spark之java程序开发 1.Spark中的Java开发的缘由: Spark自身是使用Scala程序开发的,Scala语言是同时具备函数式编程和指令式编程的一种混血语言,而Spark源码是基于Scala函数式编程来给予设计的,Spark官方推荐Spark的开发人员基于Scala的函数式编程来实现Spark的Job开发,但是目前Spark在生产上的主流开发语言仍然是Java,造成这一事实的原因主要有以下几点: A.Java目前已经成为行业内的主流语言,社区相当活跃,相比于Scala而言,Jav

根据fileD6的前4位分组    分别统计该组  5种企业类型fileD31的数量 create or replace view jyjc_bycity as select substr(fileD6,1,4) site, count( case when fileD31 like '%国有%' then 1 end) numg, count( case when fileD31 like '%集体%' then 1 end) numj, count( case when fileD31 li

package com.syl.demo.test; import java.io.*; /** * java代码行数统计工具类 * Created by 孙义朗 on 2017/11/17 0017. */ public class CountCodeLineUtil { private static int normalLines = 0; //有效程序行数 private static int whiteLines = 0; //空白行数 private static int commen

一.代码实现 import java.io.*; import java.util.*; /** 功能:统计文件中每个字符出现的次数 思路: 1.定义字符读取(缓冲)流 2.循环读取文件里的字符,用一个String类型变量接收(newValue) 3.把newValue变成字符数组       char[] ch = newValue.toCharArray(); 4.遍历ch,将ch中所有的字符存入一个Map集合中(TreeSet),键对应字符,值对应字符出现的次数 5.遍历打印map集合中的

MySQL按日期分组并统计截止当前时间的总数 建表语句 SET NAMES utf8mb4; ; -- ---------------------------- -- Table structure for t_reg -- ---------------------------- DROP TABLE IF EXISTS `t_reg`; CREATE TABLE `t_reg` ( `ID` ) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT 'ID编号', `REG_TIM

RDD 介绍 RDD,全称Resilient Distributed Datasets(弹性分布式数据集),是Spark最为核心的概念,是Spark对数据的抽象. RDD是分布式的元素集合,每个RDD只支持读操作,且每个RDD都被分为多个分区存储到集群的不同节点上.除此之外,RDD还允许用户显示的指定数据存储到内存和磁盘中,掌握了RDD编程是SPARK开发的第一步. 1:创建操作(creation operation):RDD的创建由SparkContext来负责.2:转换操作(transfor

需求1:给定一个RDD[Double],进行计算,该RDD的统计信息(count,mean,stdev,max,min) 代码: def main(args: Array[String]): Unit = { val conf = new SparkConf().setMaster("local[2]").setAppName(this.getClass.getName) val sc = new SparkContext(conf) sc.setLogLevel("warn

统计项目代码总共有多少行 思想: 1.首先将不需要迭代的文件夹,保存在集合中,不满足的就是需要迭代的文件夹 2.将需要进行统计行数的代码文件保存在集合中,满足的就是需要计算文件行数的文件 3.迭代方法:是文件夹,则进入文件夹子层,将满足条件的文件与文件夹保存在数组中 是文件,则计算+=行数 代码如下: package com.sxd.test.util; import java.io.File; import java.io.FilenameFilter; import java.io.IOEx

一:知识的补充( 这个HashMap Map 和 c++的Map还是有非常大的区别,惊人的差异大的人,当然,两者的作用是相同的,但函数名出一个非常大的.即使iterator的差是非常大的 ) (1)HashMap 和 HashTable(c++中仅仅有map木有hashmap的) HashMap不是线程安全的  hastmap是一个接口 是map接口的子接口,是将键映射到值的对象,当中键和值都是对象,而且不能包括反复键,但能够包括反复值.HashMap同意null key和null value,

/** * 描述:输入一行字符串,并且统计出其中英文字母.空格.数字和其它字符的个数. * 分析:利用for语句,条件为输入的字符不为 '\n ' * 作者:徐守威 */ package com.xushouwei; import java.util.*; public class T7 { public static void main(String[] args) { //输入字符串 System.out.println("请输入您要输入的字符串:"); Scanner sc=ne

对于数据聚合来说,分组操作是很常见的,在.net里有lambda和linq,而在java里也有lambda,现在我们来实现对一个集合进行分组. 一 准备工作,有两个类型 @Value class Item { private Date createAt; private int count; private BigDecimal price; } @Value class Product { private String name; private String code; private Li

@Service public class MongoCountServiceImpl implements MongoCountService { @Autowired private MongoTemplate mongoTemplate; @Override public List<MongoCountDTO> count(String docName, String groupFeild, Query queryCondition) { //定义统计返回字段:默认添加以...分组的字段

case when 对表进行条件分组 case简单函数 case   age  when   then select name , sex , age , ( case age /*when 条件成立显示then中内容 then 成立是显示  else 不成立显示 end*/ when age = 18 then '成年人' else '未成年' end when age = 30 then '而立之年' else '小伙子' end ) 身份   /*列名*/ from user name  

参考:http://python.usyiyi.cn/django/topics/db/aggregation.html from django.db.models import Count today = datetime.datetime.now() p1 = datetime.timedelta(days=1) users_today = lockoutusers.objects.filter(lockouttime__range=[(today-p1).date(),(today+p1)

本次将原本控制台工程迁移到了web工程上,依旧保留原本控制台的版本. 需求: 1.把程序迁移到web平台,通过用户上传TXT的方式接收文件: 2.在页面上给出链接 (如果有封皮.作者.字数.页数等信息更佳)或表格,展示经典英文小说词频统计结果: 3.支持用户自定义单词分隔符: 4.词汇范围对比(额外项). 实现: 1.迁移至web工程中,支持用户手动选择txt文件上传: 2.用户提交之后,会在后台运行词频统计函数,并且将统计结果的前10项打印到屏幕上: 3.统计结果文件Result.txt可以进

前言:本次测试过程中发现了几个未知字符,这里将其转化为十六进制码对其加以区分. 1)保存统计结果的Result文件中显示如图: 2)将其复制到eclipse环境下的切分方法StringTokenizer中却没有显示: 复制前: 复制后: 前后看似没有任何变化: 3)改动后的统计结果: 因此为了检测这个字符做了一个将其转化为十六进制码的小程序: String t = "\0"; String s = "\0"; byte[] bbb = t.getBytes(); i

要求: 1.读取文件: 2.记录出现的词汇及出现频率: 3.按照频率降序排列: 4.输出结果. 概要: 1.读取的文件路径是默认的,为了方便调试,将要统计的文章.段落复制到文本中即可:2.只支持英文:3.会按照词汇出现的频率降序排列. 实现: 1.使用FileReader.BufferedReader读取文件: 2.采用StringTokenizer进行字符分割: 3.用hashmap保存统计数据: 4.自定义一个类用来实现按value排序: 5.输出结果. 默认路径文件: String fil

分组查询并统计 SpecialGroup.group(:special_type).count select special_type,count(*) from special_groups group by special_type SpecialGroup.group(:special_type).count(:sno) select special_type,count(sno) from special_groups group by special_type SpecialGroup

SELECT DATE_FORMAT(releaseDate,"%Y年%m月") AS dates,COUNT(*) FROM t_diary GROUP BY DATE_FORMAT(releaseDate,"%Y年%m月") ORDER BY DATE_FORMAT(releaseDate,"%Y年%m月") DESC ;releaseDate 日期 t_diary表名 DATE_FORMAT();按照格式对某个日期操作ORDER BY 排序

简述问题“统计最新时刻处于某一状态的设备的数量” 1. 首先子查询结果,可以看到每个设备最新的状态信息 2.1 在子查询的基础上,对设备状态进行分组,进行统计每个状态的设备数量 2.1.1 可以看到处于'火警'状态的数量是2,没有问题,但是看下一张图 2.1.2 可以看到处于'故障'状态的数量是(n/a),此处便出现问题,如果你将此值返回,service层则会报nullpointexception,进行try...catch可以解决 serviceImpl层处理方式 2.2 在子查询的基础上,不

题目链接:1042 字符统计 (20 point(s)) 题目描述 请编写程序,找出一段给定文字中出现最频繁的那个英文字母. 输入格式 输入在一行中给出一个长度不超过 1000 的字符串.字符串由 ASCII 码表中任意可见字符及空格组成,至少包含 1 个英文字母,以回车结束(回车不算在内). 输出格式 在一行中输出出现频率最高的那个英文字母及其出现次数,其间以空格分隔.如果有并列,则输出按字母序最小的那个字母.统计时不区分大小写,输出小写字母. 输入样例 This is a simple TE