一.概述 在许多数据中,都存在类别的数据,在一些功能中需要根据类别分别获取前几或后几的数据,用于数据可视化或异常数据预警.在这种情况下,实现分组TopN就显得非常重要了,因此,使用了Spark聚合函数和排序算法实现了分布式TopN计算功能. 二.代码实现 package scala import org.apache.log4j.{Level, Logger} import org.apache.spark.sql.types.{StringType, StructField, StructTy

1. 练习 数据: (1)需求1:统计有过连续3天以上销售的店铺有哪些,并且计算出连续三天以上的销售额 第一步:将每天的金额求和(同一天可能会有多个订单) SELECT sid,dt,SUM(money) day_money FROM v_orders GROUP BY sid,dt 第二步:给每个商家中每日的订单按时间排序并打上编号 SELECT sid,dt,day_money, ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY sid ORDER BY dt) rn FROM

[转]SQL查询案例:取得分组 TOP-N CREATE TABLE TopnTest ( name     VARCHAR(10),   --姓名 procDate DATETIME,       --处理时间 result   INT              --成绩 ); INSERT INTO TopnTest VALUES('张三', '2010-10-01 12:00:05', 80); INSERT INTO TopnTest VALUES('张三', '2010-10-01 1

java /** *分组取topn,有序数列去除一些项后,仍然有序,所以应当先排序后分组 *@author Tele * */ public class TopDemo2 { private static SparkConf conf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("topdemo2"); private static JavaSparkContext jsc = new JavaSparkConte

0.简介 TopN算法是一个经典的算法,由于每个map都只是实现了本地的TopN算法,而假设map有M个,在归约的阶段只有M x N个,这个结果是可以接受的并不会造成性能瓶颈. 这个TopN算法在map阶段将使用TreeMap来实现排序,以到达可伸缩的目的. 当然算法有两种,一种是唯一键,就是说key的类型是唯一的(是指在比较的实际阶段),比如本篇就是唯一键的TopN实现: 另一种就是非唯一键,比如key值可能会有A.B.C三种,然后分别对他们求TopN,当然,我们假设数据是混在一起的,非唯一键

组织数据形式: aa 11 bb 11 cc 34 aa 22 bb 67 cc 29 aa 36 bb 33 cc 30 aa 42 bb 44 cc 49 需求: 1.对上述数据按key值进行分组 2.对分组后的值进行排序 3.截取分组后值得top 3位以key-value形式返回结果 答案如下: val groupTopNRdd = sc.textFile("hdfs://db02:8020/user/hadoop/groupsorttop/groupsorttop.data")

一:准备 1.源数据 2.上传数据 二:TopN程序编码 1.程序 package com.ibeifeng.bigdata.spark.core import java.util.concurrent.ThreadLocalRandom import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} /** * 分组TopN:按照第一个字段分组:同一组中,按照第二个字段进行排序:每一组中,获取出现最多的前K个数据. * Created by ibf on 0

Spark 分组取Top N运算 大数据处理中,对数据分组后,取TopN是非常常见的运算. 下面我们以一个例子来展示spark如何进行分组取Top的运算. 1.RDD方法分组取TopN from pyspark import SparkContext sc = SparkContext() 准备数据,把数据转换为rdd格式 data_list = [ (0, "cat26", 130.9), (0, "cat13", 122.1), (0, "cat95&

本课程主要讲解目前大数据领域最热门.最火爆.最有前景的技术——Spark.在本课程中,会从浅入深,基于大量案例实战,深度剖析和讲解Spark,并且会包含完全从企业真实复杂业务需求中抽取出的案例实战.课程会涵盖Scala编程详解.Spark核心编程.Spark SQL和Spark Streaming.Spark内核以及源码剖析.性能调优.企业级案例实战等部分.完全从零起步,让学员可以一站式精通Spark企业级大数据开发,提升自己的职场竞争力,实现更好的升职或者跳槽,或者从j2ee等传统软件开发工程

Spark core面试篇03 1.Spark使用parquet文件存储格式能带来哪些好处? 1) 如果说HDFS 是大数据时代分布式文件系统首选标准,那么parquet则是整个大数据时代文件存储格式实时首选标准 2) 速度更快:从使用spark sql操作普通文件CSV和parquet文件速度对比上看,绝大多数情况 会比使用csv等普通文件速度提升10倍左右,在一些普通文件系统无法在spark上成功运行的情况 下,使用parquet很多时候可以成功运行 3) parquet的压缩技术非常稳定出

Spark Core面试篇01 随着Spark技术在企业中应用越来越广泛,Spark成为大数据开发必须掌握的技能.前期分享了很多关于Spark的学习视频和文章,为了进一步巩固和掌握Spark,在原有spark专刊基础上,新增<Spark面试2000题>专刊,题集包含基础概念.原理.编码开发.性能调优.运维.源代码以及Spark周边生态系统等.部分题集来源于互联网,由梅峰谷志愿者收集和整理,部分题集由梅峰谷志愿者结合生产实际碰到的问题设计出来,希望能给大家带来帮助. 一.简答题 1.Spark

目录 业务需求 业务数据源 用户访问Session分析 Session聚合统计 Session分层抽样 Top10热门品类 Top10活跃Session 页面单跳转化率分析 各区域热门商品统计分析 广告点击流量实时统计分析 总体流程 实时黑名单 广告点击实时统计 统计每天各省top3热门广告 统计各广告最近1小时内的点击量趋势:各广告最近1小时内各分钟的点击量 Flink实现 本文是原项目的一次重写.主要是用DataFrame代替原来的RDD,并在一些实现上进行优化,还有就是实时流计算改用Fli

目录 1.数据倾斜 2.TopN 3.Join优化 预排序的join cross join 考虑Join顺序 4.根据HashMap.DF等数据集进行filter 5.Join去掉重复的列 6.展开NestedDF 7.计算session/组内时间差 8.用flatMap替代map + filter 9.分层抽样 10.SQL与DF API 11.Shuffle后的分区 12.多维分析的优化 1.数据倾斜 来源:读取数据之后,包括从数据源读取和shuffle后读取 后果:大部分task和小部分t

一.简介 开窗函数row_number()是按照某个字段分组,然后取另外一个字段排序的前几个值的函数,相当于分组topN.如果SQL语句里面使用了开窗函数,那么这个SQL语句必须使用HiveContext执行. 二.代码实践[使用HiveContext] package big.data.analyse.sparksql import org.apache.log4j.{Level, Logger} import org.apache.spark.sql.types.{IntegerType,

1. 广播变量  1.1 补充知识(来源:https://blog.csdn.net/huashetianzu/article/details/7821674) 之所以存在reduce side join,是因为在map阶段不能获取所有需要的join字段,即:同一个key对应的字段可能位于不同map中.Reduce side join是非常低效的,因为shuffle阶段要进行大量的数据传输.Map side join是针对以下场景进行的优化:两个待连接表中,有一个表非常大,而另一个表非常小,以至

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TopN 是统计报表和大屏非常常见的功能,主要用来实时计算排行榜.流式的TopN可以使业务方在内存中按照某个统计指标(如出现次数)计算排名并快速出发出更新后的排行榜. 我们以统计词频为例展示一下如何快速开发一个计算TopN的flink程序. flink支持各种各样的流数据接口作为数据的数据源,本次demo我们采用内置的socketTextStream作为数据数据源. StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getEx

1.MR的topN处理方案,假设所有输入Key都唯一 2.MR的topN处理方案,假设输入Key不唯一 3.spark的topN处理方案,假设所有输入Key都唯一,不使用top()和takeOrdered()函数 4.spark的topN处理方案,假设输入Key不唯一,不使用top()和takeOrdered()函数 5.spark的topN处理方案,假设输入Key不唯一,使用takeOrdered()函数  

本博文内容: 1.基础Top N算法实战 2.分组Top N算法实战 3.排序算法RangePartitioner内幕解密 1.基础Top N算法实战 Top N是排序,Take是直接拿出几个元素,没排序. 新建 142573279145 从源码,来说话,take返回的是数组,不是RDD.而colletc需要的是RDD. /** * Return an array that contains all of the elements in this RDD. */def collect(): Ar