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蒋堂 | 前半有

这也难怪,几十亿记录的确实非常慢,上T的量内存装不下,而外存需要分段读入,在内存将每段后再缓存到硬盘,然后将这些缓存一起再归并。 这样,必须把所有都遍历过一遍且分段后才能开始输出。----还有什么别的办法么?通用的可以说已经被全世界研究到极致了,再想出一个更优的办法几乎没有可能性了。 因为库为a建有索引,而也接近于按a有存储,用索引取就非常快。每一秒内的量并不,可以在内存中,速度很快。 容易证明这个算法返回的结果集就是按a,b有的,这样就不需要缓存就可以完成这个了。 我们不能解决通用的问题,但在特定场合下却能设计出好算法提高性能。而库过于透明,看起来程员不用操心了,但库并没有那么智能,经常不会利用特征来自动优化。

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-Hive

案例实操查询学生的成绩,并按照分列SELECT * FROM student s LEFT JOIN score sco ON s.s_id = sco.s_id ORDER BY sco.s_score DESC; 查询学生的成绩,并按照分列SELECT * FROM student s LEFT JOIN score sco ON s.s_id = sco.s_id ORDER BY sco.s_score 按照别名按照分的平均值select s_id ,avg(s_score) avg from score group by s_id order by avg;2.9.3. 设置reduce个set mapreduce.job.reduces=3; 查看设置reduce个set mapreduce.job.reduces; 查询成绩按照成绩降列select * from 设置reduce的个,将我们对应的s_id划分到对应的reduce当中去set mapreduce.job.reduces=7; 通过distribute by 进行的分区insert overwrite

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    通过可编程开关加速(CS DB)

    是一个已深入研究的基本问题,已经得到了广泛的研究。库领域起着重要作用,因为如果首先对关系进行,则可以更快地处理许多查询。库中最流行的算法之一是合并。 在现代中心中,存储在存储服务器中,而处理则在计算服务器中进行。因此,为了计算对的查询,它必须通过网络从存储服务器传播到计算服务器。 我们设计了一种新颖的部分算法,该算法适合编程模型和可编程交换机的限制,并且可以加快服务器上的合并。我们还利用交换机中的内置并行性将划分为连续范围。 我们评估了在不同开关配置的几种流组合中使用我们的部分算法时获得的性能改进。与使用原始方法进行普通分拣相比,使用我们的方法时,我们的研究显示分拣运行时间提高了20%-75%。 通过可编程开关加速.pdf

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    -MapReduce列化

    MapReduce 列化列化 (Serialization) 是指把结构化对象转化为字节流反列化 (Deserialization) 是列化的逆过程. 把字节流转为结构化对象. 不用像 Java 对象类一 样传输多层的父子关系, 需要哪个属性就传输哪个属性值, 的减少网络传输的开销Writable 是 Hadoop 的列化格式, Hadoop 定义了这样一个 Writable , 我们这里可以通过自定义 Key 实现 WritableComparable 来实现我们的功能格式如下 ? 要求:第一列按照字典顺进行列第一列相同的时候, 第二列按照升进行列解决思路:将 Map 端输出的 中的 key 和 value 组合成一个新的 key (newKey), value值不变这里就变成 , 在针对 newKey 的时候, 如果 key 相同, 就再 对value进行Step 1.

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    一看就懂的算法:如何给100万用户

    ,不过都是基于小量进行的,没有像这篇这样做。 所谓的外部就是存储在外部磁盘中,量比较,内存有限,无法将全部加载到内存中。 计只能用在范围不的场景中,如果范围 k 比要 n 很多,就不适合用计了。 基的“脾气”基对要是有要求的,需要可以分割出独立的“位”来比较,而且位之间有递进的关系,如果 a 的高位比 b ,那剩下的低位就不用比较了。 除此之外,每一位的范围不能太,要可以用线性算法来,否则,基的时间复杂度就无法做到 O(n) 了。

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    顶堆实现

    堆堆分为顶堆和小顶堆 顶堆 每个节点的值都于或等于其左右孩子节点的值 小顶堆 每个节点的值都小于或等于其左右孩子节点的值堆是选择的一种,最好最坏平均时间复杂度均为 O(nlogn), 不稳定如何实现顶堆比如组: 1. ? 顶堆代码实现** * @author shengjk1 * @date 2020531 *public class HeapSort { public static void main(String arr; arr = temp; adJustHeap(arr, 0, j); } System.out.println(result: + Arrays.toString(arr)); } 将一个组 (二叉树),调整成一个顶堆 ** * @param arr * @param i 表示非叶子节点在组中的索引 * @param length 对多少个元素进行调整 * public static void

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    每周学点 | No.28 表

    通过对基础磁盘算法的学习,我们可以很容易地想到,之所以需要设计外存的图算法,是因为如果内存无法存储全部的的话,我们就要尝试将存放在外存中;图也是一样的,当需要表示的图很时,内存无法存下全部的图节点或者边时 ,我们就要尝试将保存在外存中,仅当需要对图的某一部分进行处理时,才加载到内存中来。 图算法的体系是比较庞的,对图的操作和研究的算法也是非常多的,在开始研究一些比较复杂的图算法之间,我们先来讨论一个基础的算法,叫作“表”。小可:?是对一张表里面的进行吗? 小可:嗯,这么的IO 肯定会导致程运行的速度特别慢,用户肯定无法接受。Mr. 王:现在看来,表这个问题并没有那么简单了吧。所以我们需要想一个面向外存的办法来解决这个问题。 这样做的好处主要是达到了压缩L 的目的,极地降低了IO 复杂度。 内容来源:灯塔

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    每周学点 | No.22 外

    王:外是相对内而言的,当要量无法被全部装进内存时,我们就需要用到外,此时有量的被存在硬盘里,无法直接进行操作,必须先以块为单位读进内存中。 为了更好地理解中的归并,我们先从内存中的归并说起。 该算法被称为“归并”或者“多路归并”,其基本思想就是,先将整个组划分为多组,保证每一组内是有的,然后相邻的两组之间进行“归并”,使得产生的更的组也是有的,直到组的小等于组的小。 但这两张牌也是有小关系的,不难想到,这两张牌里面最小的一定是所有8 张牌里面最小的。根的问题定义,按照从小到的顺列,所以第一次我们希望能够找出列中最小的那个。 在现实生活中,需要量有时候是很的,当内存中无法容纳这么量时,我们就要尝试将这些存储在磁盘上,利用内存作为的暂存地进行。小可:那么在外中,归并又该怎么做呢?

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    开发:MapReduce问题详解

    今天的开发分享,我们主要来讲讲MapReduce的相关问题。是MapReduce的灵魂,MapReduce在Map和Reduce的两个阶段当中,都在反复地执行。 快速和归并在MapReduce中有两种方式,分别是快速和归并——快速:通过一趟将要分割成独立的两部分,其中一部分的所有都比另外一部分的所有都要小,然后再按此方法对这两部分分别进行快速 ,整个过程可以递归进行,以此达到整个变成有列。 ,合成的溢写文件Reduce输入阶段:将同一分区,来自不同Map task的文件进行归并此外,在MapReduce整个过程中,默认是会对输出的KV对按照key进行的,而且是使用快速。 Reduce阶段,执行Reduce任务,把最后一趟合并的直接输入Reduce函,从而省略了一次磁盘往返行程。关于开发,MapReduce的相关问题,以上就为家做了详细的介绍了。

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    每周学点 | No.23 外(二)

    小可:第一轮,我们把一部分磁盘块装入内存,在内存中,然后再把一部分装入内存,在内存中……不断地执行,直到所有的都进入一次内存!Mr. 王:所以呢? 王:很好,我们先来思考这样一个问题:每一轮的,使得已经有组变得多?第一轮是一个特殊的例子,我们让每一路内部实现了有。每一个内部有的组均有MB个磁盘块。 首先选出一个分界点,通过算法操作使得组中左边的都比它小,右边的都比它,然后对左边、右边分别执行这个步骤,不断地递归执行下去,就可以实现整个组的了。 小可看了看写在纸上的,说:现在每一组都已经能够放入内存中了。所以对每一块用内存,就可以实现对整个组的了。Mr. 根前面的内容进行处理,可以求得整个算法的复杂度为?,事实上,该式子可以简化为?这种形式和归并是一样的啊。Mr. 王笑着说:哈哈,学得真快,非常好。 内容来源:灯塔

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    开发:MapReduce和合并机制

    今天的开发学习分享,我们就主要来讲讲MapReduce与合并机制。WritableComparable是MapReduce框架中最重要的操作之一。 MapTask和ReduceTask均会对按照key进行。该操作属于Hadoop的默认行为。任何应用程中的均会被,而不管逻辑上是否需要。 对于MapTask,它会将处理的结果暂时放到环形缓冲区中,当环形缓冲区使用率达到一定阈值后,再对缓冲区中的进行一次快速,并将这些有溢写到磁盘上,而当处理完毕后,它会对磁盘上所有文件进行归并 如果磁盘上文件目达到一定阈值,则进行一次归并以生成一个更文件;如果内存中文件小或者目超过一定阈值,则进行一次合并后将溢写到磁盘上。 当所有拷贝完毕后,ReduceTask统一对内存和磁盘上的所有进行一-次归并。MapReduce分类(1)部分MapReduce根输入记录的键对

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    使用bitmap进行、判断存在与否

    当我们需要在一亿个中判断某个是否存在时,我们不需要将这一亿个同时放入内存。 首先有一个bit组,如果我们的所有元素中最是一亿,那么我们就需要这个小初始化为一亿零一(加上0),从0到一亿,每一位bit就对应这个,比如第6个bit位对应字5的状态,如果是 1表示待中存在5,是0,,则表示待组中没有5。 当我们使用待组完成对bitmap的填充之后,只需要按位输出存在的就可以了。 ** * created by tianfeng on 2018119 * 使用bitmap进行(待组中无重复字) *public class BitmapSort { private int

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    每周学点 | No.31拓扑

    No.31期拓扑Mr. 王:很好,你还记得这个问题。接下来我们来讨论另一种磁盘中的算法策略,叫作时间前向处理方法。在这种策略中,我会讲解求解最独立集的方法。 所以,我们要先理解一个内存算法,叫作拓扑。 小可: 拓扑? Mr. 王:是的,拓扑是一个非常经典的图算法,适用于 DAG,将 DAG 转化为一个列。 首先我们来谈谈什么是拓扑。 在课程网络图中,也经常会出现一些比较复杂的情况,比如两门课程同时是第三门课程的前置课程,如“ C 语言程设计”和“计算机学基础”这两门课程,都是“结构与算法”这门课程的前置课程。 比如学过了“计算机学基础”和“ C 语言程设计”,就可以学习“结构与算法”了,所以我们可以将加入了拓扑列的那些节点的出度删除,然后这个节点也就没用了,同样删掉。 因为选择任何一个节点都不会破坏拓扑列满足 AOV 网的要求。但这也意味着,拓扑列是不唯一的。小可:嗯,我懂得拓扑了。 内容来源:灯塔

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    BitMap算法 .net实现 用于去重并且,适用于型权限管理 ,去重

    BitMap利用byte特性 针对+去重 最佳实践: 100万条+去重用时200毫秒左右 static void Main(string data = new int; *alias* Random 结果为1则 第一位为1 * 第二位比较方式就是目标byte和 0010 0001 & 0000 0010 * 为避免频繁的装箱拆箱操作,这里不用通过 Math.Pow计算平2的平方立方来得到目标比较。 128) { lstint.Add(currentIndex + 7); } } result.AddRange(lstint); } stop.Stop(); Console.WriteLine(结果

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    结构与算法学习笔记之 适合规模的 结构与算法学习笔记之如何分析一个算法?

    前言 在的算法中,不同规模应当使用合适的算法才能达到最好的效果,如小规模的,可以使用冒泡、插入,选择,他们的时间复杂度都为O(n2),规模的就可以使用归并和快速 今天我们就来看一下归并和快速。正文 归并的原理 核心思想(分治思想):    组,将组从中间分成前后两部分,对前后两部分分别,然后合在一起,这个组就是有的。 、临时内存空间最也不会超过 n 个小 快速的原理   如果要组中下标从p到r之间的一组,我们选择p到r之间的任意一个作为pivot(分区点),遍历,见小于pivot的放在右边 这样组就分成了三部分,用递归下标从 p 到 q-1 之间的和下标从 q+1.到r之间的,直到区间缩小为1,说明都有  快速的时间复杂度为O(1):在过程中,假如遇到需要移动的 快速的性能分析  递归代码的时间复杂度,如果每次分区操作,都能正好将组分为两个小相等的两个小区间,那快速的递推公式和递推是相同的,所以,快的时间复杂度为O(nlogn)  但是,每次都分得那么均匀是非常难实现的

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    结构八

    冒泡 简记 ?前后两两对比 ???选择 简记 ?找出最小的放在前面???快速 简记? 选择中间的元素作为”基准”。基准值可以任意选择,但是选择中间的值比较容易理解。 插入 简记? 与前面的比较,然后插入适合的位子???基 简记 ?先从个位开始,再十位、百位。。。 ???归并 简记 ? 希尔 简记 ?将待组按照步长gap进行分组,然后将每组的元素利用直接插入的方法进行;每次将gap折半减小,循环上述操作;当gap=1时,利用直接插入,完成。 堆 主旨:左小右? 堆,分为顶堆(堆)和小顶堆(小堆),是顺存储的完全二叉树,并且满足以下特性之一:(1) 任意非终端结点关键字不小于左右子结点(堆)ki >= k2i+1并且ki>=k2i+2 其中,0

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    、 计、 基 && 后邻差值

    一.桶、 计、 基 非基于比较的, 与被的样本的实际状况很有关系, 所以实际中并不经常使用 时间复杂度O(N), 额外空间复杂度O(N) 稳定的 二.后邻差值给定一个组 , 求如果之后, 相邻两的最差值, 要求时间复杂度O(N), 且要求不能用非基于比较的

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    结构】七算法

    的相关概念的分类 根过程中带的记录是否全部被放置在内存中,分为:内1.内是在整个过程中,带的所有记录全部放置在内存中。 内的分类根过程中借助的主要操作,内分为:插入交换选择归并2.外是由于的记录个太多,不能同时放置在内存中,整个过程需要在内外存之间多次交换才能进行。 函HeadAdjust的作用是将组构建成一个顶堆,在构建的时候利用了二叉树的性质。 快速的实现思路选取一个关键字,放到一个位置,使得它的左边的值都比它小,右边的值都比它,这个关键字叫做枢轴(pivot)然后分别对左边和右边进行。快速的代码实现? 快速的代码说明Partition函就是将选取的pivotkey不断交换,将比它小的换到它的左边,比它的交换到它的右边,它也在交换中不断更改自己的位置,直到完全满足这个要求为止。

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    哔哔集20210107】聊聊MapReduce中的二次辅助

    哔哔集】是小编发起的每日圈子了最高频、时尚、前沿的面试题目以及资讯等,欢迎您关注。首先,我们祭出两张经典的图:??上图表示MapReduce的shuffle执行过程。 在MapReduce的shuffle过程中执行了三次,分别是:map的溢写阶段:根分区以及key进行快速map的合并溢写文件:将同一个分区的多个溢写文件进行归并,合成的溢写文件reduce 在写磁盘之前,线程首先根最终要传的reduce把划分成相应的分区(partition)(图中partitions)。在每个分区中,后台线程按键进行内存中(是在map端进行的)。 好了,到此 Hadoop 中的你清楚了吗???版权声明:本文为《真好玩》原创整理,转载需作者授权。未经作者允许转载追究侵权责任。 责编 | 真好玩插画 | 真好玩微信公众号 | 真好玩

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    -经典案例上行流量倒(递减

    需求二: 上行流量倒(递减)分析,以需求一的输出作为的输入,自定义FlowBean,以FlowBean为map输 出的key,以手机号作为Map输出的value,因为MapReduce 程会对Map阶段输出的key 进行Step 1: 定义FlowBean实现WritableComparable实现比较Java 的 compareTo 方法说明:compareTo 方法用于将当前对象与方法的参进行比较 如果指定的与参相等返回 0。如果指定的小于参返回 -1。如果指定的于参返回 1。 例如: o1.compareTo(o2); 返回正的话,当前对象(调用 compareTo 方法的对象 o1) 要在比较对象(compareTo 传参对象 o2)后面,返回负的话,放在前面public IOException, InterruptedException { for (Text value : values) { context.write(value, key); } }}Step 4: 程main

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