词频统计+倒排索引+数据去重+TopN

介绍 一个简单的程序，用于计算无法直接加载到内存（1GB）的大文件（100GB）中最常出现的url的topn。 用法 生成测试数据 make data 使用1GB网址进行测试 make test 使用100GB网址运行 make run 算法 根据hash（url）将输入文件拆分为1009个小文件。 加载每个小文件，通过dict计算url的出现次数，然后通过堆获取topn出现次数。 合并步骤2中所有出现的topn事件，并获得最终的topn并进行打印。 复杂度分析 N是网址数。 NS是分割文件的数量，等于1009。K是我们想要的结果URL的数量，等于100。BS是缓冲区大小的大小，可能是4096或8192，请参见 步骤1 从输入文件读取或写入拆分文件的时间均为N / BS * T（disk io） ， 哈希计算的时间为N * T（hash） ， 因此时间复杂度为O（max（2 * N

数据架构师第007节实战.topn的实现原理和实战.mp4

大数据实验报告Spark编程实现TopN和InvertedIndex程序.doc

已知有若干个文件（多个），文件中包含若干个正整数，每行一个，示例如下： 45 3 78 456 70 1 999 。。。 编写MR程序分别求解所有文件中最大的三个值（TOP 3）

大数据spark计算TopN的素材.rar

《hadoop实战》中用老api写了TopOne，没有写topN，所以我就用新api，采用多job级联的方式实现了TopN，共大家参考。

在大量的数据记录中，依据某可排序的记录属性（一般为数字类型），找出最大的前N个记录，称为 TopN问题。这是一个常常遇到的问题，也是一个比较简单的算法问题，却很少能有人能写出最优化的 topn算法。本文对常见的TopN算法，进行分析比较，最后给出最优的TopN算法：基于小根堆的筛选 法.

hive中分组取topN、row_number、rank和dense_rank使用介绍

大数据运维的好工具，提供topN数量和目录，输出占用hdfs空间较大的作业列表，较快的排查与处理hdfs占用空间较大的作业导致集群满的问题