一、词频统计： 1.读文本文件生成RDD lines 2.将一行一行的文本分割成单词 words flatmap() lines=sc.textFile("file:///usr/local/spark/mycode/rdd/word.txt") lines.foreach(print) words=lines.flatMap(lambda line:line.split()) words.foreach(print) 3.全部转换为小写 lower() 4.去掉长度小于3的单词 filter() 5.去掉停用词 wordsxx=lines.map(lambda word:word.lower()) wordsxx.foreach(print) word=words.filter(lam...
SELECT count(1) AS matCount,CS.CS_DBID,CS.CS_SHOP_NAME FROM PROJECT_PLAN_REQ_DETAIL AS PPRD INNER JOIN GOODS_INFO AS GI ON PPRD.PLAN_MAT_CODE = GI.GOODS_MAT_CODE INNER JOIN COMP_SHOP AS CS ON GI.CS_DBID = CS.CS_DBID WHERE PPRD.PLAN_PURCHASE_ID = ‘7cd13f026f794d4ba954b7c73901782c‘ GROUP BY CS.CS_DBID,CS.CS_SHOP_NAMESQL连表查询并统计数量标签：sel group detail ...
FPGA HDL源程序FPGA统计摄像头的输出像素，窗口尺寸等等//---------------------------------------------------------------------------- // user_logic.v - module //---------------------------------------------------------------------------- // // *************************************************************************** // ** Copyright (c) 1995-2012 Xilinx, Inc. All rights reserved. ** // *...
1.前言在WebRTC中，我们需要对当前的音视频情况进行监控，便于对音视频质量有一个了解，同时可以用来分析定位音视频卡顿模糊等问题。WebRTC提供了一个标准的解决方案：标准详情,基于此标准Kurento也提供了一套实现方案，接下来就来具体介绍一下。 2. 序列图依照上述时序图openvidu这块步骤分为2步：第一步创建媒体通道时开启WEBRTC统计信息：pipeline.setLatencyStats(true); 第二步端点调用getStats方法并处理返回Map类型的数据，...
目录一、"基本统计值计算"问题分析1.1 问题分析二、"基本统计值计算"实例讲解2.1 基本统计值计算三、"基本统计值计算"举一反三3.1 技术能力扩展一、"基本统计值计算"问题分析1.1 问题分析基本统计值需求：给出一组数，对它们有个概要理解该怎么做呢？总个数、求和、平均值、方差、中位数…总个数：len()求和：for … in平均值：求和/总个数方差：各数据与平均数差的平方的和的平均数中位数：排序，然后…奇数找中间1个，偶数找中间...
某些情况下我们需要对小程序某些用户的行为进行数据进行统计，比如统计某个页面的UV, PV等，统计某个功能的使用情况等。好让产品对于产品的整个功能有所了解。 在网页里，我们很多人都用过谷歌统计，小程序里也有一些第三方数据统计的库, 比如腾讯的MTA等等。 但是，第三方的数据统计库要么功能太简单，满足不了需求，要么就是要收费。（留下了贫穷的泪水。） 等等，又不是你出钱，怕啥？ 贵一点就贵一点呀。 嗯，说的没错。但是，...
《程序员的数学》第二册 （概率统计）《程序员的数学》第二册 （概率统计）概率的定义概率的数学定义三扇门(蒙提霍尔问题)一一飞艇视角蒙提霍尔问题正确答案与常见错误以飞艇视角表述三元组( 0 ,F, P )一一上帝视角随机变量概率分布适于实际使用的简记方式多个随机变量之间的关系面积计算的预热联合概率与边缘概率条件概率贝叶斯公式独立性离散值的概率分布一些简单的例子二项分布期望值方差与标准差大数定律补充内容:条件期望与最...
a.video_id, SUM(`is_play`) as total FROM `tab_video_info` as a INNER JOIN `tab_play_record` as b ON a.video_id = b.video_id GROUP BY a.video_id ORDER BY total DESC LIMIT 0 , 40;统计结果 INNER JOIN 语法： INNER JOIN 连接两个数据表的用法：SELECT * FROM 表1 INNER JOIN 表2 ON 表1.字段号=表2.字段号 INNER JOIN 连接三个数据表的用法：SELECT * FROM (表1 INNER JOIN 表2 ON 表1.字段号=表2.字段号) INNER JOI...
平均数 select avg(shop_price) from goods; 求最大最小 select min(shop_price) from goods; select max(shop_price) from goods; 求行数 select count(*) from goods; 分组统计 group 是需要耗费资源的 会有排序 slect cat_id,avg(shop_price) from goods group by cat_id; select cat_id,count(*) from goods group by cat_id; select cat_id,max(good_price)) from goods group by cat_id; msql 统计函数 and 分组统计标签...
sql代码如下： 统计重复的数据 select MingCheng from tabShouFeiGongShi group by MingCheng having count(MingCheng) >= 2 select * from (select *from tabShouFeiGongShiwhere MingCheng in (select MingCheng from tabShouFeiGongShi group by MingCheng having count(MingCheng) >= 2)) t order by MingCheng sql统计重复数据标签：本文系统来源：http://www.cnblogs.com/double405/p/4629781.html
一张表有三个字段:id(城市id) Cityname(城市名) Privence(所属省份)如果要统计每个省份有多少城市请用SQL实现。 一张表有三个字段:id(城市id) Cityname(城市名) Privence(所属省份)如果要统计每个省份有多少城市请用SQL实现。标签：本文系统来源：http://www.cnblogs.com/bjfy/p/5552230.html
截至2015年，Photoshop诞生已有25年。25年中，Photoshop对这个世界产生了非常大的影响。我们都知道Photoshop是最强大最好用的图像处理软件之一，而不少PS插件的存在更是能大大提高Photoshop的性能，提高Photoshop的处理效率。本期国外精品翻译教程就将同大家分享最好用的免费PS插件，希望能对大家使用Photoshop有所帮助。Photoshop诞生已有25年 01、virtualPhotographer 如果你没有足够的时间来对自己的摄影作品进行构图，或者你对...
WITH(NOLOCK)用法select * from( SELECT case sa.ActivityTimeType when 1 then sc.EndDate else sa.EndDate end as EndDate,sa.BeginDate, si.Sort, case si.SeckillItemsType when 1 then ii.ItemStatus when 2 then ‘1‘ end as ItemStatus, si.ItemCount, si.SaleVolume FROM SeckillItems si WITH(NOLOCK) JOIN SeckillActivitys sa WITH(NOLOCK) ON si.ActivityNo = sa.ActivityNo AND si.CustId = sa.CustId left JOI...
hivesql中max，min函数不能作用于多列，因此在有上下门限区间限制时多用公式直接计算。 max(x,y)=(x+y+ABS(x-y))/2 min(x,y)=(x+y-ABS(x-y))/2 若x<a<y x,y为上下门限，a<x则取x,a>y则取y，否则取a min(max(a,x),y)=(a+x+abs(a-x)+2y+2abs(a+x+abs(a-x)-y))/4
一、词频统计： 1.读文本文件生成RDD lines 2.将一行一行的文本分割成单词 words flatmap() 3.全部转换为小写 lower() 4.去掉长度小于3的单词 filter() 5.去掉停用词 6.转换成键值对 map() 7.统计词频 reduceByKey() 二、学生课程分数 groupByKey() -- 按课程汇总全总学生和分数 1. 分解出字段 map() 2. 生成键值对 map() 3. 按键分组 4. 输出汇总结果 三、学生课程分数 reduceByKey() -- 每门课程的选修人数 -- 每个学生的选...