大家都知道,压缩和聚集都是提高bw性能的方法,在新版bw里,压缩名称改成了折叠,聚集放在了滚动菜单里---集合.那么我们在使用这两种方法时需要注意的先创建聚集以后,再进行压缩,因为压缩的过程是把F表的数据汇总到E表中,而聚集的数据来自于F表,如果先做了压缩再做聚集,聚集也就没什么效果了. 操作步骤如下: 1.比如从最后一个请求号进行汇聚处理,下图为汇聚和压缩前的请求状态,最后一个请求号为“17985”…

我要整理在工作中用到的工具类分享出来,也方便自己以后查阅使用,这些工具类都是我自己实际工作中使用的 import java.io.ByteArrayInputStream; import java.io.ByteArrayOutputStream; import java.io.File; import java.io.IOException; import java.io.InputStream; import java.io.RandomAccessFile; import java.nio…

数据序列化 我们知道,数据在分布式系统上运行程序数据是需要在机器之间通过网络传输的,这些数据必须被编码成一个个的字节才可以进行传输,这个其实就是我们所谓的数据序列化.数据中心中,最稀缺的资源就是网络带宽!在数据量巨大的分布式系统中,数据的紧凑高效传输和解析十分重要. 什么是数据的序列化? 数据的序列化简单点来说就是根据一套协议,在客户端上将内存中的数据编码成字节码,然后将这些字节码通过网络传输到另外一台服务器上,另外一台服务器通过相同的协议将这些字节码翻译成相应的数据存在内存中.一般来水,数据序…

查询分析器操作ACCESS数据表数据 (1)查询:select top 10 * from OPENROWSET('Microsoft.Jet.OLEDB.4.0', 'C:\Documents and Settings\Administrator\桌面\update.mdb'; 'admin'; '', product) . (2)删除ACCESS中已存在的数据(在ASP后台实现,也可用TSQL实现) <% filename = "zongbu" Dim SourceFile,…

一. 1.我们经常需要汇总数据而不用把他们实际检索出来,为此SQL提供了专门的函数,以便于分析数据和报表生成,这些函数的功能有: (1)确定表中行数(或者满足单个条件或多个条件或包含某个特定值的行数). (2)获得表中某些行的和 (3)找出表列(或所有行或某些特定的行)的最大值.最小值.平均值. 上述功能都需要汇总表中的数据,而不需要实际数据本身.因此返回实际表数据纯属浪费时间和处理资源(更不用说带宽了). 2.下面是SQL提供的5个常用的聚集函数 (1)AVG()      ---返回某列的平…

1.filter滤波器函数定义一个数组,需求:过滤出带ii的字符串 arr=['dsdsdii','qqwe','pppdiimmm','sdsa','sshucsii','iisdsa'] def filter_ii(n): return 'ii' in n def filter_test(func,array): ret=[] for i in array: if not func(i):#注意内置函数没有not ret.append(i) return ret print(list(fil…

SerDe * 按行存储 * 按列存储 file_format: : | SEQUENCEFILE 序列化(行存储) | TEXTFILE 文本格式(行存储)- (Default, depending on hive.default.fileformat configuration) | RCFILE 列式存储文件(列存储)- (Note: Available in Hive 0.6.0 and later) | ORC 常用 优化列式存储文件(列存储)- (Note: Available in…

场景: 时间维度表:字段(日期) 收费事实表:字段(金额,收费日期,就诊编号) 管理:使用维度表的 日期字段与事实表的 收费日期字段 进行关联,建立多维度数据集. 问题:     DW :   9月份数据是 10000 (sql 查询数据库结果 :select sum(金额) from 收费事实表 where 收费日期>='2013-09-01' and 收费日期 <'2013-10-01')    Cube:9月份的数据 9430    (Cube 拖出来的结果 少!!!!!!!!) 解决:…

我们做hive查询时候经常会出现出数过慢的问题,于是采用了LZO压缩,再在压缩块上做索引的方式去解决这个问题,但是也引入了新的问题点 lzo本身的压缩功能只能在linux上压缩再上传到HDFS平台,供给hive使用,于是当你一个hive表下面的数据块很大的时候你想压缩就必须下载到linux,压缩完再上传我HDFS.这个过程实在太麻烦而且消耗时间.后来找到个方案: SET mapreduce.output.fileoutputformat.compress.codec=com.hadoop.com…

#include <QtZlib/zlib.h> QByteArray qGzipUncompress(const QByteArray& data) { if (!data.data()) { qWarning("qGzipUncompress: Data is null"); return QByteArray(); } //初始化流结构体 z_stream unGzipStream; unGzipStream.next_in = (z_Bytef*)data.…