一.简介 spark中的排序一般可以使用orderBy或sort算子,可以结合负号.ASC/DESC和col进行简单排序.二次排序等情况 二.代码实现 package big.data.analyse.sparksql import org.apache.log4j.{Level, Logger} import org.apache.spark.sql.SparkSession /** * 排序 * Created by zhen on 2019/8/14. */ object DateFram

最初设想使用:时间long型 private void testTimes() throws InterruptedException{ Calendar cal=Calendar.getInstance(); cal.add(Calendar.DATE, 1); cal.set(cal.get(Calendar.YEAR), cal.get(Calendar.MONTH), cal.get(Calendar.DAY_OF_MONTH), 0, 0, 0); Long time1=cal.get

ios相册默认是按照时间从过去到现在排列,图片顺序有正序和逆序,group可以用以下方法来选择顺序 /** @param NSIndexSet 需要获取的相册中图片范围 @param NSEnumerationOptions 获取图片的顺序(顺序还是逆序) //ALAssetsGroupEnumerationResultsBlock的参数 @param result 照片ALAsset对象 @param index 当前result在该group相册中的位置,第index位置上 @param *

string path = "~/Document/Introduction/团队管理制度/";            DirectoryInfo dirinfo = new DirectoryInfo(Server.MapPath(path));            FileInfo[] Files = dirinfo.GetFiles();            Array.Sort<FileInfo>(Files, new FIleLastTimeComparer(

1 按文件大小排序 使用 ll -S | grep '^[^d]' // 格式化文件大小形式 ll -Sh | grep '^[^d]' 2 按文件修改时间排序显示 使用 ll -rt 3 设置ls -l命令中显示的日期格式 1.临时更改显示样式,当回话结束后恢复原来的样式 export TIME_STYLE='+%Y-%m-%d %H:%M:%S' # 直接在命令中执行即可2.永久改变显示样式,更改后的效果会保存下来 修改/etc/profile文件,在文件内容末尾加入 export TIME

上个月公司做项目的时候在列表排序的时候产品加了一个需求,通过点击量,发布时间,评论量进行筛选的一个需求. 一开始在电脑上测试基本没问题,然后我也就放下了这个按耐不住的小心脏,然后在完成所有模块后 showCase的时候 时间排序功能失效了.. 嗯..当时一头雾水随后百度了一下 才发现在iOS中是不能识别'xxx-xxx-xxx'这种事件格式的没有办法进行对比 所以在使用sort排序的时候需要先使用replace将多得到的数据的- 进行替换然后再进行对比 功能就可以正常使用了 demo: info

JAVA代码实现按列表中元素的时间字段排序 导语: 工作中遇到一个问题,调用第三方接口返回的数据没有按时间倒序排列,测试说要加,然后在网上找到一个解决办法,这里记录一下 需求: 如下图列表,按生日进行倒序排列 用户类 @Data @AllArgsConstructor public class User { private String name; private String birthday; } 测试类 @SpringBootTest @Slf4j public class TestSor

继续上一篇的内容.上一篇的内容为: Spark中Master源码分析(一) http://www.cnblogs.com/yourarebest/p/5312965.html 4.receive方法,receive方法中消息类型主要分为以下12种情况: (1)重新选择了新Leader,进行数据的恢复 (2)恢复完毕,重新创建Driver,完成资源的重新分配 (3)触发Leadership的选举 (4)Master注册新的Worker (5)Master注册新的App,然后重新分配资源 (6)Ex

1.PairRDD介绍     Spark为包含键值对类型的RDD提供了一些专有的操作.这些RDD被称为PairRDD.PairRDD提供了并行操作各个键或跨节点重新进行数据分组的操作接口.例如,PairRDD提供了reduceByKey()方法,可以分别规约每个键对应的数据,还有join()方法,可以把两个RDD中键相同的元素组合在一起,合并为一个RDD. 2.创建Pair RDD     程序示例:对一个英语单词组成的文本行,提取其中的第一个单词作为key,将整个句子作为value,建立 P

1.PairRDD介绍     Spark为包含键值对类型的RDD提供了一些专有的操作.这些RDD被称为PairRDD.PairRDD提供了并行操作各个键或跨节点重新进行数据分组的操作接口.例如,PairRDD提供了reduceByKey()方法,可以分别规约每个键对应的数据,还有join()方法,可以把两个RDD中键相同的元素组合在一起,合并为一个RDD. 2.创建Pair RDD     程序示例:对一个英语单词组成的文本行,提取其中的第一个单词作为key,将整个句子作为value,建立 P

一. 数据倾斜的现象 多数task执行速度较快,少数task执行时间非常长,或者等待很长时间后提示你内存不足,执行失败. 二. 数据倾斜的原因 常见于各种shuffle操作,例如reduceByKey,groupByKey,join等操作. 数据问题 key本身分布不均匀(包括大量的key为空) key的设置不合理 spark使用问题 shuffle时的并发度不够 计算方式有误 三. 数据倾斜的后果 spark中一个stage的执行时间受限于最后那个执行完的task,因此运行缓慢的任务会拖累整个

0. 零碎概念 (1) 这个有点疑惑,有可能是错误的. (2) 此处就算地址写错了也不会报错,因为此操作只是读取数据的操作(元数据),表示从此地址读取数据但并没有进行读取数据的操作 (3)分区(有时间看HaDoopRDD这个方法的源码,用来计算分区数量的) 物理切片:实际将数据切分开,即以前的将数据分块(每个数据块的存储地址不一样),hdfs中每个分块的大小为128m 逻辑切片:指的是读取数据的时候,将一个数据逻辑上分成多块(这个数据在地址上并没有分开),即以偏移量的形式划分(各个Task从某个

spark中,不论spark-shell还是spark-submit,都可以设置memory大小,但是有的同学会发现有两个memory可以设置.分别是driver memory 和executor memory. 从名字上大概可以猜出大概.具体就是说driver memory并不是master分配了多少内存,而是管理多少内存.换言之就是为当前应用分配了多少内存. executor memory是每个节点上占用的内存.每一个节点可使用内存. 单独设置其中一个,集群仍能正常启动. 实际应用中,初步感

1. 桶排序 1.1 范围为1-M的桶排序 如果有一个数组A,包含N个整数,值从1到M,我们可以得到一种非常快速的排序,桶排序(bucket sort).留置一个数组S,里面含有M个桶,初始化为0.然后遍历数组A,读入Ai时,S[Ai]增一.所有输入被读进后,扫描数组S得出排好序的表.该算法时间花费O(M+N),空间上不能原地排序. 初始化序列S 遍历A修改序列S的项 举个例子,排序一个数组[5,3,6,1,2,7,5,10] 值都在1-10之间,建立10个桶: [0 0 0 0 0 0 0 0

1. Spark中的基本概念 Application:基于Spark的用户程序,包含了一个driver program和集群中多个executor. Driver Program:运行Application的main()函数并创建SparkContext.通常SparkContext代表driver program. Executor:为某Application运行在worker node上的一个进程.该进程负责运行Task,并负责将数据存在内存或者磁盘 上.每个Application都有自己独

RDD, Resilient Distributed Dataset,弹性分布式数据集, 是Spark的核心概念. 对于RDD的原理性的知识,可以参阅Resilient Distributed Datasets: A Fault-Tolerant Abstraction for In-Memory Cluster Computing 和 An Architecture for Fast and General Data Processing on Large Clusters 这两篇论文. 这篇

线性时间排序   各种排序算法总结已经介绍了几种能在O(n*log(n))时间内培训n个数的算法.归并排序和堆排序达到了最坏情况下的上界:快速排序在平均情况下达到该上界.这些算法都有一个有趣的性质:在排序的最终结果中,各元素的次序依赖于它们之间的比较.这类算法为比较算法,还有一类算法是线性时间复杂度的排序算法,有计数排序.基数排序和桶排序,当然,这些算法使用运算而不是比较来确定排序顺序的. 1 计数排序 计数排序假设n个输入元素中的每一个都是0到n区间的一个整数,其中n是某个整数.计数排序的思想

Spark中的Scheduler scheduler分成两个类型.一个是TaskScheduler与事实上现,一个是DAGScheduler. TaskScheduler:主要负责各stage中传入的task的运行与调度. DAGScheduler:主要负责对JOB中的各种依赖进行解析,依据RDD的依赖生成stage并通知TaskScheduler运行. 实例生成 TaskScheduler实例生成: scheduler实例生成,我眼下主要是针对onyarn的spark进行的相关分析, 在app

平时收集些用到的命令 方便使用 1:  ls -lrt 按时间排序  展示 2:nslookup  查看dns解析 3:lsof -p 进程号 lsof `which httpd` //那个进程在使用apache的可执行文件lsof /etc/passwd //那个进程在占用/etc/passwdlsof /dev/hda6 //那个进程在占用hda6lsof /dev/cdrom //那个进程在占用光驱lsof -c sendmail //查看sendmail进程的文件使用情况lsof -c

1.RDD介绍:     RDD,弹性分布式数据集,即分布式的元素集合.在spark中,对所有数据的操作不外乎是创建RDD.转化已有的RDD以及调用RDD操作进行求值.在这一切的背后,Spark会自动将RDD中的数据分发到集群中,并将操作并行化.     Spark中的RDD就是一个不可变的分布式对象集合.每个RDD都被分为多个分区,这些分区运行在集群中的不同节点上.RDD可以包含Python,Java,Scala中任意类型的对象,甚至可以包含用户自定义的对象.     用户可以使用两种方法创建

本文参考自一博文与<算法导论>. <算法导论>之前介绍了合并排序.堆排序和快速排序的特点及运行时间.合并排序和堆排序在最坏情况下达到O(nlgn),而快速排序最坏情况下达到O(n^2),平均情况下达到O(nlgn),因此合并排序和堆排序是渐进最优的.这些排序在执行过程中各元素的次序基于输入元素间的比较,称这种算法为比较排序.接下来介绍了用决策树的概念及如何用决策树确定比较排序算法比较时间的下界,最后讨论三种线性时间运行的算法:计数排序.基数排序和桶排序.这些算法在执行过程中不需要比