进行，在选定topn

Author：VitoWalterAnelli,YasharDeldjoo,TommasoDiNoia,AntonioFerrara,FedelucioNarducci∗论文地址Motivation：推荐服务被大量应用在一些以用户为中心的应用程序中，它缓解信息过载和帮助用户在大量可能性中做出选择。数据所有权是一个关键问题，**因为用户可能不愿意与中央服务器共享他们的敏感偏好。**但是现存的推荐模型

TP+FPTPrecall=TPTP+FNrecall=\frac{TP}{TP+FN}recall=TP+FNTP  在排序问题中，通常没有一个确定的阈值把得到的结果直接判定为正样本或负样本，而是采用TopN

案例背景：公司数据储存在N张表中，N是大数，现在需要求每个类别某类数据topN用户的数据代码结果：创建存储过程将数据从多个相同表中查询求topN并存入，本文主要内容知识点分组查询topN问题https:

知识点分组排序使用窗口函数，例如row_number()over()mysql8.0以下版本不支持窗口函数，则需要自定义函数案例分组排序1.准备数据创建订单表，字段包括订单id(orderid)，产品id(Itemid),产品类别(category),订单日期(orderdate),售卖金额(sales)代码如下createtableorders1(orderidint(11)notnullpri

文章目录一，案例分析（一）TopN分析法介绍（二）案例需求二，案例实施（一）准备数据文件（1）启动hadoop服务（2）在虚拟机上创建文本文件（3）上传文件到HDFS指定目录（二）Map阶段实现（1）创建

比如对于计算问题丶已经知道结果等不是机器学习问题(比如:统计成绩搞的同学的topN)机器学习其实就是需要

Python项目实战——03.数据分析师岗位需求分析一、背景二、解题思路三、数据分析3.1数据清理3.2数据分析&可视化3.2.1整体情况-岗位数、薪资情况3.2.2整体情况-学历、工作经验3.2.3TopN

(figsize=(12,5))foriinrange(5):ax=fig.add_subplot(5,1,i+1)#3行3列的第一个位置word_pro=lda.get_topic_terms(i,topn

一、连续N天登录问题一般采用开窗函数来实现首先需要用到窗口函数的向下取值窗口函数lead功能：用于从当前数据中基于当前行的数据向后偏移取值语法：lead(colName，N，defautValue)colName：取哪一列的值N：向后偏移N行defaultValue：如果取不到返回的默认值分析：将所有的登录时间也就是那一天登录的，分组排序，然后向后取值，再通过date_add()函数也将登录时间(

一般来说涉及复杂的分组内问题如：分组排名（取TOPn），分阶段统计（分阶段最大最小平均等）都可以用到窗口函数窗口函数需要注意以下两点：窗口分为“静态窗口”和“滑动窗口”，窗口滑

SparkRDD案例（一）分组TopN1.背景作为分布式数据处理引擎，Spark抽象出了很多算子，使得编程对比mapreduce更加遍历，实现需求时，也可以更加灵活，但也更容易出错。

文章目录分组取topN,使用的是集合中的List排序,会有性能瓶颈,内存溢出调用RDD的sortBy方法,对每个RDD中数据进行排序,采用内存+磁盘的方式自定义分区器,根据学科分区自定义分区的优化,减少

问题抽象找出分组内数据的TopN。问题实例找出每个城市(province)应用点击数(click)排前5的人(name)。这里假定省内每个人的点击数以及计算好了。

目录前言方式1：采用groupByKey方式2：采用两阶段聚合优化方式3：先获取每个分区的TopN，后获取全局TopN方式4：采用aggregateByKey优缺点结语大家好，我是风云，欢迎大家关注我的个人原创公众号

这篇文章主要介绍在Spark中如何分组取TopN元素的两种方法：第一种方法基于SparkSQL的窗口函数实现，第二种方法基于原生的RDD接口实现。

Spark实现TopN1.实验室名称：2.实验项目名称：3.实验学时：4.实验原理：5.实验目的：6.实验内容：7.实验器材（设备、虚拟机名称）：8.实验步骤：8.1启动Spark集群8.2启动zeppelin

目录1.将数据加载到内存中去TopN将数据加载到内存和本地中去取TopN使用自定义分区器取TopN保存中间结果数据取TopN使用TreeSet取TopN使用TreeSet取TopN方式二在mr、hive

四种方法实现分组排序数据集格式：http://bigdata.edu360.cn/laoduanhttp://bigdata.edu360.cn/laoduanhttp://javaee.edu360.cn/xiaoxuhttp://javaee.edu360.cn/xiaoxuhttp://javaee.edu360.cn/laoyanghttp://javaee.edu360.cn/laoya

SparkRDD分组求TopN优化实现思路ETL方法一：groupBy实现方法二：repartitionAndSortWithinPartitions实现方法三：总结实现思路1.分组2.排序3.取出每组的

文章目录1.分组topn2.代码实战JavaSpark|算子JavaSpark|RDD实战：WordCountJavaSpark|RDD实战：统计网站pv和uvJavaSpark|RDD实战：二次排序JavaSpark

目录1、第一种实现方式（采用groupByKeyAPI）2、第二种实现方式（采用两阶段聚合优化）3、第三种实现方式（只获取每个分区的前N个数据）4、第四种实现方式（采用aggregateByKeyAPI）5、第五种实现方式（采用二次排序实现）待更新代码中使用的源数据groupsort.txt内容如下aa78bb98aa80cc98aa69cc87bb97cc86aa97bb78bb34cc85bb

需求求每个省份广告点击次数top3数据数据说明：时间戳，省份，城市，用户，广告。1516609143867676416151660914386994751815166091438691787121516609143869289291516609143869678424151660914386918955151660914386981902915166091438693336161516609143

案例:计算学科最受欢迎老师TopN1.需求:根据网站的行为日志，统计每个学科最受欢迎老师的TopN，即按照学科分组，在每一个组内进行排序2.样例数据:http://bigdata.51doit.cn/laozhanghttp

最近在复习Spark，记录一个使用RDD实现分组topN的方法，一共写了八种，其中有很多地方都是有共性的，我会在代码最后进行总结八种的思路，他们之间的共性以及每一种的优缺点。

目录一.引言二.数据准备1.Event事件类2.Source自定义源3.DataStreamToTable三.常规SQLTopN

）3.表的查询分类4.表转流或写出的编码方式三、时间属性和窗口1.事件时间2.处理时间3.窗口（Window）四、聚合（Aggregation）查询1.分组聚合2.窗口聚合3.开窗（Over）聚合4.TopN