题目大意 给n个学生的邮箱地址和成绩 和成绩分界点g 名人堂人数k 统计总共发多少奖学金 按要求输出名人堂（成绩从大到小 一样成绩的话按字典序输出） 代码 #include<bits/stdc++.h> using namespace std; struct Node { string s; int ...
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2021-04-07 11:06:05
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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 ...
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2021-04-07 11:00:42
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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 ...
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2021-04-07 10:49:31
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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 ...
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2021-04-07 10:40:25
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与现在相对热门的Clickhouse引擎相比，Druid对高并发的支持相对较好和稳定，但是Clickhouse在任务队列模式中的数据查询能力十分出色，但是对高并发支持不够友好，需要做好很多服务监控和预警。大数据组件中OLAP引擎的选型有很多，在数据的查询引擎层通常都具有两种或者以上的OLAP引擎，选... ...
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2021-04-07 10:30:18
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一、词频统计： 1.读文本文件生成RDD 2.将文本分割成单词 words 3.全部转换为小写 4.去掉长度小于3的单词 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 ...
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2021-04-06 15:20:05
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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 ...
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2021-04-06 15:15:03
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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/wordcount/word.txt") words = lines.flatMa ...
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2021-04-06 15:08:22
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redis简介(nosql) 安装win：https://github.com/microsoftarchive/redis/releases/tag/win-3.2.100 redis是一个高性能的键值对key-value数据库 特征： 数据间没有必然的关联关系 内部采用单线程机制进行工作 高性能 ...
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2021-04-06 15:05:17
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一、filter,map,flatmap练习： 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 3.全部转换为小写 4.去掉长度小于3的单词 5.去掉停用词 二、groupByKey练习 6.练习一的生成单词键值对 7.对单词进行分组 8.查看分组结果 学生科目成绩 ...
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2021-04-06 15:04:43
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