MapReduce读取每个统计好的文件 MapTask任务中，设置一个公共堆，大小为100，将每个ip的频率进行插入堆中，最小的将被丢弃掉，结束后统计出每个文件的top100 使用一个ReduceTask进行一次求topN
前言 使用 flink 很长一段时间了，突然发现竟然没有计算过 topN，这可是 flink 常见的计算场景了， 故自己想了一个场景来计算一下。
思路1：快速选择算法 可以采用快速选择算法，借助快排，设mid为每次划分中间结果,每次划分完之后如果mid==k，则说明序列刚刚好，第k位置和他前面的位置都是...
场景描述：TopN 是统计报表和大屏非常常见的功能，主要用来实时计算排行榜。流式的TopN可以使业务方在内存中按照某个统计指标（如出现次数）计算排名并快速出发出更新后的排行榜。...我们以统计词频为例展示一下如何快速开发一个计算TopN的flink程序。 关键词：Flink TopN TopN 是统计报表和大屏非常常见的功能，主要用来实时计算排行榜。...嵌套TopN 全局topN的缺陷是，由于windowall是一个全局并发为1的操作，所有的数据只能汇集到一个节点进行 TopN 的计算，那么计算能力就会受限于单台机器，容易产生数据热点问题。...解决思路就是使用嵌套 TopN，或者说两层 TopN。在原先的 TopN 前面，再加一层 TopN，用于分散热点。...例如可以先加一层分组 TopN，第一层会计算出每一组的 TopN，而后在第二层中进行合并汇总，得到最终的全网TopN。第二层虽然仍是单点，但是大量的计算量由第一层分担了，而第一层是可以水平扩展的。
2 TopN ? TopN不带X，但是TopN达到的效果与RankX有异曲同工之妙。它的特别之处是返回的不是值，是前N行的表，所以需要与Calculate或其他计算类函数结合起来使用。...[前5名销售量] = Calculate([销售量],TopN(5,all('区域负责人名单'),[销售量])) ? TopN返回的表更改了矩阵表中的初始上下文，所以每一行的结果都为136。...这个时候，如果老板想要看前10名的情况，你只需要把TopN公式里的5改成10；如果想要按季度分析，只要把日历表中的年份月份换成年份季度，如果想要计算销售额而不是销售量，那就把销售量度量值都替换成销售额。
Kylin在1.6.0版本中提到了TopN的性能提升非常大：https://issues.apache.org/jira/browse/KYLIN-1917 TopN相关的类存放路径：/core-metadata.../src/main/java/org/apache/kylin/measure/topn 经过测试之后发现，确实有了很大的提升。...在Kylin1.5.4版本中，TopN的性能非常差，有时候cube中如果定义了TopN度量，那么build任务就会需要非常久的时间，甚至直接ERROR。...我们主要是为了了解TopN的实现，因此这里不多做介绍。...Kylin为TopN度量也实现了一个专门的类TopNMeasureType，这个类包括了TopN度量的一些基本信息，主要跟Kylin的度量实现框架有关系，我们也不多做介绍。
[开发技巧]·TopN指标计算方法 ? 1.概念介绍 在图片分类的中经常可以看到Top-1，Top-5等TopN准确率（或者时错误率）。 那这个TopN是什么意思呢？...最终得到[3 1 2 0] 这个怎么应用到TopN计算中呢？
这也是在TopN问题中,能始终保持N个元素,并且很高效的一个原因. 删除最小节点过程是用树的最后一个节点替换为根节点,并重新调整为小顶堆....在java中,解决TopN问题,可以直接使用优先队列类(PriorityBlockingQueue),这个类已经替我们实现了添加和删除操作,并且能通过扩展Comparator能自定义排序方法.有兴趣的可以看看源码...siftUpComparable() siftUpUsingComparator() 删除节点方法: siftDownComparable() siftDownUsingComparator() 我们通过TopN...问题,发现小顶堆是最优解,并详细了解了节点的添加和删除过程.最后附上Java版的小顶堆(优先队列)如何解决TopN问题的....附上代码: static void topN(int[] data, int N) { PriorityBlockingQueue queue = new PriorityBlockingQueue
这个时候就需要TOPN函数了： 语法= TOPN(, , , [[, , [...编写如下代码： TOPN日环比 = IF ( HASONEFILTER ( '示例'[时间] ), VAR BCMAX = MAX ( '示例'[时间] ) VAR...TP = TOPN ( 1, FILTER ( ALL ( '示例'[时间] ), '示例'[时间] < BCMAX ), '示例'[时间], DESC ) VAR LS =
Part I：词频统计并返回topN 统计的文本数据： what do you do how do you do how do you do how are you from operator import...for k, v in result: print k, v if __name__ == '__main__': sort_t() Part II：调用排序算法并返回topN
这一章从实际的需求TopN来学习Flink中的窗口知识。...Thread.sleep(1000) } while (running) } override def cancel(): Unit = running = false } } TopN...思考 计算TopN时我们用到了WindowAll，实际上它就是全局并发为1的操作，那么它的计算受单台机器的限制，且在实际的业务中业务的复杂和量级都可能会出现数据热点，这时要怎么解决呢？
RankX和TopN函数 又是一对好用的函数，特别是对于营销分析，做业绩排名，当然对于学生考试成绩、运动比赛成绩的排名也不在话下，应用场景就根据自己需要来发掘吧。 1 RankX ?...2 TopN TopN不带X，但是TopN达到的效果与RankX有异曲同工之妙。它的特别之处是返回的不是值，是前N行的表，所以需要与Calculate或其他计算类函数结合起来使用。...[前5名销售量] = Calculate([销售量],TopN(5,all('区域负责人名单'),[销售量])) ? TopN返回的表更改了矩阵表中的初始上下文，所以每一行的结果都为136。...这个时候，如果老板想要看前10名的情况，你只需要把TopN公式里的5改成10；如果想要按季度分析，只要把日历表中的年份月份换成年份季度，如果想要计算销售额而不是销售量，那就把销售量度量值都替换成销售额。
有请TOPN函数！...编写如下代码： TOPN移动平均 = VAR TIM = MAX ( '示例'[时间] ) VAR TIM2 = TOPN ( 3, FILTER (...RETURN AVE 这里还有另一种写法，就是将MAX替换成VALUES： VALUES移动平均 = VAR TIM = MAX ( '示例'[时间] ) VAR TIM2 = TOPN...TIM2利用TOPN函数，返回前三行，从小于最新日期的日期中提取；由于TOPN函数自带上下文转换，需要在MAX（VALUES）外面嵌套一层CALCULATE函数将TOPN函数第三参数转换上下文。...修改编码如下： 优化移动平均 = VAR TIM = MAX ( '示例'[时间] ) VAR TIM2 = TOPN ( [移动平均 值], FILTER
这类问题其实就是常见的：每组最大的N条记录(topN)。 【题目】 现有“成绩表”，记录了每个学生各科的成绩。...【举一反三】 经典topN问题：每组最大的N条记录。这类问题涉及到“既要分组，又要排序”的情况，要能想到用窗口函数来实现。...本题的sql语句修改下（将where字句里的条件修改成N），就可以成为这类问题的一个万能模板，遇到这类问题往里面套就可以了： topN问题 sql模板 select * from ( select
evaluation[0], evaluation[1])) end = time() print('耗时：'+str((end-start)/60)) keras各种自编码代码 以上这篇keras topN
在上一篇Flink实战: 窗口TopN分析与实现中实现了在一个窗口内的分组topN，但是在实际中也会遇到没有窗口期的topN,例如在一些实时大屏监控展示中，展示历史到现在所有的TopN数据，将这个称之为全局...topN,仍然以计算区域维度销售额topN的商品为例，看一下全局TopN的实现方法。...并且定时更新输出 与窗口TopN不同，全局TopN没有时间窗口的概念，也就没有时间的概念，因此使用ProcessingTime语义即可，并且也不能再使用Window算子来操作，但是在这个过程中需要完成数据累加操作与定时输出功能...区域TopN计算 上一步得到的salesStream是一个按照区域areaId+商品gdsId维度的销售额，并且是不断更新输出到下游的，接下来就需要完成TopN的计算，在Flink实战: 窗口TopN分析与实现中分析到...TopN的计算不需要保存所有的结果数据，使用红黑树来模拟类似优先级队列功能即可，但是与其不同在于：窗口TopN每次计算TopN是一个全量的窗口结果，而全局TopN其销售额是会不断变动的，因此需要做以下逻辑判断
首先声明本文搭建的环境为：windows8.1 + spark1.6.0 + python2.7 + jdk8，spark on windows 对 windo...
TopN 的需求场景不管是在离线计算还是实时计算都是比较常见的，例如电商中计算热门销售商品、广告计算中点击数前N的广告、搜索中计算搜索次数前N的搜索词。...topN又分为全局topN、分组topN, 比喻说热门销售商品可以直接按照各个商品的销售总额排序，也可以先按照地域分组然后对各个地域下各个商品的销售总额排序。...红黑树的时间复杂度是logN，而堆的构造复杂度是N, 读取复杂度是1， 但是我们这里需要不断的做数据插入那么就涉及不断的构造过程，相对而言选择红黑树比较好(其实flink sql内部做topN也是选择红黑树类型的...就获取第一个节点数据(最小值)与当前需要插入的数据进行比较，如果比其大，则直接舍弃，如果比其小，那么就将TreeSet中第一个节点数据删除，插入新的数据，最终得到的TreeSet 数据就是我们需要的topN...orderId03,1573483408000,gdsId04,400.0,beijing) Order(orderId02,1573483405000,gdsId01,500.0,beijing) 总结 到此为止实现了窗口topN
平铺式Top3使用了新卡片图的引用标签功能（需要Power BI Desktop 2023年11月及以后的版本）。
业务中，常常需要显示 TOP N 的排名前几的产品（或门店，区域）和销售额（或其他指标）。尴尬的问题在于，如果指标的大小一样，会出现重复的元素的情况。例如：
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