标题场景例如本站右侧标签云，主要的排序依据是tag标签出现的次数。由于数据库设计时，将tag标签独立，并没有作为article文章表的一个字段。...通过一个中间关联表（art_tag）来对应文章表（article）和tag表（tags）之间的映射关系。通过查询tags表中的数据，以art_tag表中的映射数量进行排序操作。...业务目标即：对art_tag表中的tags_id进行count计数作为tags表查询的排序依据。...通过PHP内置函数array_multisort做了一个降序排列，然后通过内置函数array_slice取出部分数据返回给控制器用于内容输出。 本例性能缺陷分析。...如果数据量过大，第一步查询没有限定数量，后续有在foreach循环中嵌套查询，这是非常耗费资源的。本例中tag数量有限的（最多百位数量级），所以性能耗损忽略不计。
上一篇文章在最后提到“在foreach循环中嵌套查询，这是非常耗费资源的”。当时考虑到本站应用场景简单，查询仅为百位数量级，性能损失忽略不计，就图简单没有深入去重写程序。...上一篇是正常思维，通过查询tag表中的id在关联表中做count查询查询，最后以count依据截取需要的部分内容返回给控制器。...缺陷在上一篇中提到，将第一步结果遍历后，代入count计数，有多少条数据就要查询多少次数据库，这个性能损失非常大。 今天换个思路来实现相同的目的。...得到结果如下： 和前面的数据进行对比可见，耗时节约70%，内存消耗减少50%以上。性能提升还是非常明显的。...性能提升的关键在用PHP数组内置函数去代替了count计数查询，第二是截取需要的部分进行最后的数据查询。
： 包含但不限于： 基于特定字段的排序 基于Nested对象字段的排序 基于特定脚本实现的排序 等等.........字段排序分类中的：基于特定字段的排序和基于 Nested 对象字段的排序，是对整个查询结果集进行排序，这在 Elasticsearch 中通常是针对顶层文档字段或者简单嵌套字段进行的。...3、尝试拆解实现 咱们要先模拟构造数据，包含创建索引和bulk 批量构造写入数据两个部分。...在 Elasticsearch 中处理大量数据时运行复杂的脚本可能会消耗较多的计算资源！ 还有，冒泡排序是一种效率较低的排序算法，特别是对于大列表，其性能不是最佳的。...4、小结 将问题展开，才能找到解决问题的方案。 当实现方案变得非常复杂，涉及性能问题时候，数据量少都没有问题；数据量大后，可以考虑找其他方案。 你如果也有类似困惑，欢迎交流。
【大数据哔哔集】是小编发起的每日大数据圈子了最高频、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。...输入阶段：将同一分区，来自不同map task的数据文件进行归并排序 此外，在MapReduce整个过程中，默认是会对输出的KV对按照key进行排序的，而且是使用快速排序。...reduce输出的排序，即reduce处理完数据后，MapReduce内部会自动对输出的KV按照key进行排序 具体的流程如下： map端 每个map任务都有一个环形的内存缓冲区(图中的buffer in...在写磁盘之前，线程首先根据数据最终要传的reduce把数据划分成相应的分区(partition)(图中partitions)。在每个分区中，后台线程按键进行内存中排序(排序是在map端进行的)。...最后一趟的合并来自内存和磁盘片段。 Reduce阶段，执行reduce任务，把最后一趟合并的数据直接输入reduce函数，从而省略了一次磁盘往返行程。 那么，什么是二次排序呢？
字符集和排序规则在数据库中的选择不仅关系到数据的存储和检索，还直接影响到数据的正确性和查询的效率。通过本文，你将更加深刻地理解MySQL字符集与排序规则之间的关系，并掌握如何正确应用它们。...字符集和排序规则的基础知识 首先，我们需要了解一些基础概念： 字符集（Character Set）：字符集定义了数据库中可以存储的字符和符号的集合。...例如，对于UTF8字符集，可以有不同的排序规则，如utf8generalci和utf8_bin。 排序规则的选择影响了数据库中文本数据的排序和比较行为。...所以它们被分开排序。 如何选择适当的字符集和排序规则 选择适当的字符集和排序规则取决于你的应用需求和数据类型。...选择适当的字符集和排序规则对于确保数据库数据的正确性和查询性能至关重要。希望本文能帮助你更好地理解MySQL字符集与排序规则之间的关系，并在实际应用中正确选择和配置它们，以满足你的应用需求。
---- 前言 排序（Sort）是初阶数据结构中的最后一块内容，所谓排序，就是通过某种手段，使目标数据变为递增或递减，排序有很多种方式：插入、选择、交换、归并、映射 等等，本文会介绍这些方式下的详细实现方法...下面是通过排序生成的排行榜 ---- 正文 插入排序 插入，指将数据插入到合适位置，这个分类中包含了两种排序算法：直接插入与希尔，其中希尔排序又称缩小增量排序，是一种非常快但不稳定的排序，它的时间复杂度计算极为复杂...的数（或者比对至数据首）就停止，最后将 tmp 的值赋值到此处就行了 //直接插入排序 void InsertSort(int* pa, int n) { assert(pa); //从后往前比较...，希尔排序分为两步： 1、预排序，使得数据尽可能接近有序 2、直接插入排序，最后调用一次直接插入排序，快速的完成排序 思路：预排序是通过区间划分实现的，假设当前区间为 gap，那么 1、1+gap*n...); //思路：在插入排序的基础上，先分为n个区间，使数组尽可能有序（预排序） int gap = n; while (gap > 1) { gap = gap / 3 + 1; //确保
“有关”，即切分到同一组的即为有关，否则就是无关； order by：用于指定对 partition 后各组内的数据进行排序； rows between：用于对切分后的数据进一步限定“有关”行的数量，此种情景下即使...A1：由于是区分每名同学进行排序，所以需要依据 uid 字段进行 partition；进一步地，按照成绩进行排序，所以 order by 字段即为 score；最后，由于是要进行排名，所以配套函数选择...A2：首先，仍然是依据 uid 字段进行 partition；而后由于是要计算本月成绩与上月成绩的差值，所以此次的排序依据应该是 date；进一步地，由于要计算差值，所以需要对每次月考成绩计算其前一行的成绩...Q3：求解每名学生近 3 次月考成绩的平均分。 A3：在前两个需求的基础上，易见，仍然是依据 uid 进行 partition、依据 date 进行排序，并选用 avg 聚合函数作为配套窗口函数。...，而 3 月 31 日和 4 月 30 日计算的近 3 次平均分则为真正意义上的 3 次成绩均值。
有关”，即切分到同一组的即为有关，否则就是无关； order by：用于指定对partition后各组内的数据进行排序； rows between：用于对切分后的数据进一步限定“有关”行的数量，此种情景下即使...A1：由于是区分每名同学进行排序，所以需要依据uid字段进行partition；进一步地，按照成绩进行排序，所以order by字段即为score；最后，由于是要进行排名，所以配套函数选择row_number...A2：首先，仍然是依据uid字段进行partition；而后由于是要计算本月成绩与上月成绩的差值，所以此次的排序依据应该是date；进一步地，由于要计算差值，所以需要对每次月考成绩计算其前一行的成绩（在按照...Q3：求解每名学生近3次月考成绩的平均分。 A3：在前两个需求的基础上，易见，仍然是依据uid进行partition、依据date进行排序，并选用avg聚合函数作为配套窗口函数。...总体来看，SQL和Spark实现窗口函数的方式和语法更为接近，而Pandas虽然拥有丰富的API，但对于具体窗口函数功能的实现上却不尽统一，而需灵活调用相应的函数。
join on：指定查询数据源自多表连接及条件 where：设置查询结果过滤条件 group by：设置分组聚合统计的字段 having：依据聚合统计后的字段进一步过滤 order by：设置返回结果排序依据...02 Pandas和Spark实现SQL对应操作 以下按照SQL执行顺序讲解SQL各关键字在Pandas和Spark中的实现，其中Pandas是Python中的数据分析工具包，而Spark作为集Java...loc是用于数据读取的方法，由于其也支持传入逻辑判断条件，所以自然也可用于实现数据过滤，这也是日常使用中最为频繁一种； 通过query接口实现，提起query，首先可能想到的便是SQL中Q，实际上pandas...Spark。Spark中实现数据过滤的接口更为单一，有where和filter两个关键字，且二者的底层实现是一致的，所以实际上就只有一种用法。...order by用于根据指定字段排序，在Pandas和Spark中的实现分别如下： Pandas：sort_index和sort_values，其中前者根据索引排序，后者根据传入的列名字段排序，可通过传入
foreach 算子： foreach(func)，将函数 func 应用在数据集的每一个元素上，通常用于更新一个累加器，或者和外部存储系统进行交互，例如 Redis。...假设10GB日志数据，从HDFS上读取的，此时RDD的分区数目：80 分区； 但是分析PV和UV有多少条数据：34，存储在80个分区中，实际项目中降低分区数目，比如设置为2个分区。 ...存储到外部系统 聚合函数算子 在数据分析领域中，对数据聚合操作是最为关键的，在Spark框架中各个模块使用时，主要就是其中聚合函数的使用。 ...有预聚合 关联函数 当两个RDD的数据类型为二元组Key/Value对时，可以依据Key进行关联Join。...-求TopKey 在上述词频统计WordCount代码基础上，对统计出的每个单词的词频Count，按照降序排序，获取词频次数最多Top3单词。
stage单独执行，为每一个stage单独创建一个子job，子job执行完后收集该stage相关的统计信息（主要是数据量和记录数），并依据这些统计信息优化调整下游stage的执行计划。...省去了大表join小表的情况下对shuffle数据的排序过程、join过程以HashMap完成，实现join提速。 SortMergeJoin调整为ShuffledHashJoin ?...4.合并结果集R1和结果集R2，输出最终生成的join结果R。 ?...基于Parquet数据读取剪枝：LocalSort 对parquet文件针对某个高频字段进行排序。...从而实现读数据时RowGroup的过滤 目标： 自动选择排序字段 生成文件时自动排序 ?
3.2.2 job的调度 前面章节提到过，Spark应用程序实际上是一系列对RDD的操作，这些操作直至遇见Action算子，才触发Job的提交。...划分依据主要基于ShuffleDependency依赖关系。...以这个基准作为划分Stage，可以保证存在依赖关系的数据按照正确数据得到处理和运算。...在taskScheduler内部实现中创建了taskSetManager实例来管理任务集taskSet的生命周期。事实上可以说每个stage对应一个tasksetmanager。...： 当taskSetManager进入到调度池中时，会依据job id对taskSetManager排序，总体上先进入的taskSetManager先得到调度。
以某一个“基”为依据 第一步：遍历数据集arr，将元素放入对应的桶bucket 第二步：遍历桶bucket，将元素放回数据集arr } 更具体的，对应到上面的栗子，“基”有个位和十位，所以，FOR循环会执行两次...第一步：遍历数据集arr，将元素放入对应的桶bucket； 操作完成之后，各个桶会变成上面这个样子，即：个位数相同的元素，会在同一个桶里。...第二步：遍历桶bucket，将元素放回数据集arr； 画外音：需要注意，先入桶的元素要先出桶。 操作完成之后，数据集会变成上面这个样子，即：整体按照个位数排序了。...第二步：依然遍历桶bucket，将元素放回数据集arr； 操作完成之后，数据集会变成上面这个样子，即：整体按照十位数也排序了。 画外音：十位数小的在前面，十位数大的在后面。...架构师之路-分享可落地的技术文章 推荐阅读： 《世界上最漂亮的排序算法！》 《一次搞透，面试中的TopK问题！》 调研： 你知道哪些排序算法，时间复杂度是O(n)吗？
文章目录 引言 今天给大家带来一个Spark综合练习案例--电影评分 补充: 采用DSL编程的详尽注释版 总结 引言 大家好,我是ChinaManor,直译过来就是中国码农的意思,俺希望自己能成为国家复兴道路的铺路人...- 第二层（中间层）：DW层 将加载业务数据（电影评分数据）和维度数据（电影基本信息数据）进行Join关联，拉宽操作 - 第三层（最上层）：DA层/APP层 依据需求开发程序...", "2") .getOrCreate() } /** * 读取CSV格式文本文件数据，封装到DataFrame数据集 */ def readCsvFile(spark: SparkSession...数据集 * @param sql 插入数据SQL语句 * @param accept 函数，如何设置Row中每列数据到SQL语句中占位符值 */ def upsertToMySQL(dataframe...= conn) conn.close() } } } } 总结 以上便是电影评分数据分析spark版，愿你读过之后有自己的收获,如果有收获不妨一键三连一下~
Github上的十大机器学习项目涵盖了一系列函数库、框架和教学资源。我们来看看别人使用的工具和学习的资源。 开源软件是数据科学很重要的一部分。...互联网上有着各式各样的这类工具，而Github事实上则成为了所有开源软件的交流平台，包括数据科学社区里所用的工具。机器学习在数据科学界的重要性和中心地位已经不言而喻。...由于它是建立在Spark基础上并且利用了Spark的生态系统，因此PredictionIO主要用Scala开发也就不足为奇了。 ? 4....Vowpal Wabbit采用了外部存储学习算法（out-of-core），它已经实现了用1000个计算节点在一小时内训练TB级的特征数据集。...注：上榜依据是在Github上搜索“Machine Learning”关键词所返回的结果，按照星星的数量排序，数据搜集时间是2015年12月10日下午1点。
有意思的事情每天都有，最近一个客户的公司的PG数据库在运行中，出现了一个问题，客户在对数据进行排序的过程中，发现数据虽然一致，但两个存储同样数据的数据库，在进行语句查询的时候，给出的结果不同，基于他们只取结果集的前两条...开发人员随即提出，之前在MySQL 上从未发生这样的问题，而基于一些政府机构的要求，不能使用MySQL 而将应用程序转移到了PostgreSQL上就问题百出，随即甩出不负责的一句， MySQL就是比 PostgreSQL...基于客户的隐私，这里只能用测试机和自己的测试数据代替，参见上图，的确两个都是PG的数据库，在输入同样的数据后，在对中文字符进行排序后，发现次序不同。...基于这个问题的情况看，大概率是字符集及字符集的排序不同导致，但是客户的开发人员，咬定说一起装的，没有分别，生产数据库不能乱动，就是PG的问题等。...当然这里，并不是产生问题的关键，但两个系统的字符集支持，并非像开发人员提出的，两个系统一模一样，基于这个部分后，我们找到突破口，将结果展示，并告知，排序的不同，与数据库的字符集有关，基于之前提出的两个系统一模一样
前言 给大学生讲解SPARK时，说spark相比其它的大数据框架，其运行速度更快，是其显著的特点之一。...SPARK提供了名为RDD(弹性分布式数据集（Resilient Distributed Dataset）的简称)抽象的数据集。DAG引擎用来保证RDD数据集之间依赖的有序性、可靠性。...不理解DAG具体为何物以及其底层原理，并不妨碍使用SPARK，使用者只需要调用其提供的API，用于分析处理不同领域的数据便可。但是，如果能理解DAG的底层结构，对理解和学习SPARK将会有质的提升。...这个过程称为DAG的线性化过程，也称为DAG的拓扑排序，这里的排序并不是指大小上的有序，而是指时间上的有序。...总结 如果你不懂得DAG的底层结构以及拓扑排序算法相关知识，并不妨碍你去使用SPARK。如果你没有用过SPARk，也不会影响你学习DAG。
01 何为RDD RDD（Resilient Distributed Dataset），弹性分布式数据集，是Spark core中的核心数据抽象，其他4大组件都或多或少依赖于RDD。...、分区数可变、计算可容错、内存硬盘存储位置可变 分布式：大数据一般都是分布式的，意味着多硬件依赖、多核心并行计算 数据集：说明这是一组数据的集合，或者说数据结构 ?...依据依赖类型可将Spark执行过程划分为多个阶段，同一阶段内部Spark还会进行相应的调度和优化。...前面提到，Spark在执行过程中，依据从一个RDD是生成另一个RDD还是其他数据类型，可将操作分为两类：transformation和action。...常用的action算子包括如下： collect，可能是日常功能调试中最为常用的算子，用于将RDD实际执行并返回所有元素的列表格式，在功能调试或者数据集较小时较为常用，若是面对大数据集或者线上部署时切忌使用
head，除过头之外的都是尾tail 集合最后一个数据last，除过最后一个元素的初始数据init 反转reverse 取前（后）n 个元素 take(n) takeRight(n)...sliding(3, 2).foreach(println)) 简单计算函数 求和 sum 求乘积 product 最大值 min 最小值 max maxBy(函数)可以传入一个函数来获取元素返回比较依据的值...函数)(Ordering[Int].reverse) sortWith(比较规则)基于函数的排序，通过一个 comparator 函数，实现自定义排序的逻辑。...相当于先进行 map 操作，在进行 flatten 操作 分组 groupBy(分组规则) 按照指定的规则对集合的元素进行分组 Reduce操作： 简化/规约 reduce 对所有数据做一个处理，规约得到一个结果...list.filter((elem: Int) => elem % 2 == 0)) // 简化 println(list.filter(_ % 2 == 0)) // 狭义上的
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
