背景：使用jmeter的插件PerfMon生成的结果数据，需要获取到cpu的TOP 10. 解决方案：使用python语言的pandas组件，可以对csv类型的数据进行各种操作。...使用argparse组件，获取命令行参数；使用re组件，获取需要查找的字符串所在行 2-使用pandas组件，对文件进行排序。...3-命令行执行数据获取及排序，写入文件；再通过命令行获取TOP 10 # /usr/bin/python getcpudata.py --ip="9.77.90.207" --type="CPU" #
在实际开发中，经常需要对数组进行排序。PHP提供了多个函数用于对数组进行排序，其中asort函数可以实现对数组进行升序排序。...一、asort函数的基本用法 asort函数可以对数组进行升序排序，函数形式如下： bool asort ( array &$array [, int $sort_flags = SORT_REGULAR...调用asort函数后，数组会按照升序排序，同时数组的键值关系将保留，即键名不会重置。 二、asort函数的排序规则 asort函数默认按照键值升序排序，不适用于自定义对象或多维数组。...三、案例演示 以下是一个使用asort函数对数组进行升序排序的案例： 函数是经常使用的。
一、列表排序 1、使用 sorted 函数对容器进行排序 在之前的博客 【Python】数据容器总结 ② ( 数据容器元素排序 | 字符串大小比较 | 字符大小比较 | 长短一样的字符串大小比较 | 长短不一样的字符串大小比较...) 中 , 介绍了使用 sorted 函数 对容器中的元素进行排序 ; sorted 函数语法如下 : sorted(iterable, key=None, reverse=False) iterable...list.sort 函数对列表进行排序 在数据处理中 , 经常需要对 列表 进行排序 ; 如果在排序的同时 , 还要指定排序规则 , 那么 就不能使用 sorted 函数 了 , 该函数无法指定排序规则...list.sort 函数对列表进行排序 - 设置排序函数 list.sort 函数 的 key 参数 , 需要传入一个排序函数 , 该函数的规则如下 : 指定的排序函数应该 接受一个参数 并 返回一个值...list.sort 函数对列表进行排序 - 设置 lambda 匿名排序函数 list.sort 函数 的 key 参数 , 需要传入一个排序函数 , 该函数的规则如下 : 指定的排序函数应该 接受一个参数
# 关于排序：如何根据函数返回的值对dart中的List进行排序 void main(){ List pojo = [POJO(5), POJO(3),POJO(7),POJO(1)
大家好，关于数组内容排序的需求也十分常见，我们在业务中会经常使用，本篇文章就总结一些常见的数组排序的方法，一起做个归纳总结。...一、字符串数组排序 1、sort(): 对数组进行排序，默认按字典序排序。...(numbers); console.log(sortedNumbers); // [1, 2, 3, 4, 5] 这些函数提供了不同的方法来排序数组，您可以根据需要使用它们。...三、对象数组排序 如果是对象数组，我们可以使用 JavaScript 中内置的 sort() 方法并传入一个比较函数来实现按照某个对象的属性进行排序。...总之，在 JavaScript 中，排序对象数组可以使用 sort() 方法并传入一个比较函数，或者使用第三方库中的函数。 总结 今天的分享就到这里，感谢你的阅读，我们下期再见。
在这篇文章中，您将学习如何使用Java对Map进行排序。前几日有位朋友面试遇到了这个问题，看似很简单的问题，但是如果不仔细研究一下也是很容易让人懵圈的面试题。所以我决定写这样一篇文章。...使用Streams的sorted()方法对其进行排序 3....如果对Comparator不熟悉，可以看本号前几天的文章，有一篇文章专门介绍了使用Comparator对List进行排序。...二、学习一下HashMap的merge()函数 在学习Map排序之前，有必要讲一下HashMap的merge()函数，该函数应用场景就是当Key重复的时候，如何处理Map的元素值。...四、按Map的值排序 当然，您也可以使用Stream API按其值对Map进行排序： Map sortedMap2 = codes.entrySet().stream(
前提最近在进行Webpack5学习时，学习到HMR，也就是模块热替换，也叫模块热更新的时候，遇到了一个问题。...问题在进行开发环境内模块热更新的时候，React是借助于React Hot Loader来实现的HMR，目前已经改成使用react-refresh来实现了。...于是乎，我进行了以下代码的编写// webpack.config.jsconst path = require('path')const HtmlWebpackPlugin = require('html-webpack-plugin...还好最后参照了别人使用这个插件的代码，最后发现了问题。解决方案直接说问题解决方案这里面的问题就在于webpack.config.js内module.exports里面的mode。...，也会存在上述问题，所以对这个插件需要进行开发环境和打包环境的区分。
github.com/Jingning-Zhang/PlasmaProtein/tree/v1.2 今天的推文重复一下论文中的Figure1，涉及到5个图，分别是折线图，韦恩图，散点图，频率分布直方图，最后一个知识点是如何将这
在Linux系统中，rsync是一种强大的工具，用于文件和目录的备份和同步。然而，在进行备份时，我们可能希望排除某些文件或目录，例如临时文件、日志文件或其他不需要备份的内容。...本文将介绍在Linux中使用rsync进行备份时如何排除文件和目录的方法。图片方法一：使用--exclude选项rsync提供了--exclude选项，可以在命令行中指定要排除的文件或目录。...我们还可以使用通配符来排除多个文件或目录，如下所示：rsync -av --exclude '*.log' --exclude 'temp*' /path/to/source/ /path/to/destination...方法三：使用rsync的模式匹配rsync还支持使用模式匹配来排除文件和目录。我们可以使用通配符来匹配文件和目录名。...*'来排除源目录中的所有隐藏文件和目录。图片结论在Linux中，使用rsync进行备份时，排除文件和目录对于保持备份的干净和高效非常重要。
JSON（JavaScript Object Notation）是一种基于JavaScript语言的轻量级数据交换格式，它用键值对的方式来表示各种数据类型，包括字符串、数字、布尔值、空值、数组和对象。...● 分析或处理信息：我们可以对嵌套结构的JSON中的特定信息进行分析或处理，比如计算Alice和Bob有多少共同爱好，或者按年龄排序所有人等。...下面通过一段代码演示如何遍历JSON，提取所有的网站链接，并对zip文件使用爬虫代理IP下载： # 导入需要的模块 import json import requests # 定义爬虫代理加强版的用户名...，用于遍历json数据，提取所有的链接，并将链接中.zip后缀的文件使用代理IP进行下载 def extract_and_download_links(data): # 如果数据是字典类型，遍历其键值对...(data) 总之，对嵌套结构的JSON进行遍历可以帮助我们更好地理解和利用其中包含的数据，并且提供了更多可能性和灵活性来满足不同场景下的需求。
2、Merge阶段：在远程拷贝数据的同时，ReduceTask启动了两个后台线程对内存和磁盘上的文件进行合并，以防止内存使用过多或磁盘上文件过多。...由于各个MapTask已经实现对自己的处理结果进行了局部排序，因此，ReduceTask只需对所有数据进行一次归并排序即可。4、Reduce阶段：reduce()函数将计算结果写到HDFS上。...1.2、全排序如何用Hadoop产生一个全局排序的文件？最简单的方法是使用一个分区。...替代方案：首先创建一系列排好序的文件；其次，串联这些文件；最后，生成一个全局排序的文件。主要思路是使用一个分区来描述输出的全局排序。...可以自定义groupingcomparator，或者在map端对数据进行排序；然后再reduce输出时，控制只输出前n个数，就达到了topn输出的目的。
于是布隆过滤器则是使用了多个哈希函数，将数据映射到多个位置上面，才能确保数据的准确性，减小误判的概率 2、布隆过滤器的操作及实现 布隆的插入操作： 使用了多个哈希函数，将数据映射到多个位置上面，并将对应位置标记为...，效率会比较低 哈希切割： 创建多个临时文件，并进行标号，读取文件数据使用字符串哈希算法进行哈希映射，映射到对应的文件并将数据存进去，对两个文件的数据都采用这样的做法进行切分，由于我们使用的是同一种字符串哈希算法...，所以相同的字符串必定会被映射到同一个编号下的文件中，所以我们只需要依次对编号相同的Ai和Bi文件中使用set寻找交集即可（如果有些文件切分之后依然过大，可以继续对其进行切分） 给一个超过100G大小的...使用哈希切割的方式来解决文件分片的问题，相同的IP地址必定会被映射到同一个文件中，所以我们依次读取文件，使用Map进行次数统计即可之后再进行排序即可 Linux的命令：sort log_file...当划分后前端的数据刚好等于100后划分结束，对前端数据进行排序即可得到结果。如果前端数据不足100，则从后端数据进行排序后取出不足的那部分补上，再进行排序即可。
： 使用分区剪裁、列剪裁，分区一定要加 少用 COUNT DISTINCT，group by 代替 distinct 是否存在多对多的关联 连接表时使用相同的关键词，这样只会产生一个 job 减少每个阶段的数据量...（不完全是解决数据倾斜的问题，但是减少了IO读写和网络传输，能提高很多效率） 小文件进行合并 在Map执行前合并小文件，减少Map数：CombineHiveInputFormat具有对小文件进行合并的功能...如果还有其他计算，需要进行group by，可以先将值为空的记录单独处理，再和其他计算结果进行union。 10、Hive如何避免小文件的产生,你会如何处理大量小文件？...关于小文件如何处理，也已经是老生常谈的问题。 小文件产生的原因有很多，例如：读取数据源时的大量小文件,使用动态分区插入数据时产生，Reduce/Task数量较多。...解决的方法有： （1）合并小文件：对小文件进行归档（Har）、自定义Inputformat将小文件存储成SequenceFile文件。
： 使用分区剪裁、列剪裁，分区一定要加 少用 COUNT DISTINCT，group by 代替 distinct 是否存在多对多的关联 连接表时使用相同的关键词，这样只会产生一个 job 减少每个阶段的数据量...只要你是老司机，多面试几趟，你就会发现常用的组件，中大型公司面试基本都会问到你如何对其调优。...（不完全是解决数据倾斜的问题，但是减少了IO读写和网络传输，能提高很多效率） 小文件进行合并 在Map执行前合并小文件，减少Map数：CombineHiveInputFormat具有对小文件进行合并的功能...小文件产生的原因有很多，例如：读取数据源时的大量小文件,使用动态分区插入数据时产生，Reduce/Task数量较多。...解决的方法有： （1）合并小文件：对小文件进行归档（Har）、自定义Inputformat将小文件存储成SequenceFile文件。
为了保证所有具有相同 key 的 kv 对被同一个 Reducer 函数处理，框架会使用哈希函数，将所有 Mapper 的输出的 kv 对进行分桶（桶的数量就是 Reducer 的数量），进而路由到对应的...首先，每个 map 任务在输出时，会先将所有输出哈希后分片（一个分片对应一个 reducer），然后在每个分片内对输出进行排序。...reducer 函数可以使用任意的逻辑对这些记录进行处理，并可以产生任意数量的输出。...当对热点 key 进行分组聚集（group）时，可以将分组过程拆成两个阶段，即使用两个相接的 MapReduce。...使用 reduce 侧的连接时，输出会按照 join key 进行分区和排序；使用 map 侧的连接时，输出会和较大数据量输入侧顺序一致（不论是使用 partitioned join 还是 broadcast
那么spark的优化在于： 1、map任务逐条输出计算结果，而不是一次性输出到内存，并使用AppendOnlyMap缓存及其聚合算法对中间结果进行聚合，大大减少了中间结果所占内存的大小。 ...那么reduce端如何处理多个map任务的中间结果？ ...但没有指定聚合、排序函数，且partition数量较小时，一般蚕蛹这种方式。它将多个bucket合并到一个文件，减少map输出的文件数量，节省磁盘I/O，最终提升了性能。 ? ...2、在map端简单排序、排序分组，在reduce端合并并组合 在缓存中利用指定的排序函数对数据按照partition或者Key进行排序，按partition顺序合并写入同一文件。...3、在map端缓存中聚合、排序分组，在reduce端组合 在缓存中对数据按照key聚合，并且利用指定的排序函数对数据按照partition或者key进行排序，最后按partition顺序合并写入同一文件
Map 函数所做的工作，就是进行分词，产生一组形如下表的 K/V 键值对： ? 然后将这组键值对传递给 Reduce，由 Reduce 进行合并。...往下看后边有解释）； 将缓存于内存的 K/V 键值对写入磁盘，分成 R 堆（分堆方法有很多种，论文中提到了使用 Hash 散列函数），然后将结果发送给 Master； Master 将这些 K/V 键值对的存储地址告知...可以使用外部排序）； Reduce Worker 将已经排序的结果进行遍历，将每个 Key 值所对应的一组 Value，所组成的 传递给用户所编写的 reduce 函数进行处理...正是因为 reduce 函数是 non-deterministic 的，本来每次执行的结果也不确定，所以更不会产生影响。 我们所需要处理的输入文件是如何保存的？...MapReduce 是如何做到负载均衡的？ 一开始将文件分块时，分为 M 块，远大于 Map Worker 的数量就有助于负载均衡。
MapReduce是我们再进行离线大数据处理的时候经常要使用的计算模型，MapReduce的计算过程被封装的很好，我们只用使用Map和Reduce函数，所以对其整体的计算过程不是太清楚，同时MapReduce1.0...一个 Hadoop Job的 input 既可以是一个很大的 file, 也可以是多个 file; 无论怎样，getSplit() 都会计算如何分割 input....key/value对按key排序，此时会按照reduce partition进行，分到不同partition中，一旦内存满就会被写入到本地磁盘的文件里，这个文件叫spill file。...当一个 reduce task 所有的 map output 都被拷贝到一个它的 host上时，reduce 就要开始对他们排序了。 排序并不是一次把所有 file 都排序，而是分几轮。...每轮过后产生一个结果，然后再对结果排序。最后一轮就不用产生排序结果了，而是直接向 reduce 提供输入。这时，用户提供的 reduce函数 就可以被调用了。
01 对数据排序 排序操作基于一个或多个属性对序列的元素进行排序。 第一个排序条件对元素执行主要排序。 通过指定第二个排序条件，您可以对每个主要排序组内的元素进行排序。...Enumerable.ReverseQueryable.Reverse 查询表达式语法示例 主要排序示例 主要升序排序 下面的示例演示如何在 LINQ 查询中使用 orderby 子句按字符串长度对数组中的字符串进行升序排序...下面的示例演示如何在 LINQ 查询中使用 orderby descending 子句按字符串的第一个字母对字符串进行降序排序。...：使用组合键进行联接 如何：联接不同文件的内容 (LINQ) (C#) 如何：对 join 子句的结果进行排序 如何：执行自定义联接操作 如何：执行分组联接 如何：执行内部联接 如何：执行左外部联接 如何...：创建嵌套组 如何：按扩展名对文件进行分组 (LINQ) (C#) 如何：对查询结果进行分组 如何：对分组操作执行子查询 如何：使用组将一个文件拆分成多个文件 (LINQ) (C#) 09 生成运算 生成是指创建新的值序列
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