需求:将rdd数据中相同班级的学生分到一个partition中,并根据分数降序排序. 此实例用到的repartitionAndSortWithinPartitions是Spark官网推荐的一个算子,官方建议,如果需要在repartition重分区之后,还要进行排序,建议直接使用repartitionAndSortWithinPartitions算子.因为该算子可以一边进行重分区的shuffle操作,一边进行排序.shuffle与sort两个操作同时进行,比先shuffle再sort来说,性能可能

#ROW_NUMBER() over()能干什么? 既可满足分区的需求,也可以根据一定的顺序来排序. #细细说 select ROW_NUMBER() over(partition by xm Order by xm  ASC) As no,xm from 表 ROW_NUMBER( )   起到了编号的功能partition by           将相同数据进行分区order  by               使得数据按一定顺序排序 #举个栗子 例如:品目价格排序,多门学科顺序打乱的成绩

1.Mybatis中数据库语句的选择 使用: <choose>       <when test="relationType=='L'">             <choose>                 <when test="pe=='EX">                      = c.code                  </when>                 <o

例如:按照课程分组取各个课程最高成绩的记录,使用partition分区,然后按照成绩倒序排列,需要注意的是考虑到可能出现多个相同最高分,使用dense_rank来实现连续排序. 参考链接:https://www.cnblogs.com/alsf/p/6344197.html 具体实现: select * from (select dense_rank() over (partition by  course order by score desc  ) as po , *  from Score

概述:在Oracle数据库中,分区(partitioning)可以使非常大的表(table)或索引(index)分解为小的易管理的块(pieces),这些块被称作分区(partitions).每个分区都必须有相同的逻辑结构,如列名.数据类型.约束条件等,但是每个分区都可以都各自独立的物理结构. 分区的好处: 1.增加可用性: 2.易于模式对象的管理 3.减少在OLTP系统中对资源的争用 4.提高在数据仓库中查询的性能 分区键(Partition Key) 分区键是一或多个用来决定每一行去哪个分区

一.MR排序的分类 1.部分排序:MR会根据自己输出记录的KV对数据进行排序,保证输出到每一个文件内存都是经过排序的: 2.全局排序: 3.辅助排序:再第一次排序后经过分区再排序一次: 4.二次排序:经过一次排序后又根据业务逻辑再次进行排序. 二.MR排序的接口——WritableComparable 该接口继承了Hadoop的Writable接口和Java的Comparable接口,实现该接口要重写write.readFields.compareTo三个方法. 三.流量统计案例的排序与分区 /

[toc] 一.分区 问题:按照条件将结果输出到不同文件中 自定义分区步骤 1.自定义继承Partitioner类,重写getPartition()方法 2.在job驱动Driver中设置自定义的Partitioner 3.在Driver中根据分区数设置reducetask数 分区数和reducetask关系 案例实操 将统计结果按照手机归属地不同省份输出到不同文件中(分区),手机号136.137.138.139开头都分别放到一个独立的4个文件中,其他开头的放到一个文件中 (1)自定义分区类 M

1.分区一般用于非常大的表,采用“分而治之”的策略,将一个很大的对象分成多个小对象进行管理,每个分区都是一个独立的对象. 分区使用分区键将数据根据范围值,特定列值或HASH值等规则分布在不同的分区中.查看当前MySQL是否支持分区,如下所示. mysql> show variables like '%partition%'; --或者使用select @@have_partitioning; +-------------------+-------+ | Variable_name | Valu

内容摘要:本文主要讨论和分析在UEFI+GPT模式下的Windows系统(主要是最新的Win10X64)中默认的分区结构和默认的分区大小,硬盘整数分区.4K对齐.起始扇区.恢复分区.ESP分区.MSR分区,哪些分区是必要的,删除是否会影响系统运行. 建议初级读者先了解什么是BIOS+MBR和UEFI+GPT,再阅读以下内容,因为涉及的内容太多,这些知识点不作为本文的讨论内容,建议百度搜索:"BIOS+MBR"."UEFI+GPT"."BIOS+MBR UE

[三思笔记]全面学习Oracle分区表及分区索引 2008-04-15 关于分区表和分区索引(About PartitionedTables and Indexes) 对于 10gR2 而言,基本上可以分成几类: v  Range(范围)分区 v  Hash(哈希)分区 v  List(列表)分区 v  以及组合分区:Range-Hash,Range-List. 对于表而言(常规意义上的堆组织表),上述分区形式都可以应用(甚至可以对某个分区指定 compress 属性),只不过分区依赖列不能是

17.Mysql分区分区是指根据一定的规则把一个表分解成多个部分,逻辑上仍是一张表,实际上由多个物理分区对象组成.分区对于应用是完全透明的,不影响业务逻辑和SQL编写.分区的优点: 可以存储更多的数据: 优化查询:当where条件包含分区键时只在特定的分区查询:当涉及聚合函数时每个分区可以并行查询. 可以通过分区快速删除过期数据: 可以将不同的分区分散在多个磁盘上,获取更高的磁盘IO. 17.1 分区概述分区使用分区键对某个列的取值进行范围.列表.HASH值划分,从而将表中的数据划分到为不同的分

在直接学习hadoop的排序之前还要了解一些基本知识. Hadoop的序列化和比较接口 Hadoop的序列化格式:Writable Writable是Hadoop自己的序列化格式,还要一个子接口是WritableComparable<T>, public interface WritableComparable<T> extends Writable, Comparable<T> 这样一来WritableComparable接口不仅有序列化的功能,还可以进行比较. 排序

背景 最近和海康整数据对接, 需要将海康产生的结构化数据拿过来做二次识别. 基本的流程: 海康大数据 --> kafka server --> 平台 Kafka 的 topic 正常过车 topic: BAYONET_VEHICLEPASS 违法过车 topic: BAYONET_VEHICLEALARM 前言 首先我们需要对kafka中的一些名词有一定的了解, 有过一些使用经验, 一般来说, 生产者发送消息到主题, 而消费者从主题消费数据 ( 我初次接触的时候, 就是这样理解的, 后来在实践

原文:MySQL性能优化(六):分区 版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/vbirdbest/article/details/82461109 分享一个朋友的人工智能教程(请以"右键"->"在新标签页中打开连接"的方式访问).比较通俗易懂,风趣幽默,感兴趣的朋友可以去看看. 一: 分区简介 分区是根据一定的规则,数据库把一个表分解成多个更小的

php面试专题---MySQL分区 一.总结 一句话总结: mysql的分区操作还比较简单,好处是也不用自己动手建表进行分区,和水平分表有点像 1.mysql分区简介? 一个表或索引-->N个物理分区对象:分区是根据一定的规则,数据库把一个表分解成多个更小的.更容易管理的部分.就访问数据库应用而言,逻辑上就只有一个表或者一个索引,但实际上这个表可能有N个物理分区对象组成,每个分区都是一个独立的对象,可以独立处理,可以作为表的一部分进行处理. 分区不影响程序员编程:分区对应用来说是完全透明的,不影

分区简介 分区是根据一定的规则,数据库把一个表分解成多个更小的.更容易管理的部分.就访问数据库应用而言,逻辑上就只有一个表或者一个索引,但实际上这个表可能有N个物理分区对象组成,每个分区都是一个独立的对象,可以独立处理,可以作为表的一部分进行处理.分区对应用来说是完全透明的,不影响应用的业务逻辑. 分区有利于管理非常大的表,它采用分而治之的逻辑,分区引入了分区键的概念,分区键用于根据某个区间值(或者范围值).特定值列表或者 hash函数值执行数据的聚集,让数据根据规则分布在不同的分区中,让一个大

参考:http://bbs.51cto.com/thread-1080714-1.html MySQL 从5.1 版本开始支持分区的功能.分区是指根据一定的规则,数据库把一个表分解成多个更小的.更容易管理的部分.就访问数据库的应用而言,逻辑上只有一个表或一个索引,但是实际上这个表可能是由数10个物理分区对象组成,每个分区都是一个独立的对象,可以独自处理,可以作为表的一部分进行处理.分区对应用来说是完全透明的,不影响应用的业务逻辑. MySQL 分区的优点主要包括以下4个方面. 和单个磁盘或者文件

思考 想到全局排序,是否第一想到的是,从map端收集数据,shuffle到reduce来,设置一个reduce,再对reduce中的数据排序,显然这样和单机器并没有什么区别,要知道mapreduce框架默认是对key来排序的,当然也可以将value放到key上面来达到对value排序,最后在reduce时候对调回去,另外排序是针对相同分区,即一个reduce来排序的,这样其实也不能充分运用到集群的并行,那么如何更优雅地实现全局排序呢? 摘要 hadoop中的排序分为部分排序,全局排序,辅助排序,

20 分区 20 分区 20.1 MySQL的分区概述 20.2 分区类型 20.2.1 RANGE分区 20.2.2 LIST分区 20.2.3 COLUMNS分区 20.2.3.1 RANGE COLUMNS分区 20.2.3.2 LIST COLUMNS分区 20.2.4 Hash分区 20.2.4.1 LINEAR HASH分区 20.2.5 Key分区 20.2.6 子分区 20.2.7 MySQL分区如何处理NULL 20.3 分区管理 20.3.1 RANGE和LIST分区管理 2

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

表分区学习 1. 概述 1.1. 优点: l 将表分区比一个表在单个磁盘或者文件系统存储能够存储更多数据 l 可以通过drop分区删除无用数据,也可以通过增加分区添加数据 l 查询可以通过分区裁剪进行优化,设置可以显示指定查找分区 l 对于聚合函数的全表查询,可以并行对分区查询,汇总得到结果 l 可以对分区指定不同存储磁盘实现更高的查询吞吐量 1.2. 分区类型: l 范围分区 l 列表分区 l 哈希分区 l 键值分区 1.3. 时间范围分区应用 同时支持将date,datetime字段作为范围