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！

镜像介绍2.1Docker镜像简介2.2Docker镜像特点三、Dockerfile介绍3.1Dockerfile简介3.2Dockerfile组成四、本地环境介绍4.1本地环境规划4.2本次实践介绍五、实战项目一

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

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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。

【深入了解PyTorch】PyTorch实战项目示例：深入探索图像分类、目标检测和情感分析PyTorch实战项目示例：深入探索图像分类、目标检测和情感分析项目一：图像分类数据集准备构建模型训练模型模型评估和预测项目二

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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。

因为Hive底层就是MR,所以问题实际是MR如何确定map数量和reduce数量.map数量map数量逻辑如下map数量=split数量split数量=文件大小/splitsizesplitszie=Math.max

今天下午，在微信群里看到粉丝聊天，提到了一个某公司的面试题：什么情况下，hive只会产生一个reduce任务，而没有maptask这个问题是不是很神奇？

对于JOIN操作：Map：以JOINON条件中的列作为Key，如果有多个列，则Key是这些列的组合以JOIN之后所关心的列作为Value，当有多个列时，Value是这些列的组合。在Value中还会包含表的Tag信息，用于标明此Value对应于哪个表。按照Key进行排序。Shuffle：根据Key的值进行Hash，并将Key/Value对按照Hash值推至不同对Reduce中。Reduce：Redu

1.概述主要对基于MR的map数和reduce数测试与调优2.数据准备（1）表信息本次测试的表和sql都是使用的TPC-DS，表文件存储格式为text表名是否压缩总数占用空间文件数date_dim否730499.8M1item否4800012.9M1store否11830.5K1store_sales否230396418723109G8000store_sales_compress是2303964

0、先说结论：由于mapreduce中没有办法直接控制map数量，所以只能曲线救国，通过设置每个map中处理的数据量进行设置；reduce是可以直接设置的。控制map和reduce的参数setmapred.max.split.size=256000000;    --决定每个map处理的最大的文件大小，单位为Bsetmapred.min.split.size.per.node=1;    --节点

水善利万物而不争，处众人之所恶，故几于道文章目录环境介绍实现1.初始化拉链表2.后续拉链表数据的更新总结彩蛋-想清空表的数据：转成内部表，清空数据后，再转成外部表，将分区目录删掉，然后再次跑脚本，其他表都没问题就拉链表新算出过期分区的数据拉不进去，这是啥原因？有高人指点一下吗？环境介绍  拉链表可以用来记录数据的声明周期，适合那种数据量大但新增和修改频率不是很高的场景。比如总共100万条数据，每天

的数量由以下参数决定文件个数文件大小blocksize一般而言，对于每一个输入的文件会有一个mapsplit，每一个分片会开启一个map任务，很容易导致小文件问题（如果不进行小文件合并，极可能导致Hadoop集群资源雪崩）hive

如果相机不带机身马达，那么只能用带马达的镜头，不然只能手动调整光圈来对焦，麻烦一点转载于:https://www.cnblogs.com/NICKBLOG/archive/2013/02/05/2892901

生态圈1.HBase的数据存储在HDFS里2.MapReduce可以计算HBase里的数据，也可以计算HDFS里的数据3.Hive是数据分析数据引擎，也是MapReduce模型，支持SQL4.Pig也是一个数据分析引擎

目录MFC消息响应机制分析MFC消息响应机制分析http://www.cnblogs.com/dsky/archive/2012/05/28/2520853.html【MFC快捷键】VC程序快捷键的添加

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command模块shell模块cron模块user模块group模块copy模块file模块hostname模块ping模块yum模块service/systemd模块script模块mount模块archive

图片发自App图片发自Apphttps://archiveofourown.org/works/22160275#comments

http://www.cnblogs.com/top5/archive/2009/07/27/1532158.html外部调用swfon(release){loadMovieNum("service.swf

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1.首先打开cuDNN各个版本的下载网址：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive#a-colla

由于注册一直不成功，参考了这篇博客但是参考博客的方法有一点问题，如果复制的网址是展开之前的，可能下载到的还是cudnn-archive，所以对这个方法做出一点修改。

打开cuDNN各个版本的下载网址：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive#a-collapse5

转载自https://www.cnblogs.com/flyking/archive/2011/03/04/1971321.html#ifDEBUG，这个东东其实以前刚开始学习C#的时候就知道了，也知道怎么用

如果Container小于4GB，优先考虑调大当前作业container大小，如果是Tez任务，还需要同步调整以下参数#tezcontainersizehive.tez.container.size#task

cookie5.添加cookie登录网站专栏导读本文已收录于《100天精通Python从入门到就业》：本专栏专门针对零基础和需要进阶提升的同学所准备的一套完整教学，从0到100的不断进阶深入，后续还有实战项目

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KubeEdge/cloud/pkg/edgecontroller/controller.go//Startcontrollerfunc(ctl*Controller)Start(c*beehiveContext.Context

KubeEdge/beehive/pkg/core/context/context.go//ChannelContextisobjectforContextchanneltypeChannelContextstruct

createtablewordcount(astring)rowformatdelimitedfieldsterminatedby‘,’;loaddatalocalinpath‘opt/2.txt’intotablewordcount;hive

Hive切换引擎(MR、Tez、Spark)1.MapReduce计算引擎(默认)sethive.execution.engine=mr;2.Tez引擎sethive.execution.engine=

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HQL的语句执行顺寻与SQL有一定的差别HiveSQLFrom-where-join-on-select-groupby-select-having-distinct-orderby-limit-union

一、目的需要用Kettle从Hive的DWS层库表数据增量同步到ClickHouse的ADS层库表中，不过这次的增量判断字段是day字段，不像之前的create_time字段因为day字段需要转换类型，

HiveSQL的groupby对比MySQL，有一个让我特别不能接受的原则：select后面所有的列中，没有使用聚合函数的列，必须出现在groupby子句中。

注：参考文章：HiveSQL一天一个小技巧：如何统计当前时间点状态情况【辅助变量+累计变换思路】_sql查询统计某状态出现的次数及累计时间-CSDN博客文章浏览阅读2k次，点赞6次，收藏8次。

文件存储：NSData类提供了一个方法，可以直接将NSData实例存储到文件中3.相关知识介绍NSCoder类是一个抽象类，用来被其他的类继承NSKeyedArchiver和NSKeyedUnarchi

1.源数据CSV文件日期字段值：2.hiveDDL语句：CREATEEXTERNALTABLE`test.textfile_table1`(`id`intCOMMENT'????'

一：搭建zkhttps://blog.csdn.net/weixin_43446246/article/details/123327143二：搭建hadoop，yarn，mapreduce。1.安装hadoop。sudotar-zxvfhadoop-3.2.4.tar.gz-C/opt2.修改java配置路径。cd/opt/hadoop-3.2.4/etc/hadoopvimhadoop-env.