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t2.txt
groupBy的操作必须对元组进行操作
倒序需要用sorted.reverse结合使用
ab 11 ab 23 ab 13 ab 44 bb 32 bb 88
// 读取文件 var lines = sc.textFile("/test/t2.txt") // 对键值进行分组 var ss = lines.map(_.split(" ")).map(f=>(f(0),f(1))).groupBy(f=>f._1) // 转换成(xx,List(1,23)) 格式 需要转换成整型 var st = ss.map(f=>{var x = f._1;var y=f._2;(x,y.map(_._2.toInt))}) // 得到每个键值前三的数组 格式 (aa,List(122,90,80)) Iterator没有sorted方法所以需要toArray var result = st.map(f=>{var y = f._2;(f._1,y.toArray.sorted.reverse.take(3))})
groupBy的操作必须对元组进行操作
倒序需要用sorted.reverse结合使用
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- **返回较多列值的Topn排序**:涉及多个字段的Top N排序任务。 - **低维值列ydb_sex的单列Group By Count(*)**:单一字段的分组计数。 - **低维值列ydb_province的单列Group By Max(ydb_age)**:单一字段的分组最大...
- **1~2个列的Groupby**:对于涉及少量列的Groupby操作,YDB和PARQUET均能提供较高的性能。 - **10~12个列的统计与Groupby**:随着列数的增加,YDB仍然保持良好的性能水平,而TEXT格式则显得力不从心。 **高纬值列...
val counts = words.groupBy(identity).map(words => words._1 -> words._2.size) val top10 = counts.toList.sortBy(-_._2).take(10) println(top10.mkString("\n")) ``` 这段代码首先从一个文本文件中读取所有行...
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TopN 下推 Limit 下推 4.提供了索引相关支持 谓词转化聚簇索引范围 谓词转化次级索引 Index Only 查询优化 运行时索引退化扫表优化 5.提供了基于代价优化 统计信息支持 索引选择 广播表代价估算 6.多种 ...
在业务应用中,Druid支持多种查询类型,如时间序列查询(TimeSeries)、分组查询(GroupBy)、TopN查询、以及Select查询等。Druid特别适合处理星型模型的数据查询,即一个事实表通过维度表进行关联。尽管如此,Druid...