利用java8新特性,可以用简洁高效的代码来实现一些数据处理. 定义1个Apple对象: public class Apple { private Integer id; private String name; private BigDecimal money; private Integer num; public Apple(Integer id, String name, BigDecimal money, Integer num) { this.id = id; this.name =

spark 例子groupByKey分组计算2 例子描述: 大概意思为,统计用户使用app的次数排名 原始数据: 000041b232,张三,FC:1A:11:5C:58:34,F8:E7:1E:1E:62:20,15097003,,2016/6/8 17:10,2016/6/8 17:10,690,6218,11=0|12=200,2016/7/5 11:11 000041b232,张三,FC:1A:11:5C:58:34,F8:E7:1E:1E:69:C0,15026002,,2016/6/

spark 例子groupByKey分组计算 例子描述: [分组.计算] 主要为两部分,将同类的数据分组归纳到一起,并将分组后的数据进行简单数学计算. 难点在于怎么去理解groupBy和groupByKey 原始数据 2010-05-04 12:50,10,10,10 2010-05-05 13:50,20,20,20 2010-05-06 14:50,30,30,30 2010-05-05 13:50,20,20,20 2010-05-06 14:50,30,30,30 2010-05-04

有很长一段时间没更新博客了,因为最近都比较忙,今天算是有点空闲吧.本文主要是介绍MapReduce在MongoDB上的使用,它与sql的分组.聚集类似,也是先map分组,再用reduce统计,最后还可选性地使用finalize调整最终结果.好了,来介绍下我所使用版本是MongoDB2.4.5,然后我还使用了MongoVUE(一款非常不错的图形化mongodb管理工具)帮助我协同操作. 1.原始数据,待使用的Collection中有三条doc: 而且它们的数据格式为:   可能很多人并不注意mon

mapReduce 随着"大数据"概念而流行. 其实mapReduce的概念非常简单, 从功能上说,相当于RDBMS的 group 操作 mapReduce的真正强项在哪? 答:在于分布式,当数据非常大时,像google,有N多数据中心, 数据都不在地球的一端,用group力所不及. group既然不支持分布式,单台服务器的运算能力必然是有限的. 而mapRecuce支持分布式,支持大量的服务器同时工作, 用蛮力来统计. mapRecuce的工作过程: ① map: 这个称为映射函数,

又发现一种查询写法$wheredb.class.find({$}}) 排重db.class.distinct("stuCount") 一.MapReduce(摘录MongoDB实战) MongoDB 的 MapReduce 相当于 sql 中的"group by", 所以在 MongoDB 上使用 Map/Reduce进行并行"统计"很容易.使用 MapReduce 要实现两个函数 Map 函数和 Reduce 函数,Map 函数调用 emit(

第四章 Mongodb聚合函数 插入 测试数据 ;j<;j++){ for(var i=1;i<3;i++){ var person={ Name:"jack"+i, Age:i, Address:["henan","wuhan"], Course:[ {Name:"shuxue",Score:i}, {Name:"wuli",Score:i} ] } db.DemoTest.Person.in

今天跟大家分享一下mongodb中比较好玩的知识,主要包括:聚合,游标. 一: 聚合 常见的聚合操作跟sql server一样,有:count,distinct,group,mapReduce. <1> count count是最简单,最容易,也是最常用的聚合工具,它的使用跟我们C#里面的count使用简直一模一样. <2> distinct 这个操作相信大家也是非常熟悉的,指定了谁,谁就不能重复,直接上图. <3> group 在mongodb里面做group操作有点

摘要 上篇文章介绍了count,group,distinct几个简单的聚合操作,其中,group比较麻烦一点.本篇文章将学习mapReduce的相关内容. 相关文章 [MongoDB]入门操作 [MongoDB]增删改查 [MongoDB]count,gourp,distinct bat 今天突然发现,每次开启mongodb服务端和客户端,太频繁了.所以想了一个办法,把它们弄成批处理命令了. 开启server @echo off start cmd /k "cd/d C:\Program Fil

问题解决 1.由于目标计算机积极拒绝 无法连接 原因:还没有启动mongodb,就使用mongo命令 解决方法:在bin目录下输入 mongod --dbpath XXXX/data 然后在输入 mongo 一.基础操作 每条对特定表的操作都需要以  db.表名 开头,如插入操作 db.person.insert({"属性":"值"}),下面省略 db.表名 1.打开mongo shelll命令 mongo 2.插入记录 insert({“属性”:”值”}) 3.查

1.count:查询记录条数 db.user.count() 它也跟find一样可以有条件的 db.user.count({}) 2.distinct:用来找出给定键的所有不同的值 db.user.distinct("num") 3.Group:分组查询 key:用来分组文档的字段,我们这里是对年龄分组 initial: 每组都分享一个”初始化函数“ $reduce: 执行的reduce函数,第一个参数是当前的文档对象,第二个参数是上一次function操作的累计对象,有多少个文档,

原文地址:http://www.cnblogs.com/huangxincheng/archive/2012/02/21/2361205.html 今天跟大家分享一下mongodb中比较好玩的知识,主要包括:聚合,游标. 一: 聚合 常见的聚合操作跟sql server一样,有:count,distinct,group,mapReduce. <1> count count是最简单,最容易,也是最常用的聚合工具,它的使用跟我们C#里面的count使用简直一模一样. <2> disti

继续mongodb的学习和总结: 11.mongodb的mapreduce功能 mapreduce可以说是mongodb的一个很强大的功能,可以实现复杂的运算和统计,做一个简要的总结: 假设有user集合,内容如下:> db.user.find(){ "_id" : ObjectId("52ab35d281181f85326409da"), "uname" : "jiangwang", "pwd" :

Apache Spark探秘:Spark Shuffle实现 http://dongxicheng.org/framework-on-yarn/apache-spark-shuffle-details/ 对于大数据计算框架而言,Shuffle阶段的设计优劣是决定性能好坏的关键因素之一.本文将介绍目前Spark的shuffle实现,并将之与MapReduce进行简单对比.本文的介绍顺序是:shuffle基本概念,MapReduce Shuffle发展史以及Spark Shuffle发展史. (1)

一: 聚合 常见的聚合操作跟sql server一样,有:count,distinct,group,mapReduce. <1> count count是最简单,最容易,也是最常用的聚合工具,它的使用跟我们C#里面的count使用简直一模一样 db.user.count() db.user.count({"age":30}) <2> distinct 这个操作相信大家也是非常熟悉的,指定了谁,谁就不能重复,直接上图. db.user.find() db.user

上一篇介绍了MongoDB增删改查命令的基本用法,这一篇来学习一下MongoDB的一些基本聚合函数. 下面我们直奔主题,用简单的实例依次介绍一下. > count() 函数 集合的count函数是最简单的聚合函数,返回集合中文档的数量. >  distinct() 函数 用于找出一个集合中,给定键的所有不同的值. 我们还可通过在数据库上运行命令,来执行distinct聚合函数,此时我们必须指定集合和键: 命令参数中,键"distinct"指定统计的集合名称,键"k

鱼的记忆   我发现在项目中常常要用到一些集合的处理,不同的项目我经常会编写自己的集合工具代码块,后来我发现我总是在写一样的代码块(可能是我记性不好吧:),毕竟鱼的记忆只有7秒),所以我意识到了是时候将这些代码块做一些整理,这样以后直接调用就好了.然后我发现markdown很多不错的功能我好像都没用过,以后多试试其他功能.   以后会不断的更新哒,免得总是做重复的无用功. List to Map    list 转 map 这个还是挺常用的,在java8下可以用收集器很容易就做到,java7的话

第四章 Mongodb聚合函数 插入 测试数据 for(var j=1;j<3;j++){ for(var i=1;i<3;i++){ var person={ Name:"jack"+i, Age:i, Address:["henan","wuhan"], Course:[ {Name:"shuxue",Score:i}, {Name:"wuli",Score:i} ] } db.DemoTe

前言:学习札记! MongoDB学习总结(二) 1.  安装.初识 之前写过一篇MongoDB的快速上手文章,里边详细的讲了如何安装.启动MongoDB,这里就不再累述安装过程,简单介绍一下Mongodb的基本操作. 打开命令行窗口,输入“mongo”命令,默认会连接到test数据库. l  Insert db.person.insert({"name":"Olive","age":18}) db.person.insert({"nam

Pytorch中的split问题: 1.使用torch.nn.Conv2d中有个参数是groups会将输入的feature map分组,此处需要注意的一点是分组之后各组的feature map的channel数目是相同的. 2.另外一种方式用torch.split函数将输入的feature map先split,之后再卷积出不同输出channels数目不同的feature maps.

对于大数据计算框架而言,Shuffle阶段的设计优劣是决定性能好坏的关键因素之一.本文将介绍目前Spark的shuffle实现,并将之与MapReduce进行简单对比.本文的介绍顺序是:shuffle基本概念,MapReduce Shuffle发展史以及Spark Shuffle发展史. (1)  shuffle基本概念与常见实现方式 shuffle,是一个算子,表达的是多对多的依赖关系,在类MapReduce计算框架中,是连接Map阶段和Reduce阶段的纽带,即每个Reduce Task从每