select * from (select *from advert.dws_advert_order_model_sample_pcvr_v2_diwhere dt>= date_sub('${date}',7) and dt< '${date}'and ((label >=0.5 and rand()>(1-2*0.05)) or (label <0.5 and rand()>(1-2*0.05))) union all select *from advert.dw…

https://blog.csdn.net/jiangsanfeng1111/article/details/52847044 -- 高级优化 使用各种函数hive>show functions;//查看所有函数hive>describe function explode;//查看函数的使用方法 https://www.csdn.net/article/2015-01-13/2823530 Hive中小表与大表关联(join)的性能分析写在关联左侧的表每有1条重复的关联键时底层就会多1次运算处…

欢迎转载,转载请注明:本文出自Bin的专栏blog.csdn.net/xbinworld. 技术交流QQ群:433250724,欢迎对算法.技术感兴趣的同学加入.我的博客写一些自己用得到东西,并分享给大家,如果有问题欢迎留言与我讨论:) Kmeans聚类方法是(我认为)最广泛使用以及稳定.有效的聚类方法.聚类是无监督学习方法,不需要对数据本身的标签有任何了解.如果你不是很理解kmeans算法本身,建议随便找一本数据挖掘/机器学习的书来看一看,或者看下baidu[1]的内容基本就能理解. Kmea…

概率抽样方法: 1. 随机抽样(random sampling):从有限总体中简单随机抽样或从无限总体中随机抽样. 具体实现方式:a. 抽签法:b. 随机数字法 2. 分层抽样(stratified sampling):将总体单位按某种特征或某种规则划分为不同的层(Strata), 然后从每一层中随机抽取一定量的抽样单位,组成样本.如果层内的个体是同质的,那么在相对小的样本容量下可以获得层特征的一个好的估计. 3. 整群抽样(cluster sampling):将总体划分成若干个群组, 抽样时直…

hive启动hwi: ./hive --service hwi ls: cannot access /opt/cdh-5.3.6/hive-0.13.1/lib/hive-hwi-*.war: No such file or directory 17/05/12 09:29:47 INFO hwi.HWIServer: HWI is starting up 17/05/12 09:29:48 INFO mortbay.log: Logging to org.slf4j.impl.Log4jLog…

转自:https://www.jianshu.com/p/8378b80e4b21 概述数据仓库这个概念是由 Bill Inmon 所提出的,其功能是将组织通过联机事务处理(OLTP)所积累的大量的资料和数据,通过数据仓库理论所特点有的信息存储架构,进行系统的分析整理,利用各种的分析方法,比如联机分析处理(OLAP),数据挖掘(Data Mining),进而支持如决策支持系统(DSS).主管资讯系统(EIS)的创建,帮助决策者能快速有效的自大量资料中,分析出有价值的资讯,以利决策拟定及快速回应外…

常规调优手段 Fetch抓取 某些情况查询不必用MapReduce计算,比如select*,可以直接读取文件 本地模式 有时数据量比较小,hive可以通过本地模式在单台机器上处理所有任务,对于小数据集,执行时间可以被明显缩短. JVM重用 对于大量小文件,可开启JVM重用,即多个任务共用一个JVM而不用频繁开启和关闭 推测执行 对于一些bug或者资源分配不均等情况拖后腿的MapReduce任务,会推测出这样的任务并且开启备份任务,与该任务处理同一份数据,最终选用快的那个作为结果 严格模式(开启后…

很多时候,我们需要将Hive的查询(select)结果保存起来,方便进一步处理或查看.在Hive里面提供了不同的方式来保存查询结果,在这里做下总结: 一.保存结果到本地 方法1:调用hive标准输出,将查询结果写到指定的文件中 这个方法最为常见,笔者也经常使用.sql的查询结果将直接保存到/tmp/out.txt中: $ hive -e "select user, login_timestamp from user_login" > /tmp/out.txt 方法2:使用INSE…

完整PDF下载:<HIVE简明教程> 前言 Hive是对于数据仓库进行管理和分析的工具.但是不要被“数据仓库”这个词所吓倒,数据仓库是很复杂的东西,但是如果你会SQL,就会发现Hive是那么的简单,简单到甚至不用学就可以使用Hive做出业务需求所需要的东西. 但是Hive和SQL毕竟不同,执行原理.优化方法,底层架构都完全不相同. 大数据离线分析使用Hive已经成为主流,但是目前市面上Hive相关的中文书籍只有一本<Hive编程指南>,对于不懂技术的数据分析人员来说,这本书有些繁琐…

从随机过程到马尔科夫链蒙特卡洛方法 1. Introduction 第一次接触到 Markov Chain Monte Carlo (MCMC) 是在 theano 的 deep learning tutorial 里面讲解到的 RBM 用到了 Gibbs sampling,当时因为要赶着做项目,虽然一头雾水,但是也没没有时间仔细看.趁目前比较清闲,把 machine learning 里面的 sampling methods 理一理,发现内容还真不少,有些知识本人也是一知半解,所以这篇博客不可…

一.MCMC 简介 1. Monte Carlo 蒙特卡洛 蒙特卡洛方法(Monte Carlo)是一种通过特定分布下的随机数(或伪随机数)进行模拟的方法.典型的例子有蒲丰投针.定积分计算等等,其基础是大数定律. 蒙特卡洛方法有哪些优缺点如下: 优点:计算准确性由采样的均匀程度决定:大大简化问题复杂性 缺点: 由于要进行大量的抽样计算,对计算机速度依赖性强 目前绝大多数随机数发生器均为伪随机数,一定程度上有偏 定积分求解问题中,对于\(\color{blue}{复杂或者高维的分布}\),利用蒙特…

1. 描述 Hadoop是个很流行的分布式计算解决方案,Hive是基于hadoop的数据分析工具.一般来说我们对Hive的操作都是通过cli来进行,也就是Linux的控制台,但是,这样做本质上是每个连接都存放一个元数据,各个之间都不相同,这样的模式用来做一些测试比较合适,并不适合做产品的开发和应用. 因此,就产生了Hive的JDBC连接的方式.本文介绍报表开发工具FineReport中,hadoop.hive数据库连接方法. 2. 步骤 Hive提供了jdbc驱动,使得我们可以连接Hive并进行…

转:http://blog.csdn.net/jlei_apple/article/details/8168856 这两天在看关于boosting算法时,看到一篇不错的文章讲bootstrap, jackknife, bagging, boosting, random forest 都有介绍,以下是搜索得到的原文,没找到博客作者的地址, 在这里致谢作者的研究. 一并列出一些找到的介绍boosting算法的资源: (1)视频讲义,介绍boosting算法,主要介绍AdaBoosing    htt…

Spark源码编译与环境搭建 Note that you must have a version of Spark which does not include the Hive jars; Spark编译: git clone https://github.com/apache/spark.git spark_src cd spark_src export MAVEN_OPTS="-Xmx2g -XX:MaxPermSize=512M -XX:ReservedCodeCacheSize=512…

使用Hive可以高效而又快速地编写复杂的MapReduce查询逻辑.但是一个”好”的Hive程序需要对Hive运行机制有深入的了解,像理解mapreduce作业一样理解Hive QL才能写出正确.高效的HQL.长期观察hadoop处理数据的过程,有几个显著的特征: 1.不怕数据多,就怕数据倾斜. 2．对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,没半小时是跑不完的.map reduce作业初始化的时间是比较长的. 3.对sum,cou…

前提条件: 1.一台配置好hadoop环境的虚拟机.hadoop环境搭建教程:稍后补充 2.存在hadoop账户.不存在的可以新建hadoop账户安装配置hadoop. 安装教程: 一.Mysql安装 1.安装mysql命令:Yum install mysql-server -y (-y参数作用为所有需要输入yes的地方默认yes) 2.打开mysql服务:Service mysqld start 3.设置mysql服务开机自启动(也可以不设置,开机手动启动):chkconfig –add my…

http://blog.csdn.net/jlei_apple/article/details/8168856 这两天在看关于boosting算法时,看到一篇不错的文章讲bootstrap, jackknife, bagging, boosting, random forest 都有介绍,以下是搜索得到的原文,没找到博客作者的地址, 在这里致谢作者的研究. 一并列出一些找到的介绍boosting算法的资源: (1)视频讲义,介绍boosting算法,主要介绍AdaBoosing    http:…

要点:优化时,把hive sql当做map reduce程序来读,会有意想不到的惊喜. 理解hadoop的核心能力,是hive优化的根本. 长期观察hadoop处理数据的过程,有几个显著的特征: 1.不怕数据多,就怕数据倾斜. 2．对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,没半小时是跑不完的.map reduce作业初始化的时间是比较长的. 3.对sum,count来说,不存在数据倾斜问题. 4.对count(distinct )…

我们学过决策树.朴素贝叶斯.SVM.K近邻等分类器算法,他们各有优缺点:自然的,我们可以将这些分类器组合起来成为一个性能更好的分类器,这种组合结果被称为 集成方法 (ensemble method)或者 元算法 (meta-method).使用集成算法时有多种形式: 不同算法的集成 同一种算法在不同设置下的集成 数据集不同部分分配 给不同分类器之后的集成 1.bagging 和boosting综述 bagging 和boosting中使用的分类器类型都是一样的. bagging,也成为自举汇聚法…

从上一篇对Hive metastore表结构的简要分析中,我再根据数据设计的实体对象,再进行整个代码结构的总结.那么我们先打开metadata的目录,其目录结构: 可以看到,整个hivemeta的目录包含metastore(客户端与服务端调用逻辑).events(事件目录包含table生命周期中的检查.权限认证等listener实现).hooks(这里的hooks仅包含了jdo connection的相关接口).parser(对于表达树的解析).spec(partition的相关代理类).too…

1.Hadoop计算框架的特点 数据量大不是问题,数据倾斜是个问题. jobs数比较多的作业效率相对比较低,比如即使有几百万的表,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. sum,count,max,min等UDAF,不怕数据倾斜问题,hadoop在map端的汇总并优化,使数据倾斜不成问题. count(distinct),在数据量大的情况下,效率较低,如果是多count(distinct)效率更低,因为count(distinc…

0-故事: 蒙特卡罗方法是计算模拟的基础,其名字来源于世界著名的赌城——摩纳哥的蒙特卡罗. 蒙特卡罗一词来源于意大利语,是为了纪念王子摩纳哥查理三世.蒙特卡罗(MonteCarlo)虽然是个赌城,但很小,估计跟北京的一条街差不多大. 其思想来源于著名的蒲丰投针问题(提出用投针实验的方法求圆周率π).而后20世纪40年代美国在第二次世界大战中研制原子弹的“曼哈顿计划”计划的成员S.M.乌拉姆和J.冯·诺伊曼(计算机之父)首先提出了这一方法. 蒲丰投针: 1777年法国科学家蒲丰提出了下述著名问题:…

Hive优化总结 [转自:http://sznmail.iteye.com/blog/1499789] 优化时,把hive sql当做map reduce程序来读,会有意想不到的惊喜. 理解hadoop的核心能力,是hive优化的根本.这是这一年来,项目组所有成员宝贵的经验总结.   长期观察hadoop处理数据的过程,有几个显著的特征: 1.不怕数据多,就怕数据倾斜. 2．对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,没半小时是跑不…

优化时,把hive sql当做map reduce程序来读,会有意想不到的惊喜. 理解Hadoop的核心能力,是hive优化的根本.这是这一年来,项目组所有成员宝贵的经验总结.   长期观察hadoop处理数据的过程,有几个显著的特征: 1.不怕数据多,就怕数据倾斜. 2．对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,没半小时是跑不完的.map reduce作业初始化的时间是比较长的. 3.对sum,count来说,不存在数据倾斜问题…

教程:http://www.bubuko.com/infodetail-2523113.html 安装好mysql,然后进入mysql: 创建hive用户: 给hive用户赋权: 创建hive数据库,再将该数据库的全部权限赋值给hive用户 启动hive 解决方法:两个log4j冲突了,使用hadoop的,将hive的删除 rm lib/log4j-slf4j-impl-.jar 继续报错: 修改为: 改为: 再次尝试: 查看数据库: 初始化元数据库,报错: 报错权限不够,赋权: 但是发现依然报…

文章分享了一个衡量用户与产品或服务之间关系的指标:NPS,干货满满,希望对你有益. 初识NPS 作为互联网行业的用户体验从业者,我们都或多或少会接触一些衡量用户与产品或服务之间关系的指标,常见的指标如活跃度.留存率.用户满意度等. 近几年,NPS(Net Promoter Score净推荐值)在国内流行起来,越来越多的行业及企业开始使用NPS指标作为衡量用户口碑的工具,如通信服务行业的中国移动.金融保险行业的中国平安.互联网行业的天猫和腾讯.家电企业海信等.中国平安从2013年开始引入NPS评价…

Hive是将符合SQL语法的字符串解析生成可以在Hadoop上执行的MapReduce的工具. 使用Hive尽量按照分布式计算的一些特点来设计sql,和传统关系型数据库有区别,所以需要去掉原有关系型数据库下开发的一些固有思维. 优化时,把hive sql当做map reduce程序来读,理解hadoop的核心能力,是hive优化的根本.   长期观察hadoop处理数据的过程,有几个显著的特征: 1. 不怕数据多,就怕数据倾斜. 2．对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…

参考: https://blog.csdn.net/zhuce1986/article/details/39586189 一.保存结果到本地 方法1:调用hive标准输出,将查询结果写到指定的文件中 这个方法最为常见,笔者也经常使用.sql的查询结果将直接保存到/tmp/out.txt中 $ hive -e "select user, login_timestamp from user_login" > /tmp/out.txt 当然我们也可以查询保存到某个文件file.sql中…

目录: Excel图表基础: 1.选择要为其创建图表的数据,如: 2.单击“插入”菜单中的“推荐的图表”(也可点击右下角的下拉箭头),点击后选择所有图表即可查看所有的图标类型 3.选择所要的图表,单击该图表,点击“确定”(如这里选择簇状柱形图),出来后便是如下效果: 4.使用图表右上角附近的“图标元素”.“图表样式”和“图表筛选器”按钮,添加坐标轴标题或数据标签等图表元素,自定义图表的外观或更改图表中显示的数据 5.若要访问其他设计和格式设置功能,可单击图表中的任何位置将“图表工具”添加到功能区…

Chapter 3. Filtering Patterns 本章的模式有一个共同点:不会改变原来的记录.这种模式是找到一个数据的子集,或者更小,例如取前十条,或者很大,例如结果去重.这种过滤器模式跟前面章节的不同是,从更小的粒度认识数据,例如特殊用户生成的记录,或文本中用得最多的前10个动词.简单的说,过滤器允许你更清楚的看清数据,像在显微镜下一样.也可以认为是搜索的一种形式.如果你对找出所有有着特殊信息的记录感兴趣,你就可以过滤出不匹配搜索条件的记录. 抽样,一种通用的过滤程序,是指取出数据的…