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。

修正H264低分辨率项目文件（pro/aep格式）重新导入到Adobe软件的色彩偏移。可以以环绕音WYZX

更多资料,项目分享：https://gitee.com/dancheng-senior/postgraduate概述本文基于7K条携程酒店评价数据为文本数据，将其导入到Keras的模型架构然后进行训练出一个可用于实际场所预测情感的模型

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

【前情提要】在日常开发过程中，我们总是不可避免的需要依赖某些不在中央仓库，同时也不在本地仓库中的jar包，这是我们就需要使用命令行将需要导入本地仓库中的jar包导入本地仓库，使得项目依赖本地仓库中的代码。例如我们需要将下面pom文件中的jar包引入本地仓库com.eelvetodo1.0导入命令mvninstall:install-file-Dfile=D:\link\lib\todo-1.0.j

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？

一、说明从主集群定期的导出最近两个快照之差，然后导入到备集群。

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

如果没有maven，我们在开发一个应用的时候，需要自己先确定要引入哪些第三方的jar包，并且要去找到这些jar包，把他们导入到项目中，而且最痛苦的时候各个jar包之间的兼容性和冲突的问题。

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

亲爱的社区小伙伴们，ApacheDoris2.0.5版本已于2024年2月27日正式与大家见面。这次更新带来一系列行为变更和功能更新，并进行了若干的改进与优化，旨在为用户提供更为稳定高效的数据查询与分析体验。新版本已经上线，欢迎大家下载体验！行为变更selectchar(0)='\0'返回true，跟MySQL的行为保持一致Export导出数据支持空表新增功能利用过滤条件中的isnull谓词，将O

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。

背景：最近在做和HW对接的某项目，需要将第三方接口提供的数据进行展示；在对方提供了详细的excel后，觉得也挺简单的就是将excel数据导入到数据库中。

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

目录前言一、Doris简介二、SQL解析简介2.1词法分析2.2语法分析2.3逻辑计划2.4物理计划三、DorisSQL解析的总体架构四、Parse阶段五、Analyze阶段六、SinglePlan阶段

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

目录一、Compaction概述1.1LSM-Tree概述1.2Compaction概述1.3Rowset数据版本1.4Compaction优点1.5Compaction问题1.5.1Compaction速度低1.5.2写放大问题1.6Compaction调优1.6.1业务侧1.6.2运维侧二、Compaction执行方式2.1VerticalCompaction2.1.1概述2.1.2原理2.2

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