需求:使用pyspark计算相同key的最大值.最小值.平均值 说明: 最大值和最小值好计算,直接reduceByKey后使用python内置的max.min方法 平均值计算提供两种计算方法,直接先上代码和运行结果,后面有代码记录 def main(): sc = SparkContext(conf=SparkConf()) rdd1 = sc.parallelize([("a", 3), ("a", 2), ("b", 5), ("b

完成几个小代码练习?让自己更加强大?学习新知识回顾一下基础? 1.输入数组计算最大值 2.输出数组反向打印 3.求数组平均值与总和 4.键盘输两int,并求总和 5.键盘输三个int,并求最值 /* 要求:输入一组数组,计算出最大值. */ public class cesi{ public static void main (String[] args) { int[] array = {5, 15, 100, 999, 1000}; int max = array[0]; for (int

要做的事情:一共十二个月的json数据(即12个json文件),json数据的一个单元如下所示.读取这些数据,并求取各个(100多个)城市年.季度平均值. { "time_point": "2014-01", "area": "***", "aqi": "71", "pm2_5": "47", "pm10": "69&

Mapreduce前提工作 简单的来说map是大数据,reduce是计算<运行时如果数据量不大,但是却要分工做这就比较花时间了> 首先想要使用mapreduce,需要在linux中进行一些配置: 1.在notepad++里修改yarn-site.xml文件,新添加 <property> <name>yarn.resourcemanager.hostname</name> <value>192.168.64.141</value> &l

总结:对象调用方法,与在main 里直接输出没什么大的区别,少用方法, 乱搞++++ package com.c2; import java.util.Scanner; public class DD { // 求数组的平均值即 :a[i]/a.length public static void main(String[] args) { Scanner c = new Scanner(System.in); int a[] = new int[4]; DD b = new DD(); // D

考虑下面的需求,在一段时间内,间隔一段时间,取一个平均值,把所有的平均值取出来,怎么办?思路:在存储过程中,拼接sql语句.根据起始时间和结束时间,while循环每次加一段时间.DROP PROCEDURE IF EXISTS `get_avg`;DELIMITER ;;CREATE DEFINER=`root`@`%` PROCEDURE `get_avg`(in iStartTime datetime, in iEndTime datetime)BEGIN declare vSql varc

查jx_score表的平均值,以哪次考试(testid)和科目分组(courseid) select testid, courseid, round(avg(`jx_score`.`score`),2) AS `average` from `jx_score` group by `jx_score`.`testid`,`jx_score`.`courseid`

create or replace procedure proc_generate_report(in_date in varchar2) is  v_retCode varchar2(20);  v_retMsg  varchar2(500);begin  v_retCode:= '';  v_retMsg:= '';  insert into view_for_report  select t.id,         max(w.wid) wid,         max(w.wname)

真是学了后面忘了前面,一维数组都忘了 package com.c2; //总结类型转换不对,导致运行报错 //以及没有new,导致空指针异常 //引入流. import java.io.*; public class Col { private String name; private float weight; public void setName(String b) { name = b; } public String getName() { return name; } public

题目链接: https://cn.vjudge.net/problem/POJ-3111 题目大意: 卖宝救夫:Demy要卖珠宝,n件分别价值vi 重 wi,她希望保留k件使得 最大. 解题思路: #include<iostream> #include<cstring> #include<cstdio> #include<algorithm> using namespace std; const int INF = 1e7; ; int n, m; doub

需求是:对于一个设备,求一天内每个小时的平均值,一个月内每天的平均值,更通用的需求是,从起始时间到结束时间,每隔一段时间,求一个平均值.目前的解决策略是:在存储过程中进行处理,从起始时间到结束时间,切割成段,求出每一段的平均值,合并起来.存在问题:数据量很大的时候,会存在严重的性能问题.比如:一个月内每天的平均值,这个涉及的数据量将非常大,查询非常耗时.目前没有做过基准测试,具体的时间消耗还不确定.解决办法:目前想到的是,新建一个平均值表,定时把一段时间的平均值写入到这个表里面.以后从平均值表里

开始新的东西,其实很多操作在第二篇的时候就有所介绍啦.在这里继续学习一遍加深一下印象. 1关于RDD (1) RDD-----Resilient Distributed Dataset,弹性分布式数据集.这些元素在多个节点上运行和操作,以便在集群上进行并行处理. (2)RDD是弹性得. 比如map操作,可以拆分成对数据块得直接计算而不涉及其他节点.这样得操作只是在一个节点上面直接得操作,不会影响RDD得操作.但是也有比如groupBy,在不完全知道每个key得分布得时候,必须遍历RDD所有得数据

本题是浙江理工大学ACM入队200题第二套中的B题 我们先来看一下这题的题面. 由于是比较靠前的题目,这里插一句.各位新ACMer朋友们,请一定要养成仔细耐心看题的习惯,尤其是要利用好输入和输出样例. 样例相当于给你举了个具体的例子,可以帮助你更好的理解题目 样例会告诉你输入和输出的格式,你必须要在程序里以这样的格式输入和输出,否则会出问题 样例可以在你本地写完代码之后用作测试,来检查你的代码能否正常地运行(不过样例运行正确并不代表完全对了,可能输入其他的数据会出现别的问题) 题面 题目描述 输

本篇博客中的操作都在 ./bin/pyspark 中执行. RDD,即弹性分布式数据集(Resilient Distributed Dataset),是Spark对数据的核心抽象.RDD是分布式元素的集合,对手的所有操作都可以概括为: 创建RDD 转化已有RDD 调用RDD操作进行求值 在这些操作中,Spark会自动将RDD中的数据分发的集群上,并将操作自动化执行. 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. Get Started 用户可以: 读取一个外部数据集 或者使用对

气象数据集 我们要写一个气象数据挖掘的程序.气象数据是通过分布在美国各地区的很多气象传感器每隔一小时进行收集,这些数据是半结构化数据且是按照记录方式存储的,因此非常适合使用 MapReduce 程序来统计分析. 数据格式 我们使用的数据来自美国国家气候数据中心.美国国家海洋和大气管理局(简称 NCDC NOAA),这些数据按行并以 ASCII 格式存储,其中每一行是一条记录. 下面我们展示一行采样数据,其中重要的字段被突出显示.该行数据被分割成很多行以突出每个字段,但在实际文件中,这些字段被整合

一句话说,在Spark中对数据的操作其实就是对RDD的操作,而对RDD的操作不外乎创建.转换.调用求值. 什么是RDD RDD(Resilient Distributed Dataset),弹性分布式数据集. 它定义了如何在集群的每个节点上操作数据的一系列命令,而不是指真实的数据,Spark通过RDD可以对每个节点的多个分区进行并行的数据操作. 之所以称弹性,是因为其有高容错性.默认情况下,Spark会在每一次行动操作后进行RDD重计算,如想在多个行动操作中使用RDD,可以将其缓存(以分区的方式

RDD的四种依赖关系 RDD四种依赖关系,分别是 ShuffleDependency.PrunDependency.RangeDependency和OneToOneDependency四种依赖关系.如下图所示:org.apache.spark.Dependency有两个一级子类,分别是 ShuffleDependency 和 NarrowDependency.其中,NarrowDependency 是一个抽象类,它有三个实现类,分别是OneToOneDependency.RangeDepende

目录 Spark学习笔记3--RDD(下) 向Spark传递函数 通过匿名内部类 通过具名类传递 通过带参数的 Java 函数类传递 通过 lambda 表达式传递(仅限于 Java 8 及以上) 常见的转化操作和行动操作 基本RDD 行动操作 不同 RDD 的类型转换 持久化 Spark学习笔记3--RDD(下) 笔记摘抄自 [美] Holden Karau 等著的<Spark快速大数据分析> 向Spark传递函数 大部分 Spark 的转化操作和一部分行动操作,都需要传递函数后进行计算.如

SparkContext SparkContext 是在 spark 库中定义的一个类,作为 spark 库的入口点: 它表示连接到 spark,在进行 spark 操作之前必须先创建一个 SparkContext 的实例,并且只能创建一个: 利用 SparkContext 实例创建的对象都是 RDD,这是相对于 SparkSession 说的,因为 它创建的对象都是 DataFrame: 创建 sc class SparkContext(__builtin__.object): def __i

本文主要是讲解spark里RDD的基础操作.RDD是spark特有的数据模型,谈到RDD就会提到什么弹性分布式数据集,什么有向无环图,本文暂时不去展开这些高深概念,在阅读本文时候,大家可以就把RDD当作一个数组,这样的理解对我们学习RDD的API是非常有帮助的.本文所有示例代码都是使用scala语言编写的. Spark里的计算都是操作RDD进行,那么学习RDD的第一个问题就是如何构建RDD,构建RDD从数据来源角度分为两类:第一类是从内存里直接读取数据,第二类就是从文件系统里读取,当然这里的文件

问题:设X[0:n-1]和Y[0:n-1]为两个数组,每个数组中含有n个已排好序的数.试设计一个O(logn)时间的分治算法,找出X和Y的2n个数的中位数 思想: 对于数组X[0:n-1]和Y[0:n-1]先分别找出X和Y的中位数xa和yb.求中位数的算法是这样的,若n是奇数,即数组X和Y中各有奇数个数字,因为X和Y已经排好序了,所以去数组下标为(n-1)/2处的数即为中位数.若n是偶数,则取(n-1)/2向下取整和向上取整这两个位置的数的平均值作为中位数. 两者进行比较, (1)若xa=yb则