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SWT的TableVierer的使用二(数据排序)
】的更多相关文章
SWT的TableVierer的使用二(数据排序)
有一个功能是我们常使用的,就是在列的头上点击一下,整个表的记录按照这个列来排序,再点击一下按照这个列的反序来排序.那JFace是如何实现这个功能的呢?在JFace中是通过一个排序器来实现的,就是ViewerSorter下边写出详细的步骤一.定义一个sorter继承自ViewerSorter import java.util.Date;import org.eclipse.jface.viewers.Viewer;import org.eclipse.jface.viewers.ViewerSor…
SWT的TableVierer的使用三(数据筛选和着色)
如果我们想根据某一列来过滤记录,如何实现呢?很简单,定义一个过滤器filter.这里只演示定义一个过滤器的情况.现实中你可以定义多个灵活的过滤器,通过替换过滤器来实现各种各样的过滤.一.过滤器代码: import org.eclipse.jface.viewers.Viewer;import org.eclipse.jface.viewers.ViewerFilter;public class MyFilter extends ViewerFilter { public boolean s…
大数据【四】MapReduce(单词计数;二次排序;计数器;join;分布式缓存)
前言: 根据前面的几篇博客学习,现在可以进行MapReduce学习了.本篇博客首先阐述了MapReduce的概念及使用原理,其次直接从五个实验中实践学习(单词计数,二次排序,计数器,join,分布式缓存). 一 概述 定义 MapReduce是一种计算模型,简单的说就是将大批量的工作(数据)分解(MAP)执行,然后再将结果合并成最终结果(REDUCE).这样做的好处是可以在任务被分解后,可以通过大量机器进行并行计算,减少整个操作的时间. 适用范围:数据量大,但是数据种类小可以放入内存. 基…
PHP二维数据排序,二维数据模糊查询
一.因为项目中的一个报表需要合并三个表的数据,所以分表查询再合并数据,利用PHP数组函数进行排序,搜索.三表合并后的数组结构如下: Array ( [0] => Array ( [history_id] => 12 [sla_group_id] => 1 [sla_id] => -1 [create_time] => 1513057695 [tasklog_id] => 12 [tasklog_time] => 2017-12-12 13:48:15 [taskl…
php 二维数据排序 排行榜
php 二维数据排序 排行榜 $rateCount = array(); foreach($groupUsers as $user){ $rateCount[] = $user['rate']; } array_multisort($rateCount,SORT_DESC, $groupUsers);…
SSIS 对数据排序
SSIS 对数据排序有两种方式,一种是使用Sort组件,一种是使用sql command的order by clause进行排序. 一,使用Sort组件进行排序 SortType:升序 ascending,降序 descending SortOrder:排序列的位置,从1开始依次递增, Remove wors with duplicate sort values:如果排序列重复,是否删除重复的行,这不同于distinct,distinct是输出的所有列不重复,选中该选项,只是保证排序列(输出列的…
MapReduce二次排序
默认情况下,Map 输出的结果会对 Key 进行默认的排序,但是有时候需要对 Key 排序的同时再对 Value 进行排序,这时候就要用到二次排序了.下面让我们来介绍一下什么是二次排序. 二次排序原理 我们把二次排序主要分为以下几个阶段. Map 起始阶段 在Map阶段,使用 job.setInputFormatClass() 定义的 InputFormat ,将输入的数据集分割成小数据块 split,同时 InputFormat 提供一个 RecordReade…
Hadoop Mapreduce分区、分组、二次排序过程详解[转]
原文地址:Hadoop Mapreduce分区.分组.二次排序过程详解[转]作者: 徐海蛟 教学用途 1.MapReduce中数据流动 (1)最简单的过程: map - reduce (2)定制了partitioner以将map的结果送往指定reducer的过程: map - partition - reduce (3)增加了在本地先进性一次reduce(优化)过程: map - combin(本地reduce) - partition -reduce2.Mapreduce中Par…
Hadoop.2.x_高级应用_二次排序及MapReduce端join
一.对于二次排序案例部分理解 1. 分析需求(首先对第一个字段排序,然后在对第二个字段排序) 杂乱的原始数据 排序完成的数据 a,1 a,1 b,1 a,2 a,2 [排序] a,100 b,6 ===> b,-3 c,2 b,-2 b,-2 b,1 a,100 b,6 b,-3 c,-7 c,-7 c,2 2. 分析[MapRedice过程] 1> 分析数据传入通过input()传入map() 2> map()对数据进行层层过滤,以达到我们想要的数据源, 3> 过滤方法中可添加自…
(转)MapReduce二次排序
一.概述 MapReduce框架对处理结果的输出会根据key值进行默认的排序,这个默认排序可以满足一部分需求,但是也是十分有限的.在我们实际的需求当中,往往有要对reduce输出结果进行二次排序的需求.对于二次排序的实现,网络上已经有很多人分享过了,但是对二次排序的实现的原理以及整个MapReduce框架的处理流程的分析还是有非常大的出入,而且部分分析是没有经过验证的.本文将通过一个实际的MapReduce二次排序例子,讲述二次排序的实现和其MapReduce的整个处理流程,并且通过结果和map…