1.limit限制调整 一般情况下,Limit语句还是需要执行整个查询语句,然后再返回部分结果. 有一个配置属性可以开启,避免这种情况---对数据源进行抽样 hive.limit.optimize.enable=true --- 开启对数据源进行采样的功能 hive.limit.row.max.size --- 设置最小的采样容量 hive.limit.optimize.limit.file --- 设置最大的采样样本数 缺点:有可能部分数据永远不会被处理到   2.JOIN优化 1).  将大…

Hive 常用DML操作 一.加载文件数据到表 1.1 语法 LOAD DATA [LOCAL] INPATH 'filepath' [OVERWRITE] INTO TABLE tablename [PARTITION (partcol1=val1, partcol2=val2 ...)] LOCAL 关键字代表从本地文件系统加载文件,省略则代表从 HDFS 上加载文件: 从本地文件系统加载文件时, filepath 可以是绝对路径也可以是相对路径 (建议使用绝对路径): 从 HDFS 加载文…

数据本地化对于Spark Job性能有着巨大的影响,如果数据以及要计算它的代码是在一起的,那么性能当然会非常高.但是,如果数据和计算它的代码是分开的,那么其中之一必须到另外一方的机器上.移动代码到其匹配的数据节点,会比移动大量数据到代码所在的节点上去,速度要快得多,因为代码比较小.Spark也正是基于这个数据本地化的原则来构建task调度算法. 数据本地化,是指数据离计算它的代码距离有多近,有几种数据本地化级别: 1.PROCESS_LOCAL:数据和计算它的代码在同一个JVM进程中,对应spa…

Hive 启动 ~$ hive 退出 hive>quit; --退出hive or hive> exit; --exit会影响之前的使用,所以需要下一句kill掉hadoop的进程 >hadoop job -kill jobid 选择使用哪个数据库 hive> use database_name; --使用哪个数据库 查看数据表结构 hive> describe tab_name; or desc tab_name; --查看表的结构及表的路径 查看数据库的描述及路径 hiv…

一.Database 1.1 查看数据列表 show databases; 1.2 使用数据库 USE database_name; 1.3 新建数据库 语法: CREATE (DATABASE|SCHEMA) [IF NOT EXISTS] database_name --DATABASE|SCHEMA 是等价的 [COMMENT database_comment] --数据库注释 [LOCATION hdfs_path] --存储在 HDFS 上的位置 [WITH DBPROPERTIES…

1. null值处理,子串,拼接,类型转换 (1) 空字段赋值(null值处理) 当表中的某个字段为null时,比如奖金,当你要统计一个人的总工资时,字段为null的值就无法处理,这个时候就可以使用NVL函数 NVL:给值为NULL的数据赋值,它的格式是NVL( string1, replace_with).它的功能是如果string1为NULL,则NVL函数返回replace_with的值,否则返回string1的值,如果两个参数都为NULL ,则返回NULL. 例: 创建dept表,并导入数…

总结:不平衡数据的分类,(1)数据层面:使用过采样是主流,过采样通常使用smote,或者少数使用数据复制.过采样后模型选择RF.xgboost.神经网络能够取得非常不错的效果.(2)模型层面:使用模型集成,样本不做处理,将各个模型进行特征选择.参数调优后进行集成,通常也能够取得不错的结果.(3)其他方法:偶尔可以使用异常检测技术,主要有IsolationForest,OneClassSVM,LocalOutlierFactor,KMeans,其中IsolationForest效果最好.但是不及前…

xgboost入门非常经典的材料,虽然读起来比较吃力,但是会有很大的帮助: 英文原文链接:https://www.analyticsvidhya.com/blog/2016/03/complete-guide-parameter-tuning-xgboost-with-codes-python/ 原文地址:Complete Guide to Parameter Tuning in XGBoost (with codes in Python) 译注:文内提供的代码和运行结果有一定差异,可以从这里下…

简介 如果你的预测模型表现得有些不尽如人意,那就用XGBoost吧.XGBoost算法现在已经成为很多数据工程师的重要武器.它是一种十分精致的算法,可以处理各种不规则的数据.构造一个使用XGBoost的模型十分简单.但是,提高这个模型的表现就有些困难(至少我觉得十分纠结).这个算法使用了好几个参数.所以为了提高模型的表现,参数的调整十分必要.在解决实际问题的时候,有些问题是很难回答的——你需要调整哪些参数?这些参数要调到什么值,才能达到理想的输出?这篇文章最适合刚刚接触XGBoost的人阅读.在…

一.XGBoost的优势 XGBoost算法可以给预测模型带来能力的提升.当我对它的表现有更多了解的时候,当我对它的高准确率背后的原理有更多了解的时候,我发现它具有很多优势: 1 正则化 标准GBDT 的实现没有像XGBoost这样的正则化步骤.正则化对减少过拟合也是有帮助的. 实际上,XGBoost以“正则化提升(regularized boosting)”技术而闻名. 2 并行处理 XGBoost可以实现并行处理,相比GBDT有了速度的飞跃. 不过,众所周知,Boosting算法是顺序处理的…