AFN取获取接口数据,Cookie已经写入了,所以无需处理,每次请求的时候,会自动将该cookie传给后台去验证.2.将Cookie缓存到本地NSData*cookiesData=[NSKeyedArchiverarchivedDataWithRootObject

http://blog.csdn.net/dzyi_/article/details/22937349原文地址:http://www.xuanyusong.com/archives/561任何一个无规则曲线它都是有若干个线段组成

HiveSQL（HiveSQL）是ApacheHive所使用的SQL方言，专门用于在Hadoop上进行大规模数据处理。以下是一些常见的HiveSQL函数及其使用方法：1.聚合函数COUNT统计记录数。

概述原生的Azkaban支持的plugin类型有以下这些：command：Linuxshell命令行任务gobblin：通用数据采集工具hadoopJava：运行hadoopMR任务java：原生java任务hive

前提环境：已部署完hadoop(HDFS、MapReduce、YARN)1、安装元数据服务MySQL切换root用户#更新密钥rpm--importhttps://repo.mysql.com/RPM-GPG-KEY-mysqL-2022#安装Mysqlyum库rpm-Uvhhttp://repo.mysql.com//mysql57-community-release-el7-7.noarch.

/bin/bashcd/rootmkdirmysql_tarwgethttps://downloads.mysql.com/archives/get/p/23/file/mysql-community-server

翻译：https://www.cloudera.com/documentation/enterprise/latest/topics/cdh_ig_hiveserver2_start_stop.html

HDP（HortonworksDataPlatform）的主要组件包括Hadoop框架、HDFS、MapReduce、YARN以及Hadoop生态系统中的其他关键工具，如Spark、Flink、Hive

Caddy在另外一个机器上出现了错误，执行步骤如下：步骤一：添加Caddy软件源并安装执行以下命令添加Caddy的软件源并安装：sudoaptinstall-ydebian-keyringdebian-archive-keyringapt-transport-httpscurlcurl

背景用户上传的商品表一般会包含商品名称，由于这些商品名称是用户自己起的，里面可能包含了敏感词，需要通过sql找出来哪些商品的商品名称包含了敏感词汇hivesql实现查找商品表名称中包含敏感词的商品实现思路

大数据开发（Hive面试真题）1、举几个Hive开窗函数例子？什么要有开窗函数，和聚集函数区别？2、说下Hive是什么？跟数据仓库区别？3、Hive架构？4、Hive数据倾斜以及解决方案？

转:https://www.cnblogs.com/lvxiuquan/archive/2012/08/22/2650507.html开始--运行--cmd进入命令提示符输入netstat-ano即可看到所有连接的

一、spark介绍是一种通用的大数据计算框架，正如传统大数据技术Hadoop的MapReduce、Hive引擎，以及Storm流式实时计算引擎等.Spark主要用于大数据的计算二、spark下载spark3.5.0

ReturnsdefaultvalueifvalueisnullelsereturnsvalueExample:>SELECTnvl(null,'bla')FROMsrcLIMIT1;blaFunctionclass:org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic.GenericUDFNv

1、查每个hive表占用的空间大小hdfsdfs-du-h/user/hive/warehouse2、按占用空间大小降序排列hdfsdfs-du/user/hive/warehouse/ipms.db|

concat_ws&collect_set:应用1:usereach_iduser_id1id1user_id1id2user_id2id1user_id2id2user_id2id3user_id3id1useridsuser_id1id1,id2user_id2id1,id2,id3user_id3id1selectdt,user_id,concat_ws(',',collect_set(ea

一：往HIVE表中导入导出数据语法结构:[]带括号的表示可选择字段LOADDATA[LOCAL]INPATH‘filepath’[OVERWRITE]INTOTABLEtablename[PARTITION

1.CONCAT与CONCAT_WS函数1.1CONCAT函数--concat(str1,str2,...strN)-returnstheconcatenationofstr1,str2,...strNorconcat(bin1,bin2,...binN)-returnstheconcatenationofbytesinbinarydatabin1,bin2,...binNReturnsNULLi

hiveHive概述Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具。

Hive函数LAG和LEAD使用示例在Hive中LAG和LEAD是用于访问前一个或后一个行的函数，通常与窗口函数一起使用。

hivemetastore，将metadata存储在Hivemetastore中。用户可以直接从Hive访问表。

命令类说明importImportTool将数据导入到集群exportExportTool将集群数据导出codegenCodeGenTool获取数据库中某张表数据生成Java并打包Jarcreate-hive-tableCreateHiveTableTool

SparkSQL工作原理剖析1.编写SQL语句只要是在数据库类型的技术里面，例如MySQL、Oracle等，包括现在大数据领域的数据仓库，例如Hive。

文章目录regexp_replace`'\tabc\ndef\rhij'`→`'abcdefhij'``'\tabc\ndef\rhij'`→`'abcdefhij'`看一下其他的情况regexp_replace'\tabc\ndef\rhij'→'abcdefhij'selectregexp_replace('\tabc\ndef\rhij','\n|\t|\r|','');'abcdefhij

行转列/列转行一、lateralview案例1：与explode连用案例2：与parse_url_tuple连用二、explode三、行列转换行转列多行转多列多行转单列列转行多列转多行单列转多行一、lateralview分类：视图功能：配合UDTF来使用,把某一行数据拆分成多行数据很多的UDTF不能将结果与源表进行关联，使用lateralview，可以将UDTF拆分的单个字段数据与原始表数据关联上

一张表dwd_user_log有如下字段：1）直播间：live_id2）用户:userid3）时间戳:date_stamp4）登陆类型:entry_type(登入in和登出out)求某天每个直播间最大在线人数？selectlive_id,max(total_users)max_total_usersfrom(selectlive_id,userid,date_stamp,sum(ind)over(

在大数据领域，HiveSQL是一种常用的查询语言，用于在Hadoop上进行数据分析和处理。为了确保代码的可读性、维护性和性能，制定一套规范化的HiveSQL开发规范至关重要。

大数据开发（Hadoop面试真题）1、Hivecount(distinct)有几个reduce，海量数据会有什么问题？

Hive分组排序取topN的sql查询示例要在Hive中实现分组排序并取每组的前N条记录，可以使用ROW_NUMBER()窗口函数结合PARTITIONBY和ORDERBY子句。

1：归档日志文件在线日志——用于崩溃/实例恢复/介质恢复归档日志——用于介质恢复2：确认数据库是否为归档模式archiveloglist;--查看数据归档信息selectlog_modefromv$database

概念架构hbasemaster存储元数据、regionServer实际控制表数据，存储单位是Region，底层数据存储使用HDFShive通过driver将sql分解成mapreduce任务元数据需要单独存储到一个关系型数据库

1下载QT1.1.打开链接：https://download.qt.io/archive/qt/在这个链接上，可以看到不同版本的QT，我们选择稳定5.9/点开后，选择5.9.8版本，可以看到不同版本的QT

一、字符串连接函数：concat功能：将多个字符串连接成一个字符串语法:concat(stringA,stringB…)返回值:string说明：返回输入字符串连接后的结果，支持任意个输入字符串举例：hive

一、定义作业文件作业文件该文件将包括输入源、输出目标和要执行的配置文件的位置，具体内容如下metrics:-/user/xrx/qdb.yaml#此位置为hdfs文件系统目录inputs:output:jdbc:connectionUrl:"jdbc:mysql://233.233.233.233:3306/sjjc"user:"root"password:"123456"driver:"com.

什么是join过程中导致的数据暴增？例如：给左表的每个用户打上是否是新用户的标签，左表的用户数为100，但是关联右表之后，得到的用户数为200甚至更多什么原因导致的数据暴增呢？我们来看一下案例：spark-sql>withtest1as>(select'10001'asuid,'xiaomi'asqid>unionall>select'10002'asuid,'huawei'asqid>union

1.左连接leftjoinspark-sql>withtest1as(>select1asuser_id,'xiaoming'asname>unionall>select2asuser_id,'xiaolan'asname>unionall>select3asuser_id,'xiaoxin'asname>),>>test2as(>select1asuser_id,19asage>unionall

准备工作：1、需要安装配置好hive，如果不会安装可以跳转到Linux下编写脚本自动安装hive2、需要安装配置好spark，如果不会安装可以跳转到Spark安装与配置（单机版）3、需要安装配置好Hadoop

定义格式如下：createtabletableName(......colNamearray......)说明：下标从0开始，越界不报错，以null代替案例准备：测试数据zhangsan78,89,92,96lisi67,75,83,94王五23,12createtableifnotexistsarr1(namestring,scoresarray)rowformatdelimitedfields

查了很多资料发现网上很多文章都是转发和抄袭，有些问题。这里分享一个自己项目中使用的行转列例子，供大家参考。代码如下：SELECTmy_id,nm_cd_map['A']ASmy_cd_a,nm_cd_map['B']ASmy_cd_b,nm_cd_map['C']ASmy_cd_c,nm_num_map['A']ASmy_num_a,nm_num_map['B']ASmy_num_b,nm_num

一、删除数据库注意：Hive与MySQL再删除数据库时是有一点不一样的。Hive再删除数据库操作时，要保证该库下没有任何数据表！

转载自https://www.mr-mao.cn/archives/auto-configure-ssh-nopass-login.html1、在主机的操作系统上安装expect2、新建host_ip文件

欢迎访问我的GitHubhttps://github.com/zq2599/blog_demos内容：所有原创文章分类汇总及配套源码，涉及Java、Docker、Kubernetes、DevOPS等；《hive

文章目录相关文献常量：当前日期、时间戳前一天日期、后一天日期获取日期中的年、季度、月、周、日、小时、分、秒等时间戳转换时间戳to日期日期to时间戳日期之间月、天数差作者：小猪快跑基础数学&计算数学，从事优化领域5年+，主要研究方向：MIP求解器、整数规划、随机规划、智能优化算法。如有错误，欢迎指正。如有更好的算法，也欢迎交流！！！——@小猪快跑相关文献LanguageManualUDF-Apach

數據集成平台：datax將MySQL數據以query方式同步到hive1.py腳本#coding=utf-8importjsonimportgetoptimportosimportsysimportMySQLdbimportre

php使用原生的ZipArchive类来打包zip。

OpenHarmonyJS和TS三方组件介绍OpenHarmonyJS和TS三方组件使用的是OpenHarmony静态共享包，即HAR(HarmonyArchive)，可以包含js/ts代码、c++库、

转载自：http://blog.csdn.net/chenyusiyuan/archive/2007/11/19/1892378.aspxMATLAB编程风格指南——RichardJohnsonVersion1.5

一、控制hive任务中的map数:1.通常情况下，作业会通过input的目录产生一个或者多个map任务。

一、总览MR执行过程一般的MapReduce程序会经过以下几个过程：输入（Input）、输入分片（Splitting）、Map阶段、Shuffle阶段、Reduce阶段、输出（Finalresult）。1、输入就不用说了，数据一般放在HDFS上面就可以了，而且文件是被分块的。关于文件块和文件分片的关系，在输入分片中说明。2、输入分片：在进行Map阶段之前，MapReduce框架会根据输入文件计算输

Hive中的Join可分为CommonJoin（Reduce阶段完成join）和MapJoin（Map阶段完成join）。简单介绍一下两种join的原理和机制。