一,数据控制语句 (DML) 部分 1.INSERT  (往数据表里插入记录的语句) INSERT INTO 表名(字段名1, 字段名2, ……) VALUES ( 值1, 值2, ……); INSERT INTO 表名(字段名1, 字段名2, ……)  SELECT (字段名1, 字段名2, ……) FROM 另外的表名; 字符串类型的字段值必须用单引号括起来, 例如: ’GOOD DAY’ 如果字段值里包含单引号’ 需要进行字符串转换, 我们把它替换成两个单引号''. 字符串类型的字段值超过

js中实现中文按字母拼音排序 var Pinyin = (function (){ var Pinyin = function (ops){ this.initialize(ops); }, options = { checkPolyphone: false, charcase: 'default' }; Pinyin.fn = Pinyin.prototype = { init: function (ops){ this.options = extend(options, ops); }, i

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

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

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

本文给出一个实现MapReduce二次排序的例子 package SortTest; import java.io.DataInput; import java.io.DataOutput; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.io.*; public class SortComparable implements WritableComparable<SortComparable> { private Integer fi

1.基础排序算法 sc.textFile()).reduceByKey(_+_,).map(pair=>(pair._2,pair._1)).sortByKey(false).map(pair=>(pair._2,pair._1)).collect //key value交换 sc.setLogLevel("WARN") 2.二次排序算法 所谓二次排序就是指排序的时候考虑两个维度(有可能10次排序) Java版本 package com.dt.java.spark; imp

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

每一条记录开始是进入到map函数进行处理,处理完了之后立马就入自定义分区函数中对其进行分区,当所有输入数据经过map函数和分区函数处理完之后,就调用自定义二次排序函数对其进行排序. MapReduce处理数据的大概简单流程:首先,MapReduce框架通过getSplit方法实现对原始文件的切片之后,每一个切片对应着一个map task,inputSplit输入到Map函数进行处理,中间结果经过环形缓冲区的 排序,然后分区.自定义二次排序(如果有的话)和合并,再通过shuffle操作将数据传输到

在配置文件中,一般会用以下配置: 'db_oracle'=>array( 'class' => 'CDbConnection', 'connectionString'=>'oci:dbname=服务器地址/服务名', 'username'=>'用户名', 'password'=>'密码', 'charset' => 'utf8', 'enableParamLogging'=>true, ), 我试了千万遍,找了N久的资料,就是不行,在thinkphp中发现也没有什

关于二次排序主要涉及到这么几个东西: 在0.20.0 以前使用的是 setPartitionerClass setOutputkeyComparatorClass setOutputValueGroupingComparator 在0.20.0以后使用是 job.setPartitionerClass(Partitioner p); job.setSortComparatorClass(RawComparator c); job.setGroupingComparatorClass(RawCom

mr自带的例子中的源码SecondarySort,我重新写了一下,基本没变. 这个例子中定义的map和reduce如下,关键是它对输入输出类型的定义:(java泛型编程) public static class Map extends Mapper<LongWritable, Text, IntPair, IntWritable> public static class Reduce extends Reducer<IntPair, NullWritable, IntWritable,

SQL限制和排序数据 1.Oracle的Where条件值,字符串和日期都必须以单引号括起来. 模糊查询: like 'S%' 以S开头的任意字符 like 'S_' 以S开头的任意字符结尾的两个字符 like '_o%' 查找第二个字符是以O的字符串 _.%都是通配符,如果想将通配符转意成一般字符必须用到 ESCAPE 来定义转意字符例: select * from employees where JOB_ID like 'SH\_%' ESCAPE '\'; 2.排序 Oracle除了可以使用

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,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.reduce端的日志来验证所描述的处理流程的正确性. 二.需求描述 1.输入数据: sort1    1 sort2    3 sort2 

pinyin4j项目  官网地址 http://pinyin4j.sourceforge.net/ 我们先把资源下载下来,连同源码和jar包一起放入工程.如下图: 接下来在demo包下,我们写一个测试类,简单使用pinyin4j对中文字符进行自然排序 新建一个ConvertTest.java package demo; import java.util.ArrayList; import java.util.Collections; import java.util.Comparator; im

原文:Swift中文教程(二)--简单值 Swift使用let关键字声明常量,var关键字声明变量.常量无需在编译时指定,但至少要被赋值一次.也就是说,赋值一次多次使用: var myVariable = 42 myVariable = 50 let myConstant = 42 这里的常量赋值之后值不能更改,应该提高重用性. 一个常量或变量的值与类型必须是一致的.不过,你不需要指明它的类型,因为编译器会根据你所赋的值推断它的类型,在上面的例子中,编译器会判断到myVariable是一个整型(

零.序(注意本部分与标题无太大关系,可直接调至第一部分) 既然没用为啥会有序?原因不想再开一篇文章,来抒发点什么感想或者计划了,就在这里写点好了: 前些日子买了几本书,打算学习和研究大数据方面的知识,一直因为实习.考试.毕业设计等问题搞得没有时间,现在进入了寒假,可以安心的学点有用的知识了. 这篇博客里的算法部分的内容来自<数据算法:Hadoop/Spark大数据处理技巧>一书,不过书中的代码虽然思路正确,但是代码不完整,并且只有java部分的编程,我在它的基础上又加入scala部分,当然是在

详情请看:http://www.ncloud.hk/%E6%8A%80%E6%9C%AF%E5%88%86%E4%BA%AB/jqueryqrcodeminjs/ 今天还是要讲一下关于二维码的知识,前几篇讲解中有讲到我使用的可以生成二维码的js是qrcode.js,然后结合Cordovad的插件$cordovaBarcodeScanner插件可以扫描二维码,这样就基本完成了简单的扫一扫功能.后来在项目进行,开始要调用后台数据和传参数到接口的时候发现qrcode.js它只能解析英文或者数字,并且只

先贴一张原理图(摘自hadoop权威指南第三版) 实际中看了半天还是不太理解其中的Partition,和reduce端的二次排序,最终根据实验来结果来验证自己的理解 1eg 数据如下 2014010114 标识20140101日的温度为14度,需求为统计每年温度的最最高值 2014010114 2014010216 2014010317 2014010410... Partition 实际是根据map 任务的key,以及reduce任务的数量来决定最终来由那个reduce来处理,默认指定redu

ORACLE中用rownum分页并排序的SQL语句 以前分页习惯用这样的SQL语句: select * from (selectt.*,rownum row_num frommytable t order by t.id) b where b.row_num between 1 and 10 结果发现由于该语句会先生成rownum 后执行order by 子句,因而排序结果根本不对,后来在GOOGLE上搜到一篇文章,原来多套一层select 就能很好的解决该问题,特此记录,语句如下: selec

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,