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用scala 实现top N 排名
】的更多相关文章
用scala 实现top N 排名
object TopNApp { def main (args: Array[String]) { if (args != 3) { System.err.println("usage: <flag> <inputpath> <outputpath>") System.exit(1) //应用类型 val flag = args(0) //获得上下文内容 val sc = new SparkContext //hdfsduqu 数据 val data…
2014年市场需求排名前10的编程语言 - 生命的延续是 BI
开篇介绍 2014年就快收尾了,Team 内部每人都会准备一些 Tech Talk 的内容,技术方面的,咨询方面的都可以.我就准备了一些有关 BI 排名,BI 报表排名,包括各种技术编程语言等相关排名的信息.摘选一部分有关编程技术相关的拿出来分享给大家看一下,或许对大家年终写写总结,内部技术分享时有所帮助. 以社交与工作需求相关角度出发的 2014 TOP 10 排名 来自 Slideshare 上的一个分享 - http://fr.slideshare.net/lyndadotcom/top-…
scala的多种集合的使用(8)之队列和栈的操作方法
1.使用队列 队列是一种那个先进先出的队列.1)创建一个队列. scala> import scala.collection.mutable.Queue import scala.collection.mutable.Queue scala> var fruits = Queue[String]() fruits: scala.collection.mutable.Queue[String] = Queue() scala> fruits += "apple" res…
Scala详解
1 快速入门... 4 1.1 分号... 4 1.2 常变量声明... 4 1.2.1 val常量... 4 1.2.2 var变量... 4 1.2.3 类型推导... 5 1.2.4 函数编程风格... 5 1.3 Range. 5 1.4 定义函数... 6 1.5 while.if 6 1.6…
scala编程第17章学习笔记(1)——集合类型
列表 列表的初始化及对其首尾的访问: scala> val colors = List("red", "blue", "green") colors: List[String] = List(red, blue, green) scala> colors.head res15: String = red scala> colors.tail res16: List[String] = List(blue, green) 数组 创…
Scala 常用语法
Clojure首先是FP, 但是由于基于JVM, 所以不得已需要做出一些妥协, 包含一些OO的编程方式 Scala首先是OO, Java语法过于冗余, 一种比较平庸的语言, Scala首先做的是简化, 以更为简洁的方式来编写OO, 主要利用'type inference'能推断出来的, 你就不用写, 但如果仅仅这样, 不如用python 所以Scala象其名字一样, "可伸展的语言", 它是个大的集市, 它积极吸纳其他语言的优秀的特征, 最重要的就是FP, 你可以使用Scala来写OO…
Django项目:CRM(客户关系管理系统)--77--67PerfectCRM实现CRM课程出勤排名
# classtop_urls.py # ————————64PerfectCRM实现CRM课程排名详情———————— from django.conf.urls import url from bpm.coursetop import coursetop_views urlpatterns = [ url( r'^coursetop_details/(\d+)/$', coursetop_views.coursetop_details, name="coursetop_details&quo…
Django项目:CRM(客户关系管理系统)--76--66PerfectCRM实现CRM课程作业排名
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Django项目:CRM(客户关系管理系统)--75--65PerfectCRM实现CRM课程分数排名
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Spark RDD编程核心
一句话说,在Spark中对数据的操作其实就是对RDD的操作,而对RDD的操作不外乎创建.转换.调用求值. 什么是RDD RDD(Resilient Distributed Dataset),弹性分布式数据集. 它定义了如何在集群的每个节点上操作数据的一系列命令,而不是指真实的数据,Spark通过RDD可以对每个节点的多个分区进行并行的数据操作. 之所以称弹性,是因为其有高容错性.默认情况下,Spark会在每一次行动操作后进行RDD重计算,如想在多个行动操作中使用RDD,可以将其缓存(以分区的方式…