from:https://my.oschina.net/chiyong/blog/289138 Mongodb 没有传统数据库的group函数,如果分组需要走MapReduce.这种MR与HadoopMR类似.下面看看Mongodb 的分组实现 现在又一张 表它的数据格式如下: {  "_id" : ObjectId("53b224e0a1ae72328a57702c"),  "title" : "SECJ0118E",  &

本文发表于本人博客. 今天接着上次[Hadoop mapreduce自定义排序WritableComparable]文章写,按照顺序那么这次应该是讲解自定义分组如何实现,关于操作顺序在这里不多说了,需要了解的可以看看我在博客园的评论,现在开始. 首先我们查看下Job这个类,发现有setGroupingComparatorClass()这个方法,具体源码如下: /** * Define the comparator that controls which keys are grouped toge

问题: 有如下数据文件 city.txt (id, city, value) cat city.txt 1 wh 5002 bj 6003 wh 1004 sh 4005 wh 2006 bj 1007 sh 2008 bj 3009 sh 900需要按 city 分组聚合,然后从每组数据中取出前两条value最大的记录. 1.这是实际业务中经常会遇到的 group TopK 问题,下面来看看 pig 如何解决: 1 a = load '/data/city.txt'  using PigSto

1.数据准备 使用MapReduce计算age.txt中年龄最大.最小.均值name,min,max,countMike,35,20,1Mike,5,15,2Mike,20,13,1Steven,40,20,10Ken,28,68,1Ken,14,198,10Cindy,32,31,100 2.预期结果Mike 5 20 4Steven,40,20,10Ken   14 198 11Cindy,32,31,100 3.需要加入自定义输出类型MinMaxCountTuple import java

程序执行流程如下: map()-->getPartition()分区--->write()(序列化,每一行都顺序执行这三个方法)--->readFields()---->compareTo()排序---->readFields()--->分组compare--->reduce() 对于每一行的内容,依次执行map()-->getPartition()---->write()(序列化,会在指定的输出目录下生成temporary目录),全部序列化完成之后执

分组是指根据一个特定的值将序列中的值或元素进行分组.LINQ只包含一个分组操作符:GroupBy. GroupBy 1>. 原型定义 public static IQueryable<IGrouping<TKey, TSource>> GroupBy<TSource, TKey>(this IQueryable<TSource> source, Expression<Func<TSource, TKey>> keySelecto

public class GroupComparator implements RawComparator<MyBinaryKey> { @Override public int compare(MyBinaryKey o1, MyBinaryKey o2) { return o1.toString().compareTo(o2.toString()); } @Override public int compare(byte[] b1, int s1, int l1, byte[] b2, i

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

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Partition的概念以及使用.(1)Partition的原理和作用        得到map给的记录后,

转载:http://blog.tianya.cn/m/post.jsp?postId=53271442 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 -reduce 2.Mapreduce中Partiti

本节所用到的数据下载地址为:http://pan.baidu.com/s/1bnfELmZ MapReduce的排序分组任务与要求 我们知道排序分组是MapReduce中Mapper端的第四步,其中分组排序都是基于Key的,我们可以通过下面这几个例子来体现出来.其中的数据和任务如下图1.1,1.2所示. #首先按照第一列升序排列,当第一列相同时,第二列升序排列 3 3 3 2 3 1 2 2 2 1 1 1 ------------------- #结果 1 1 2 1 2 2 3 1 3 2

MapReduce(三) MapReduce(三): 1.关于倒叙排序前10名 1)TreeMap根据key排序 2)TreeSet排序,传入一个对象,排序按照类中的compareTo方法排序 2.写一个MapReduce的模板 3.MapReduce的分区              1)手动分区              2)自动分区       4.自定义分区 ------------------------------------------------------------------

随着每天都有更多的数据加载进系统,数据量变得很庞大.这一章专注于对你的数据顶层的,概括性意见的设计模式,从而使你能扩展思路,但可能对局部数据是不适用的.概括性的分析都是关于对相似数据的分组和执行统计运算,创建索引,或仅仅为了计数. 通过分组数据集计算聚合排序是一种快速获取结果的好方法.例如,你可能想按某种规则计算出所存的钱的总数,或者按人口计算人们在互联网花费的平均时长.对于新的数据集,你可以开始用这些分析类型帮你计算出数据中什么东西有趣或唯一,和哪些需要仔细研究. 本章的模式有数值聚合,反向索

 CHAPTER 2 .Summarization Patterns 随着每天都有更多的数据加载进系统,数据量变得很庞大.这一章专注于对你的数据顶层的,概括性意见的设计模式,从而使你能扩展思路,但可能对局部数据是不适用的.概括性的分析都是关于对相似数据的分组和执行统计运算,创建索引,或仅仅为了计数. 通过分组数据集计算聚合排序是一种快速获取结果的好方法.例如,你可能想按某种规则计算出所存的钱的总数,或者按人口计算人们在互联网花费的平均时长.对于新的数据集,你可以开始用这些分析类型帮你计算出数据中

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

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

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.DemoTest.Person.insert

1. LINQ准备 1.1 C#中与LINQ相关特性 2. LINQ to Object 2.1 LINQ to Object投影操作符(Select/SelectMany/Let) 2.2 LINQ to Object限制操作符 2.3 LINQ to Object排序操作符 2.4 LINQ to Object联接操作符 2.5 LINQ to Object分组操作符 2.6 LINQ to Object串联操作符 2.7 LINQ to Object聚合操作符 2.8 LINQ to Ob

[编者按]数据库分库分表从互联网时代开启至今,一直是热门话题.在NoSQL横行的今天,关系型数据库凭借其稳定.查询灵活.兼容等特性,仍被大多数公司作为首选数据库.因此,合理采用分库分表技术应对海量数据和高并发对数据库的冲击,是各大互联网公司不可避免的问题. 虽然很多公司都致力于开发自己的分库分表中间件,但截止目前,仍无完美的开源解决方案覆盖此领域. 分库分表适用场景 分库分表用于应对当前互联网常见的两个场景——大数据量和高并发.通常分为垂直拆分和水平拆分两种. 垂直拆分是根据业务将一个库(表)拆

目录 1. Hibernate的查询方式 1.1 方式一:OID查询 1.2 方式二:对象导航查询 1.3 方式三:HQL方式 1.4 方式四:QBC查询 1.5 方式五:SQL查询 2. 环境搭建 3. HQL查询 3.1 简单查询 3.2 别名查询 3.3 排序查询 3.4 条件查询 3.4 投影查询 3.5 分页查询 3.6 分组统计查询 3.7 HQL的多表查询 3.7.1 SQL的多表查询 3.7.2 HQL的多表查询 4. QBC查询 4.1 简单查询 4.2 排序查询 4.3 分页

导航条或者说导航栏目现在在App中基本上也算是标配,类似于父子级别的味道在里面,UINavigationController就是负责简化这一实现功能的,属于iOS开发中比较常用的一种容器View controller,很多人都用,实现起来相对比较容易,可以先看张图片了解NavigationController: 界面布局 上面看着很高大上,下面看个个人的,从控件库中拖入一个Navigation Controller,然后新建两个ViewController: 拖入的一个NavigationCon