- 【大数据分析】Spark SQL查询:使用SQL命令
sword_csdn
Sparkspark数据分析sql
对于使用关系型数据库或分布式数据库的用户可能更容易和更自然地使用SQL,比如Hive。在SparkSQL编写SQL命令时,它们将被转换为DataFrame上的操作。通过连接到Spark的Thrift服务器,它们可以通过标准的JDBC或ODBC协议从应用服务器连接到Spark。Spark支持两种SQL方言:SQL和HQL。Spark社区推荐的是HQL,因为HQL具有更丰富的功能。要使用HQL,需要使
- mysql8.4+mysql router读写分离
Alex_z0897
mysql数据库
以下为容器环境内搭建准备工作:拉取镜像:镜像版本mysql8.4container-registry.oracle.com/mysql/community-router8.4下载mysql_shellmysql-shell-9.0.1-linux-glibc2.17-x86-64bit.tar.gz下载地址:https://downloads.mysql.com/archives/shell/参考
- 安装配置MAVEN
ByteVoyager
mavenjava
安装配置MAVEN1.获取安装包下载apache-maven-3.8.1-bin.zip,下载地址:https://archive.apache.org/dist/maven/maven-3/3.8.1/binaries/apache-maven-3.8.1-bin.zip。2.解压maven压缩包3.配置maven环境变量新建环境变量MAVEN_HOME:右击【此电脑】->【属性】->【高级系统
- MapReduce 读取 Hive ORC ArrayIndexOutOfBoundsException: 1024 异常解决
一张假钞
mapreducehive大数据
个人博客地址:MapReduce读取HiveORCArrayIndexOutOfBoundsException:1024异常解决|一张假钞的真实世界在MR处理ORC的时候遇到如下异常:Exceptioninthread"main"java.lang.ArrayIndexOutOfBoundsException:1024atorg.apache.orc.impl.RunLengthIntegerRe
- Anaconda 配置镜像源
猿代码_xiao
pythonpytorchpython深度学习
Anaconda镜像使用帮助Anaconda是一个用于科学计算的Python发行版,支持Linux,Mac,Windows,包含了众多流行的科学计算、数据分析的Python包。Anaconda安装包可以到https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/下载。TUNA还提供了Anaconda仓库与第三方源(conda-forge、msys2
- linux安装python开发环境
燃冰结晶
linuxpythonlinuxinstallpythonjupyterpythonweb开发环境
安装Anaconda下载Anacondawgethttps://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-5.3.0-Linux-x86_64.sh安装AnacondabashAnaconda3-5.3.0-Linux-x86_64.sh会选择安装路径会选择是否需要安装vscode,国内安装不上,所以不要安装了刷新环境配置source~/.bashrc验证是否安装成功
- 实现MySQL数据全量迁移至Hive的简单脚本
xiaoxaoyu
数仓数据仓库
1、主要思路:编写脚本执行建表语句、sqoop命令1.1、编写建表语句脚本思路:在虚拟机下执行hive-f/脚本路径即可执行hql脚本1.2、编写shell脚本脚本内容为分为两部分执行hql建表语句脚本sqoop迁移命令2、示范案例:2.1、hive建表脚本:--示范案例dropdatabaseifexistsods_myshopscascade;createdatabaseods_myshops
- Hive的动态分区与静态分区(区别及详解)
东南枝上的大雄
Hadoophive大数据hadoop
静态分区与动态分区的区别:1、静态分区2、动态分区静态分区与动态分区的区别:静态分区是先把分区表创好,然后手动把数据导入到对应的分区里面去。静态分区实在编译期间指定分区名。静态分区支持load、insert两种插入方式。静态分区是用于分区少,分区名可以明确的数据。动态分区是有一份数据集(2015-2022年的),按照数据集的字段给动态的生成分区。动态分区实在SQL执行的时候确定的。动态分区前需打开
- hive—常用的函数整理
风子~
hivehadoop数据仓库
1、size(split(...))函数用于计算分割后字符串数组的长度1)实例:由客户编号列表计算客户编号个数--数据准备withtmp_test01as(select'tag074445270'tag_id,'202501'busi_mon,'012399931003,012399931000'index_valunionallselect'tag074445271'tag_id,'202501
- Hive 分区详解
mm_ren
分区表hadoop大数据hivespark
在Hive中处理数据时,当处理的一张表的数据量过大的时候,每次查询都是遍历整张表,显然对于计算机来说,是负担比较重的。所以我们可不可以针对数据进行分类,查询时只遍历该分类中的数据,这样就能有效的解决问题。所以就会Hive在表的架构下,就会有分区的这个概念,就是为了满足此需求。分区表的一个分区对应hdfs上的一个目录分区表包括静态分区表和动态分区表,根据分区会不会自动创建来区分多级分区表,即创建的时
- Hive的动态分区的原理
肥猪猪爸
大数据hivehadoop数据仓库大数据sql面试
Hive动态分区原理详解1.什么是Hive动态分区?在Hive中,分区(Partition)是对表数据的一种划分方式,类似于关系型数据库中的分区表。例如,在电商数据中,可以按year、month、day进行分区存储,以便提高查询效率。静态分区(StaticPartition):用户在INSERT数据时手动指定分区字段的值。动态分区(DynamicPartition):分区字段的值从数据本身自动提取
- hive全量迁移脚本
我要用代码向我喜欢的女孩表白
数据迁移bigdata-大数据专栏hivehadoop数据仓库
#!/bin/bash#场景:数据在同一库下,并且hive是内部表(前缀的hdfs地址是相同的)#1.读取一个文件,获取表名#echo"时间$dt_jian_2-------------------------">>/home/hadoop/qianyi_zengliang/rs.txt#跟客户宽带有关,万兆(1.2g),然后咨询业务后,看监控高峰,大概可以用一般600mb/spinjie="ha
- 笔记:DataSphere Studio安装部署流程
右边com
Java大数据
一、标准版部署标准版:有一定的安装难度,体现在Hadoop、Hive和Spark版本不同时,可能需要重新编译,可能会出现包冲突问题。适合于试用和生产使用,2~3小时即可部署起来。支持的功能有:数据开发IDE-Scriptis工作流实时执行信号功能和邮件功能数据可视化-Visualis数据质量-Qualitis(单机版)工作流定时调度-Azkaban(单机版)Linkis管理台二、基础环境准备2.1
- HIVE- SPARK
流川枫_
20210706hdfshivespark
日常记录备忘Hive修改字段类型之后(varchar->string)Hive可以查到数据,Presto查询报错;分区字段数据类型和表结构字段类型不一样;spark-sql分区表和非分区表兼容问题,不能关联可以建临时表把分区数据导入,用完数据将表删除;count有数据,select没数据可能是压缩格式所导致;优化合全量任务,之前是row_number()函数先插入当天增量,取出最新的数据插入全量表
- Hive的ReduceJoin/MapJoin/SMBJoin
for your wish
Hive面试Interviewhivehadoop
Hive中就是把Map,Reduce的Join拿过来,通过SQL来表示。参考链接:LanguageManualJoins-ApacheHive-ApacheSoftwareFoundation1.Reduce/Common/ShuffleJoinReduceJoin在Hive中也叫CommonJoin或ShuffleJoin它会进行把相同key的value合在一起,正好符合我们在sql中的join
- hive-site.xml 配置总结
hxsln11
hivexmlhadoop
在Hive安装后,hive主要的配置文件为conf中hive-site.xml那该文件中那么多的配置选项都是什么含义呢。下面这篇文章带你解密这些配置请跟随以下这些问题来看以下配置:1.hive输出格式的配置项是哪个?2.hive被各种语言调用如何配置?3.hive提交作业是在hive中还是hadoop中?4.一个查询的最后一个map/reduce任务输出是否被压缩的标志,通过哪个配置项?5.当用户
- 小白也能安装:Ubuntu20.04 安装 RabbitMQ
Valishment
RabbitMQubunturabbitmqlinux阿里云java
开始我使用的是阿里云的轻量级服务器Ubuntu20.04系统镜像作为平台因为要使用RabbitMQ,想着步骤有点繁琐,写篇记一记安装基本依赖项更新源sudoapt-getupdate-y下载签名密钥和软件包所需的先决条件sudoapt-getinstallcurlgnupgdebian-keyringdebian-archive-keyring-y添加存储库签名密钥(指示易于信任由该密钥签名的软件
- 最新Apache Hudi 1.0.1源码编译详细教程以及常见问题处理
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大数据组件安装部署教程hudi1.0.1源码编译教程最新
1.最新ApacheHudi1.0.1源码编译2.Flink、Spark、Hive集成Hudi1.0.13.flinkstreaming写入hudi目录1.版本介绍2.安装maven2.1.下载maven2.2.设置环境变量2.3.添加Maven镜像3.编译hudi3.1.下载hudi源码3.2.修改hudi源码3.3.修改hudi-1.0.1/pom.xml,注释或去掉410行内容3.4.安装c
- Python 算法交易秘籍(五)
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原文:zh.annas-archive.org/md5/010eca9c9f84c67fe4f8eb1d9bd1d316译者:飞龙协议:CCBY-NC-SA4.0第十一章:算法交易-实际交易现在我们已经建立了各种算法交易策略,并成功地进行了令人满意的回测,并在实时市场中进行了纸上交易,现在终于到了进行实际交易的时候了。实际交易是指我们在真实市场小时内用真钱执行交易策略。如果您的策略在回测和纸上交易
- Hive中文乱码解决方法
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Hive中文乱码解决方法一、Hive中文乱码原因二、Hive中文乱码解决方法三、修改hive配置文件四、再次查看表信息,中文注释正常一、Hive中文乱码原因hive的元数据是由mysql管理的,mysql默认编码是latin1,中文存储进去容易乱码,所以最好把mysql的编码改成utf-8二、Hive中文乱码解决方法需要把相应注释的地方的字符集由latin1改成utf-8,用到注释的就三个地方,表
- hive建表语句 增加字段、分区基础操作
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数据库#hivehivehadoopbigdata
目录hive建表内部分区表外部分区表表结构复制:hive表删除hive表重命名表修改操作增加分区修改分区删除分区新增表字段hive建表IFNOTEXISTS:表不存在才会创建分隔符:field.delim是表的两个列字段之间的文件中的字段分隔符.serialization.format是文件序列化时表中两个列字段之间的文件中的字段分隔符.分区partition:创建表时可指定分区字段,多个分区字段
- Hive JOIN过滤条件位置玄学:ON vs WHERE的量子纠缠
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HiveJOIN过滤条件位置玄学:ONvsWHERE的量子纠缠作为数据工程师,HiveJOIN就像吃火锅选蘸料——放错位置味道全变!今天带你破解字节/阿里等大厂高频面试题:ON和WHERE后的过滤条件究竟有什么不同?一、核心差异对比表特性ON子句WHERE子句执行时机JOIN操作时JOIN完成后影响范围单表过滤(左右表独立)两表JOIN后的结果集NULL值处理保留未匹配的主表记录过滤掉所有不满足条
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一:MySql架构1.一条sql语句如何执行的:mysql5.7查询缓存默认关闭,mysql8缓存已被移除。存储引擎对比:MySIAM:表级锁定,不支持事务,已读为主InnoDB:支持事务,支持外键,支持行级别和表级别的锁定,B+索引,效率高Memory:内存存储。Archive:用于存储和检索大量很少引用的历史、存档、安全审计信息,不支持事务。mysql架构局部性原理:读取磁盘的数据,它附近的数
- python编译成dll文件_Python 调用DLL文件
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python编译成dll文件
http://blog.csdn.net/magictong/archive/2008/10/14/3075478.aspx貌似原文的网页服务器有问题,总是load不全,所以备个份:Python调用windows下DLL详解在python中某些时候需要C做效率上的补充,在实际应用中,需要做部分数据的交互。使用python中的ctypes模块可以很方便的调用windows的dll(也包括linux下
- 大数据之-hdfs+hive+hbase+kudu+presto集群(6节点)
管哥的运维私房菜
大数据hdfshivekuduprestohbase
几个主要软件的下载地址:prestohttps://prestosql.io/docs/current/index.htmlkudurpm包地址https://github.com/MartinWeindel/kudu-rpm/releaseshivehttp://mirror.bit.edu.cn/apache/hive/hdfshttp://archive.apache.org/dist/ha
- 高可用(HA)架构
weixin_34344403
运维系统架构java
http://aokunsang.iteye.com/blog/2053719浅谈web应用的负载均衡、集群、高可用(HA)解决方案http://zhuanlan.51cto.com/art/201612/524201.htm互联网架构“高可用”http://www.blogjava.net/ivanwan/archive/2013/12/25/408014.htmlLVS/Nginx/HAPro
- go hive skynet_MMORPG游戏服务器技术选型参考-Go语言中文社区
weixin_39908948
gohiveskynet
游戏服务器一般追求稳定和效率,所以偏向于保守,使用的技术手段也是以已经过验证、开发人员最熟悉、能HOLD为主要前提。1、典型按场景分服设计开发语言:c++数据库:mysql架构:多个网关:维持与玩家间的SOCKET连接,可处理广播、断线重连等逻辑。一个或多个账号登陆验证服务器:处理登陆、排队等逻辑。多个场景服务器:处理在本地图上能解决的逻辑,如:打怪、玩家间战斗、接任务、完成任务等各种不需要跨地图
- Linux安装Anaconda、Miniconda
让我安静会
配置与安装linux运维服务器
Anaconda下载:https://repo.anaconda.com/archive/MinicondaDocument:https://docs.conda.io/projects/miniconda/en/latest/index.html进入Linux系统,到/data/file/文件夹下,直接将anaconda下载到该文件夹中:wgethttps://repo.anaconda.com
- hive spark读取hive hbase外表报错分析和解决
spring208208
hivehivesparkhbase
问题现象使用Sparkshell操作hive关联Hbase的外表导致报错;hive使用tez引擎操作关联Hbase的外表时报错。问题1:使用tez或spark引擎,在hive查询时只要关联hbase的hive表就会有问题其他表正常。“org.apache.hadoop.hbase.client.RetriesExhaustedException:Can’tgetthelocations”问题2:s
- 【Python】解决PyTorch报错:PytorchStreamReader failed reading zip archive: failed finding central的解决方案
I'mAlex
pythonpytorch开发语言
在使用PyTorch时,遇到“PytorchStreamReaderfailedreadingziparchive:failedfindingcentral”错误通常是由于损坏的模型文件或不兼容的文件版本导致的。这种问题在加载模型或数据时比较常见。以下是一些排查和解决该问题的步骤。博主简介:现任阿里巴巴嵌入式技术专家,15年工作经验,深耕嵌入式+人工智能领域,精通嵌入式领域开发、技术管理、简历招聘
- 插入表主键冲突做更新
a-john
有以下场景:
用户下了一个订单,订单内的内容较多,且来自多表,首次下单的时候,内容可能会不全(部分内容不是必须,出现有些表根本就没有没有该订单的值)。在以后更改订单时,有些内容会更改,有些内容会新增。
问题:
如果在sql语句中执行update操作,在没有数据的表中会出错。如果在逻辑代码中先做查询,查询结果有做更新,没有做插入,这样会将代码复杂化。
解决:
mysql中提供了一个sql语
- Android xml资源文件中@、@android:type、@*、?、@+含义和区别
Cb123456
@+@?@*
一.@代表引用资源
1.引用自定义资源。格式:@[package:]type/name
android:text="@string/hello"
2.引用系统资源。格式:@android:type/name
android:textColor="@android:color/opaque_red"
- 数据结构的基本介绍
天子之骄
数据结构散列表树、图线性结构价格标签
数据结构的基本介绍
数据结构就是数据的组织形式,用一种提前设计好的框架去存取数据,以便更方便,高效的对数据进行增删查改。正确选择合适的数据结构,对软件程序的高效执行的影响作用不亚于算法的设计。此外,在计算机系统中数据结构的作用也是非同小可。例如常常在编程语言中听到的栈,堆等,就是经典的数据结构。
经典的数据结构大致如下:
一:线性数据结构
(1):列表
a
- 通过二维码开放平台的API快速生成二维码
一炮送你回车库
api
现在很多网站都有通过扫二维码用手机连接的功能,联图网(http://www.liantu.com/pingtai/)的二维码开放平台开放了一个生成二维码图片的Api,挺方便使用的。闲着无聊,写了个前台快速生成二维码的方法。
html代码如下:(二维码将生成在这div下)
? 1
&nbs
- ImageIO读取一张图片改变大小
3213213333332132
javaIOimageBufferedImage
package com.demo;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import javax.imageio.ImageIO;
/**
* @Description 读取一张图片改变大小
* @author FuJianyon
- myeclipse集成svn(一针见血)
7454103
eclipseSVNMyEclipse
&n
- 装箱与拆箱----autoboxing和unboxing
darkranger
J2SE
4.2 自动装箱和拆箱
基本数据(Primitive)类型的自动装箱(autoboxing)、拆箱(unboxing)是自J2SE 5.0开始提供的功能。虽然为您打包基本数据类型提供了方便,但提供方便的同时表示隐藏了细节,建议在能够区分基本数据类型与对象的差别时再使用。
4.2.1 autoboxing和unboxing
在Java中,所有要处理的东西几乎都是对象(Object)
- ajax传统的方式制作ajax
aijuans
Ajax
//这是前台的代码
<%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="UTF-8"%> <% String path = request.getContextPath(); String basePath = request.getScheme()+
- 只用jre的eclipse是怎么编译java源文件的?
avords
javaeclipsejdktomcat
eclipse只需要jre就可以运行开发java程序了,也能自动 编译java源代码,但是jre不是java的运行环境么,难道jre中也带有编译工具? 还是eclipse自己实现的?谁能给解释一下呢问题补充:假设系统中没有安装jdk or jre,只在eclipse的目录中有一个jre,那么eclipse会采用该jre,问题是eclipse照样可以编译java源文件,为什么呢?
&nb
- 前端模块化
bee1314
模块化
背景: 前端JavaScript模块化,其实已经不是什么新鲜事了。但是很多的项目还没有真正的使用起来,还处于刀耕火种的野蛮生长阶段。 JavaScript一直缺乏有效的包管理机制,造成了大量的全局变量,大量的方法冲突。我们多么渴望有天能像Java(import),Python (import),Ruby(require)那样写代码。在没有包管理机制的年代,我们是怎么避免所
- 处理百万级以上的数据处理
bijian1013
oraclesql数据库大数据查询
一.处理百万级以上的数据提高查询速度的方法: 1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
2.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 o
- mac 卸载 java 1.7 或更高版本
征客丶
javaOS
卸载 java 1.7 或更高
sudo rm -rf /Library/Internet\ Plug-Ins/JavaAppletPlugin.plugin
成功执行此命令后,还可以执行 java 与 javac 命令
sudo rm -rf /Library/PreferencePanes/JavaControlPanel.prefPane
成功执行此命令后,还可以执行 java
- 【Spark六十一】Spark Streaming结合Flume、Kafka进行日志分析
bit1129
Stream
第一步,Flume和Kakfa对接,Flume抓取日志,写到Kafka中
第二部,Spark Streaming读取Kafka中的数据,进行实时分析
本文首先使用Kakfa自带的消息处理(脚本)来获取消息,走通Flume和Kafka的对接 1. Flume配置
1. 下载Flume和Kafka集成的插件,下载地址:https://github.com/beyondj2ee/f
- Erlang vs TNSDL
bookjovi
erlang
TNSDL是Nokia内部用于开发电信交换软件的私有语言,是在SDL语言的基础上加以修改而成,TNSDL需翻译成C语言得以编译执行,TNSDL语言中实现了异步并行的特点,当然要完整实现异步并行还需要运行时动态库的支持,异步并行类似于Erlang的process(轻量级进程),TNSDL中则称之为hand,Erlang是基于vm(beam)开发,
- 非常希望有一个预防疲劳的java软件, 预防过劳死和眼睛疲劳,大家一起努力搞一个
ljy325
企业应用
非常希望有一个预防疲劳的java软件,我看新闻和网站,国防科技大学的科学家累死了,太疲劳,老是加班,不休息,经常吃药,吃药根本就没用,根本原因是疲劳过度。我以前做java,那会公司垃圾,老想赶快学习到东西跳槽离开,搞得超负荷,不明理。深圳做软件开发经常累死人,总有不明理的人,有个软件提醒限制很好,可以挽救很多人的生命。
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- 读《研磨设计模式》-代码笔记-原型模式
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声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
/**
* Effective Java 建议使用copy constructor or copy factory来代替clone()方法:
* 1.public Product copy(Product p){}
* 2.publi
- 配置管理---svn工具之权限配置
chenyu19891124
SVN
今天花了大半天的功夫,终于弄懂svn权限配置。下面是今天收获的战绩。
安装完svn后就是在svn中建立版本库,比如我本地的是版本库路径是C:\Repositories\pepos。pepos是我的版本库。在pepos的目录结构
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在conf里面的auth里赋予的权限配置为
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- 批量执行 bulk collect与forall用法
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FETCH INTO以及RETURNING INTO子句中使用BULK COLLECT。本文将逐一描述BULK COLLECT在这几种情形下的用法。
有关FORALL语句的用法请参考:批量SQL之 F
- Linux下使用rsync最快速删除海量文件的方法
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2、建立一个空的文件夹:mkdir /tmp/test
3、用rsync删除目标目录:rsync --delete-before -a -H -v --progress --stats /tmp/test/ log/这样我们要删除的log目录就会被清空了,删除的速度会非常快。rsync实际上用的是替换原理,处理数十万个文件也是秒删。
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- Memcached(二)、Centos安装Memcached服务器
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rpm和yum安装memcached服务器连接没有找到,所以我使用的是make的方式安装,由于make依赖于gcc,所以要先安装gcc
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建议可以先切换到root用户,不然可能会遇到权限问题:su root 输入密码......
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Given a sorted linked list, delete all duplicates such that each element appear only once.
For example,Given 1->1->2, return 1->2.Given 1->1->2->3->3, return&
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在JDK1.5之前的单例实现方式有两种(懒汉式和饿汉式并无设计上的区别故看做一种),两者同是私有构
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Spring-test模块中的应用上下文和web及spring boot的有很大差异。主要试下来差异有:
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本文描述了一种在ITEYE博客频道上面出现的新型的商业广告形式及其应对方法,对于其他的用户生成内容站点类型也具有同样的适用性。
最近在ITEYE博客频道上面出现了一种新型的商业广告形式,方法如下:
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