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orderby相关知识

spark 2节点2g数据orderby性能测试和疑惑点
spark的orderby算法类似于桶排序，有三个阶段： 1. 抽样确定bound2. 根据bound进行shuffle write3. shuffle read 并在内存中排序接下来开始实验：配置为两台物理机master1和slave5：master1:  4cores, 4g mem  executor0: 4cores, 1g memslave5: 4cres, 4g mem  executor1: 4cores, 1g mem数据：2g数据集共5百万条记录保存在master1的hdfs上程序逻辑很简单：spark.read.orderby.writedriver在master1上我们先分析spark的ui记录，再根据ganglia的数据做进一步的分析jobs如下：有3个job共运行大约15分钟job0由master1读取了一个128m的数据，我觉得这个job的作用是获取数据类型，列名等，这样如果程序有逻辑错误就可以在编译时抛出，不过程序中的数据结构应该是da
spark 2节点2g数据orderby性能测试和疑惑点--更多的性能数据
这次与上次spark 2节点2g数据orderby性能测试和疑惑点的不同点：1. 输入数据在两台机器上都有拷贝，读取时直接本地读取2. 直接输出数据到本地，每台机器上输出的是自己运行的分区读取数据时slave5仍然只读了4个分区，等会可以看出原因，读取数据时的tasks如下：这就导致了这次的jobs，stages，tasks的分配和上次比可以说是一样，再上一张shuffle read的总览图：下面是ganglia的测试图，我们可以看出原因：master1：slave5：上次是因为网络io导致的slave5只读取了4个分区，这次数据在本地了，磁盘io又严重影响了性能，注意master1是固态盘，slave5是机械盘除了这些数据，这次还记录了executor的gc日志和sink ganglia的数据，这次我先只关注和分析master1，也就是executor1的数据：应用开始时的一段gc日志（第一个字段是应用开始运行时为时间零点的秒数）：sink ganglia有很多指标，先上几个觉得重要的：上个jobs的图方
SQL的查询操作query()
SQL的查询操作。是用SQLiteDatabase提供的query()方法，对数据进行查询。这个方法的参数比较复杂，最少的都有7个参数。query(table,columns, selection, selectionArgs, groupBy, having, orderBy, limit)table：要查询的数据表columns：需要查询的字段，也就是列名selection : 查询的子条件，相当于select语句中的where部分，在条件子句允许使用占位符“?”selectionArges : 对应着selection的占位符的值，要一一对应groupBy : 相当于select语句的groupby后面的部分having : 相当于select语句的having后面的部分orderBy : 相当于select语句的orderBy后面的部分，如： personid desc, age asc;limit : 指定获取数据的条数（偏移量），类似于select语句的limit关键字columns：要查询出
C# LINQ (语言集成查询)
1、LINQ的简介 LINQ,语言集成查询(Language integrated Query)是一组用于C#和Visual Basic语言的扩展.它允许编写C#或者visual Basic代码以查询数据库相同的方式操作内存数据. 2、LINQ的写法 1）、From 临时变量 in 实现Ienumerable<T>接口的对象 Where 条件表达式 [Orderby 条件] [Group by 条件] Select 临时变量中被查询的值例： 'int[] arr = new int[]{8,5,89,41,1,2,3,65,1}; 'var m = from n in arr where n < 5 'orderby n descending select