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算法-一个经典sql 题和一个Java算法题

1.sql题描述 话说有一个日志表,只有两列,分别是连续id和num 至于啥意思,把它当金额把。现在想知道连续次数3次及以上的num,数据如下 id num 1 1 2 1 3 1 4 2 5 3 6 4 7 4 8 4 那么结果只有1,4满足条件,问这个sql该怎么写? 2.思路和解法 分析:题目简单,没有歧义,能看得懂,像连续几次的这种问题一定是用到窗口函数,首先想到的是排名row_number 然后lag 怎么体现连续呢,肯定是需要用到一个排序的id,由于题目给了id是连续递增的,可以省去row_number了 所以第一步,上lag,结果就是如下: id num lagid 1 1 null 2 1 0 3 1 0 4 2 1 5 3 1 6 4 1 7 4 0 8 4 0 得到lagid后,连续怎么用呢,首先只有为0的才满足条件,所以可以做一个筛选,结果就如下表去掉xxx的,下面观察0的行,怎么区分3 行的 0 和 7行的 0呢,想到使用新分组,rid 这样就把lagid 相同,num相同的排序,最后再加一列,id-rid 相同的分为一组 id num lagid rid gi...

Hadoop和spark为什么要对key进行排序

1.思考 只要对hadoop中mapreduce的原理清楚的都熟知下面的整个流程运行原理,其中涉及到至少三次排序,分别是溢写快速排序,溢写归并排序,reduce拉取归并排序,而且排序是默认的,即天然排序的,那么为什么要这么做的,设计原因是什么。先给个结论,为了整体更稳定,输出满足多数需求,前者体现在不是采用hashShuffle而是sortShuffle ,后者体现在预计算,要知道排序后的数据,在后续数据使用时的会方便很多,比如体现索引的地方,如reduce拉取数据时候。 2.MapReduce原理分析 在分析设计原因之前,先理解一下整个过程,在map阶段,根据预先定义的partition规则进行分区,map首先将输出写到缓存中,当缓存内容达到阈值时,将结果spill到硬盘,每一次spill都会在硬盘产生一个spill文件,因此一个map task可能会产生多个spill文件,其中在每次spill的时候会对key进行排序。接下来进入shuffle阶段,当map写出最后一个输出,需要在map端进行一次merge操作,按照partition和partition内的key进行归并排序(合并+...

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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