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阿里云大数据利器Maxcompute学习之--窗口函数实现分组TopN

看到很多用户经常会问如何对分组内进行排序。官方文档:https://help.aliyun.com/document_detail/34994.html?spm=5176.doc27891.6.611.Q1bk3j例如需求: odps 里面能否做排名操作,比如一个表里面有 用户ID 和 金额 两个字段,用金额大小排序的话,我如何计算用户的排名(金额最大的是 第一名 ,以此类推) 计算每个金融产品的最大投资者,或者前几名 类似这一类的需求,我们总结为实现分组内的排序,取TopN,那么在hive中有两个个函数可以分开实现first_value: 取分组内排序后,截止到当前行,第一个值,row_number():实现组内排序,并对组内行进行标记行号。那在odps中没有first_value这个函数,但是同样可以实现top1的需求。下面用一

大数据上云那些事儿:(一)上云工具之爬虫(Scrapy)数据

在如今互联网环境下,网络上的各种业务数据,如新闻,社交网站,交易,政府公开数据,气象数据等各种各样的数据越来越多被应用到企业的数据运营中, 以打通外部数据与内部数据的通道,使得两者激情碰撞出热烈的火花。这些数据一般都数据量巨大,是最适合用MaxCompute来进行分析和加工的一类数据,尤其可以利用MaxCompute的机器学习能力来完成一些数据挖掘的业务场景,本文就介绍如何利用开源的Scrapy爬虫框架来爬取新闻网站的数据到MaxCompute中。 一、 Scrapy简单介绍 Scrapy是一个用 Python 写的 Crawler Framework ,简单轻巧,并且非常方便。Scrapy 使用 Twisted 这个异步网络库来处理网络通讯,架构清晰,并且包含了各种中间件接口,可以灵活的完成各种需求。整体架构如下图所示: 绿线是

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