一.求单月访问次数和总访问次数 1.数据说明 数据字段说明 用户名,月份,访问次数 数据格式 A,, A,, B,, A,, B,, A,, A,, A,, B,, B,, A,, A,, B,, B,, B,, 2.数据准备 (1)创建表 use myhive; create external table if not exists t_access( uname string comment '用户名', umonth string comment '月份', ucount int comm…

字符设备驱动程序 应用程序是调用C库中的open read write等函数.而为了操作硬件,所以引入了驱动模块. 构建一个简单的驱动,有一下步骤. 1. 创建file_operations 2. 申请设备号 3. 注册字符设备驱动, 4. 驱动入口 5. 驱动出口 检查数据是否到来的方式: 1. 查询方式 2. 休眠唤醒方式 如果设备出现异常而无法唤醒时,则将永远处于休眠状态. 3. poll机制 如果没有被唤醒,则在一定时间内可自己唤醒. 4. 异步通知(信号) 而以上的几种方式通用性不高,…

Hive学习之路 (一)Hive初识 https://www.cnblogs.com/qingyunzong/p/8707885.html 讨论QQ:1586558083 目录 Hive 简介 什么是Hive 为什么使用 Hive Hive 特点 Hive 和 RDBMS 的对比 Hive的架构 1.用户接口: shell/CLI, jdbc/odbc, webui Command Line Interface 2.跨语言服务 : thrift server 提供了一种能力,让用户可以使用多种不…

原文:Directx11学习笔记[二十一] 封装键盘鼠标响应类 摘要: 本文由zhangbaochong原创,转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/zhangbaochong/p/5804565.html 由于我们练习的Demo一般都比较简单,对响应时间效率没有太高要求,因此键盘鼠标响应可以采用Win32的处理函数,而不必使用DirectInput,DirectInput在后面会专门再介绍. 为了方便使用,封装了一个Input类用于处理键盘鼠标消息,为了方便采用单例模式,…

一.Hadoop 框架计算特性 1.数据量大不是问题,数据倾斜是个问题 2.jobs 数比较多的作业运行效率相对比较低,比如即使有几百行的表,如果多次关联多次 汇总,产生十几个 jobs,耗时很长.原因是 map reduce 作业初始化的时间是比较长的 3.sum,count,max,min 等 UDAF,不怕数据倾斜问题,hadoop 在 map 端的汇总合并优化,使 数据倾斜不成问题 4.count(distinct userid),在数据量大的情况下,效率较低,如果是多 count(di…

Hive的下载 下载地址http://mirrors.hust.edu.cn/apache/ 选择合适的Hive版本进行下载,进到stable-2文件夹可以看到稳定的2.x的版本是2.3.3 Hive的安装 1.本人使用MySQL做为Hive的元数据库,所以先安装MySQL. MySql安装过程http://www.cnblogs.com/qingyunzong/p/8294876.html 2.上传Hive安装包 3.解压安装包 [hadoop@hadoop3 ~]$ tar -zxvf ap…

Hive 简介 什么是Hive 1.Hive 由 Facebook 实现并开源 2.是基于 Hadoop 的一个数据仓库工具 3.可以将结构化的数据映射为一张数据库表 4.并提供 HQL(Hive SQL)查询功能 5.底层数据是存储在 HDFS 上 6.Hive的本质是将 SQL 语句转换为 MapReduce 任务运行 7.使不熟悉 MapReduce 的用户很方便地利用 HQL 处理和计算 HDFS 上的结构化的数据,适用于离线的批量数据计算. 数据仓库之父比尔·恩门(Bill Inmon…

一.视图 1.1 简介 Hive 中的视图和RDBMS中视图的概念一致,都是一组数据的逻辑表示,本质上就是一条SELECT语句的结果集.视图是纯粹的逻辑对象,没有关联的存储(Hive 3.0.0引入的物化视图除外),当查询引用视图时,Hive可以将视图的定义与查询结合起来,例如将查询中的过滤器推送到视图中. 1.2 创建视图 CREATE VIEW [IF NOT EXISTS] [db_name.]view_name -- 视图名称 [(column_name [COMMENT column_…

一.简介 Hive是一个构建在Hadoop之上的数据仓库,它可以将结构化的数据文件映射成表,并提供类SQL查询功能,用于查询的SQL语句会被转化为MapReduce作业,然后提交到Hadoop上运行. 特点: 简单.容易上手(提供了类似sql的查询语言hql),使得精通sql但是不了解Java编程的人也能很好地进行大数据分析: 灵活性高,可以自定义用户函数(UDF)和存储格式: 为超大的数据集设计的计算和存储能力,集群扩展容易; 统一的元数据管理,可与presto/impala/sparksql…

Hive简介 什么是Hive Hive由Facebook实现并开源 是基于Hadoop的一个数据仓库工具 可以将结构化的数据映射为一张数据库表 提供HQL(Hive SQL)查询功能 底层数据是存储在HDFS上 Hive的本质是将SQL语句转换为MapReduce任务运行 使不熟悉MapReduce的用户很方便地利用HQL处理和计算HDFS上的结构化数据,适用于离线的批量数据计算 为什么使用Hive ​ 直接使用MapReduce所面临的问题: 人员学习成本太高 项目周期要求太短 MapRedu…