今天在查询出的sql中,出现了部门名称和部门ID有重合的数据!当然这样在页面上展示也会容易一起误导!查询出的数据结构如下图 希望根据deptid中 >最后一个节点id把deptname 合并成>最后一个节点名称并且origincode 数量合并,现在贴代码,做个记录: List<Map> dataList = bigScreenService.queryEventOrginCodeNum(); List<Map<String, Object>> result

Hadoop在运行一个mapreduce job之前,需要估算这个job的maptask数和reducetask数.首先分析一下job的maptask数,当一个job提交时,jobclient首先分析job被拆分的split数量,然后吧job.split文件放置在HDFS中,一个job的MapTask数量就等于split的个数. job.split中包含split的个数由FileInputFormat.getSplits计算出,方法的逻辑如下: 1.  读取参数mapred.map.tasks,

前言: 最近发现hivesql的执行速度特别慢,前面我们已经说明了left和union的优化,下面咱们分析一下增加或者减少reduce的数量来提升hsql的速度. 参考:http://www.cnblogs.com/liqiu/p/4873238.html 分析: and o.create_time = '2015-10-10'; 上一篇博文已经说明了,需要8个map,1个reduce,执行的速度:52秒.详细记录参考:http://www.cnblogs.com/liqiu/p/4873238

mapred.tasktracker.map.tasks.maximum 官方解释:The maximum number of map tasks that will be run  simultaneously by a task tracker. 我的理解:一个tasktracker最多可以同时运行的map任务数量 默认值:2 优化值:mapred.tasktracker.map.tasks.maximum = cpu数量 cpu数量 = 服务器CPU总核数 / 每个CPU的核数服务器CPU

1.map和reduce的数量过多会导致什么情况?2.Reduce可以通过什么设置来增加任务个数?3.一个task的map数量由谁来决定?4.一个task的reduce数量由谁来决定? 一般情况下,在输入源是文件的时候,一个task的map数量由splitSize来决定的,那么splitSize是由以下几个来决定的goalSize = totalSize / mapred.map.tasksinSize = max {mapred.min.split.size, minSplitSize}spl

1.简单的,按月统计数量 SELECT CREATE_DATE, DATE_FORMAT(CREATE_DATE, '%Y-%m') AS month , COUNT(*) AS sum FROM pt_user GROUP BY month; 2.按月累加统计数据 SELECT a.month, SUM(b.total) AS total FROM ( SELECT DATE_FORMAT(CREATE_DATE, '%Y-%m') AS month, SUM(sum) AS total FR

SELECT DATE_FORMAT(releaseDate,"%Y年%m月") AS dates,COUNT(*) FROM t_diary GROUP BY DATE_FORMAT(releaseDate,"%Y年%m月") ORDER BY DATE_FORMAT(releaseDate,"%Y年%m月") DESC ;releaseDate 日期 t_diary表名 DATE_FORMAT();按照格式对某个日期操作ORDER BY 排序

package seday13; import java.util.HashMap; import java.util.Map; /** * @author xingsir * 统计字符串中每个字符出现的次数 * 使用Map保存统计结果,其中key保存出现的字符,value保存该字符出现的次数 */ public class Test { public static void main(String[] args) { String str= "冷冷清清凄凄惨惨戚戚"; Map<

date: "2020-10-18T22:39:27+08:00" title: "hugo不蒜子统计数量" tags: ["不蒜子"] categories: ["不蒜子"] 官方文档地址 http://busuanzi.ibruce.info/ http://ibruce.info/2015/04/04/busuanzi/ 添加位置 hugo themes/layouts/partials/footer.html <

1.背景 想要统计这一个字符串数组中每一个非重复字符串的数量,使用map来保存其key和value.这个需求在实际开发中经常使用到,我以前总是新建一个空数组来记录不重复字符串,并使用计数器计数,效率低下且麻烦,特此记录. 2.代码实现 public class test { public void makeEqual(String[] words) { Map<String,Integer> maps = new HashMap<>(); for (String str : wor

如果两个集合存储颜色的情况相同,说明这两个在k个图中都是在一个集合的 学到的点:用map,将vector映射一个整数时,只有vector后面的邻接的数据都一样时,才认为两个vector一样 代码: #include<cstdio> #include<cstring> #include<iostream> #include<algorithm> #include<queue> #include<stack> #include<ma

dao: /** * 统计商家的案例数量 * * @param shopId * @return */ long countByShopId(Long shopId); @Override public long countByShopId(Long shopId) { return super.getSessionTemplate().selectOne(getStatement("countByShopId"), shopId); } mapper: <select id=&

map和reduce是hadoop的核心功能,hadoop正是通过多个map和reduce的并行运行来实现任务的分布式并行计算,从这个观点来看,如果将map和reduce的数量设置为1,那么用户的任务就没有并行执行,但是map和reduce的数量也不能过多,数量过多虽然可以提高任务并行度,但是太多的map和reduce也会导致整个hadoop框架因为过度的系统资源开销而使任务失败.所以用户在提交map/reduce作业时应该在一个合理的范围内,这样既可以增强系统负载匀衡,也可以降低任务失败的开销

一般情况下,在输入源是文件的时候,一个task的map数量由splitSize来决定的,那么splitSize是由以下几个来决定的 goalSize = totalSize / mapred.map.tasks inSize = max {mapred.min.split.size, minSplitSize} splitSize = max (minSize, min(goalSize, dfs.block.size)) 一个task的reduce数量,由partition决定. 在输入源是数

Map集合练习:"asfefxAAcf34vrfdfse2-2asd--wdd"获取该字符串中,每一个字母出现的次数要求打印的结果是:a(2)c(1)...;思路:对结果分析发现,结果中字母和出现次数之间构成映射关系,而且很多,很多就需要存储.能存储映射关系的有数组和Map集合.关系中有一方顺序固定么?没有,所以选有Map集合.又发现可以作为唯一标识的一方有自然顺序,即字母表的顺序:所以选有TreeMap存储. 集合中最终存储的是以字母为键,以字母出现次数为值的映射关系.1.因为操作的

Hive on Tez Mapper 数量计算 在Hive 中执行一个query时,我们可以发现Hive 的执行引擎在使用 Tez 与 MR时,两者生成mapper数量差异较大.主要原因在于 Tez 中对 inputSplit 做了 grouping 操作,将多个 inputSplit 组合成更少的 groups,然后为每个 group 生成一个 mapper 任务,而不是为每个inputSplit 生成一个mapper 任务.下面我们通过日志分析一下这中间的整个过程. 1.MR模式 在 mr

CREATE TABLE emp(id INT PRIMARY KEY,NAME VARCHAR(11),dep_id INT ,salary INT); CREATE TABLE dept(id INT PRIMARY KEY,NAME VARCHAR(11),parentid INT); 获取各部门人数信息: SELECT e.dep_id,d.name,COUNT(e.dep_id) FROM emp e,dept d WHERE e.dep_id=d.id GROUP BY e.dep_

1.果断先上结论 1.如果想增加map个数,则设置mapred.map.tasks 为一个较大的值. 2.如果想减小map个数,则设置mapred.min.split.size 为一个较大的值. 3.如果输入中有很多小文件,依然想减少map个数,则需要将小文件merger为大文件,然后使用准则2.     2.原理与分析过程 看了很多博客,感觉没有一个说的很清楚,所以我来整理一下. 先看一下这个图 输入分片(Input Split):在进行map计算之前,mapreduce会根据输入文件计算输入

一.调整hive作业中的map数 1.通常情况下,作业会通过input的目录产生一个或者多个map任务.主要的决定因素有: input的文件总个数,input的文件大小,集群设置的文件块大小(目前为128M, 可在hive中通过set dfs.block.size;命令查看到,该参数不能自定义修改): 2.举例: a)假设input目录下有1个文件a,大小为780M,那么hadoop会将该文件a分隔成7个块(6个128m的块和1个12m的块),从而产生7个map数b)假设input目录下有3个文

1.每年 select year(ordertime) 年, sum(Total) 合计 from 表 group by year(ordertime) 2.每月 select year(ordertime) 年, month(ordertime) 月, sum(Total) 合计 from 表 group by year(ordertime), month(ordertime) 3.每日 select year(ordertime) 年, month(ordertime) 月, day(ord

select p.id comperitorId,p.compcorp competitorName, sum(case when c.kindname = 'ATM' then c.num else 0 end) atm, sum(case when c.kindname = 'CRS' then c.num else 0 end) crs, sum(case when c.kindname = 'VTM' then c.num else 0 end) vtm, sum(case when c