用户表字段信息: 1.查出前1000位用户的用户名,关注数和粉丝数. 2.查询关注数大于100的用户的用户名和关注数. 3.查询粉丝数大于100的用户的用户名,粉丝数. 4.查询id为1000的用户的用户名. 5.查询性别为女的用户的用户名. select name,sex from bilibili_user where sex="'女'"; 6.查询性别为男的用户的用户名. select name,sex from bilibili_user where sex="'男'

转载自:https://my.oschina.net/leejun2005/blog/280896 Hadoop 作为MR 的开源实现,一直以动态运行解析文件格式并获得比MPP数据库快上几倍的装载速度为优势.不过,MPP数据库社区也一直批评Hadoop由于文件格式并非为特定目的而建,因此序列化和反序列化的成本过高. 1.hadoop 文件格式简介 目前 hadoop 中流行的文件格式有如下几种: (1)SequenceFile SequenceFile是Hadoop API 提供的一种二进制文件

转自 http://www.cppblog.com/koson/archive/2010/07/19/120773.html           hive 简介         hive 是一个基于 hadoop 的开源数据仓库工具,用于存储和处理海量结构化数据.    它把海量数据存储于 hadoop 文件系统,而不是数据库,但提供了一套类数据库的数据存储和处理机制,并采用 HQL (类 SQL )语言对这些数据进行自动化管理和处理.我们可以把 hive 中海量结构化数据看成一个个的表,而实际

不多说,直接上干货! Impala和Hive的关系(详解) 扩展博客 给Clouderamanager集群里安装基于Hive的大数据实时分析查询引擎工具Impala步骤(图文详解) 参考 hortonworks ambari集成impala ambari hdp 集成 impala 欢迎大家,加入我的微信公众号:大数据躺过的坑        人工智能躺过的坑       同时,大家可以关注我的个人博客:    http://www.cnblogs.com/zlslch/   和     http

Hadoop 作为MR 的开源实现,一直以动态运行解析文件格式并获得比MPP数据库快上几倍的装载速度为优势.不过,MPP数据库社区也一直批评Hadoop由于文件格式并非为特定目的而建,因此序列化和反序列化的成本过高. 1.hadoop 文件格 式简介 目前 hadoop 中流行的文件格式有如下几种: (1 ) Seque nceFile SequenceFile是Hadoop API 提供的一种二进制文件,它将数据以<key,value>的形式序列化到文件中.这种二进制文件内部使用Hadoop

背景 随着大数据业务的发展,基于 Hive 的数仓体系逐渐难以满足日益增长的业务需求,一方面已有很大体量的用户,但是在实时性,功能性上严重缺失:另一方面 Hudi,Iceberg 这类系统在事务性,快照管理上带来巨大提升,但是对已经存在的 Hive 用户有较大的迁移成本,并且难以满足流式计算毫秒级延迟的需求.为了满足网易内外部客户对于流批一体业务的需求,网易数帆基于 Apache Iceberg 研发了新一代流式湖仓,相较于 Hudi,Iceberg 等传统湖仓,它提供了流式更新,维表 Join

基于 Python 和 Pandas 的数据分析(1) Pandas 是 Python 的一个模块(module), 我们将用 Python 完成接下来的数据分析的学习. Pandas 模块是一个高性能,高效率和高水平的数据分析库. 从本质上讲,它非常像操作电子表格的无头版本,如Excel. 我们所使用的大部分的数据集都可以被转换成 dataframes(数据框架). 你可能对这个术语比较熟悉了, 它被广泛地用于很多语言. 但是如果你不熟悉, 可以看下我的解释: 一个 dataframe 就很像

一.引言 基于Hive+Hadoop模式构建数据仓库,是大数据时代的一个不错的选择,本文以郑商所每日交易行情数据为案例,探讨数据Hive数据导入的操作实例. 二.源数据-每日行情数据 三.建表脚本 CREATE TABLE IF NOT EXISTS t_day_detail( id STRING, lastday FLOAT, today FLOAT, highest FLOAT, lowest FLOAT, today_end FLOAT, today_jisuan FLOAT, updow

这个很简单,在集群机器里,选择就是了,本来自带就有Impala的. 扩展博客 给Ambari集群里安装基于Hive的大数据实时分析查询引擎工具Impala步骤(图文详解)

采集流程 一..明确需求 采集/确诊人数/新增人数 二.代码流程 四大步骤 发送请求 获取数据 网页源代码 解析数据 筛选一些我想用的数据 保存数据 保存成表格 做数据可视化分析 开始代码 1. 发送请求 import requests # 额外安装: 第三方模块 url = 'https://voice.baidu.com/act/newpneumonia/newpneumonia/?from=osari_aladin_banner' response = requests.get(url)

Kyligence联合创始人兼CEO,Apache Kylin项目管理委员会主席(PMC Chair)韩卿 武汉市云升科技发展有限公司董事长,<智慧城市-大数据.物联网和云计算之应用>作者杨正洪 万达网络科技集团大数据中心副总经理,<Spark高级数据分析>中文版译者龚少成 数据架构师,IT脱口秀(清风那个吹)创始人,<开源大数据分析引擎Impala实战>作者贾传青 等等业内专家联合推荐 Apache Kylin是一个开源的分布式分析引擎,提供Hadoop之上的SQL查

一:将爬虫大作业产生的csv文件上传到HDFS 查看文件中前10条信息,即可证明是否上传成功. 二.对CSV文件进行预处理生成无标题文本文件 创建一个deal.sh,主要实现数据分割成什么样的意思 执行deal.sh 对数据进行分割预处理并输出形成movie.txt 三.把hdfs中的文本文件最终导入到数据仓库Hive中 同样的,查看数据前10显示出来,和前面的csv对面显得很整齐,这就是处理数据后的样子. 四.在Hive中查看并分析数据 首先启动hive之后进行创建数据库再创表,语句如图下:

在数据仓库建设中,元数据管理是非常重要的环节之一.根据Kimball的数据仓库理论,可以将元数据分为这三类: 技术元数据,如表的存储结构结构.文件的路径 业务元数据,如血缘关系.业务的归属 过程元数据,如表每天的行数.占用HDFS空间.更新时间 而基于这3类元数据"搭建"起来的元数据系统,通常又会实现如下核心功能: 1. 血缘关系 如表级别/字段级别的血缘关系,这些主要体现在我们日常的SQL和ETL任务里. 2. 大数据集群计算资源管理 针对利用不同的计算引擎如Spark/Flink/

在数据仓库建设中,元数据管理是非常重要的环节之一.根据Kimball的数据仓库理论,可以将元数据分为这三类: 技术元数据,如表的存储结构结构.文件的路径 业务元数据,如血缘关系.业务的归属 过程元数据,如表每天的行数.占用HDFS空间.更新时间 而基于这3类元数据"搭建"起来的元数据系统,通常又会实现如下核心功能: 1. 血缘关系 如表级别/字段级别的血缘关系,这些主要体现在我们日常的SQL和ETL任务里. 2. 大数据集群计算资源管理 针对利用不同的计算引擎如Spark/Flink/

step1:选择本文所示例的接口"全国天气预报接口" url:https://www.juhe.cn/docs/api/id/39/aid/87step2:每个接口都需要传入一个参数key,相当于用户的令牌,所以第一步你需要申请一个keystep3:看文档!!!学过java的同学们都知道,当我们对一个类或者方法不明白其意图和思想时,我们可以去查看文档,这里也不例外,而且对于英文不是特别好的同学来说很幸运的是,聚合网站上的文档都是中文版本的,比起阅读java源码里的英文文档应该轻松很多.

上一节我们介绍了几种合并数据的方法. 这一节, 我们将重新开始不动产的例子. 在第四节中我们写了如下代码: import Quandl import pandas as pd fiddy_states = pd.read_html('https://simple.wikipedia.org/wiki/List_of_U.S._states') for abbv in fiddy_states[0][1][2:]: #print(abbv) print("FMAC/HPI_"+str(a

这一节我想对使用 Python 和 Pandas 的数据分析做一些扩展. 假设我们是亿万富翁, 我们会想要多元化地进行投资, 比如股票, 分红, 金融市场等, 那么现在我们要聚焦房地产市场, 做一些这方面的调研. 首先, 决定房价的因素有哪些呢? 经济, 利率和人口特征.这些是影响放假的主要因素. 当然还有很多细节, 比如房子的排水系统, 屋顶, 地板等等. 但是, 首先我们还是从宏观的角度来做个大体的分析. 第一步, 就是要收集数据. Quandl 仍然是一个很好的起点, 但是这次我们要自己手

这一节, 我们要讨论 Pandas 的输入与输出, 并且应用在现实的实际例子中. 为了得到大量的数据, 向大家推荐一个网站 Quandl. Quandl 有很多免费和付费的资源. 这个网站最大的优势在于数据的规范化, 集中性以及提取数据的方式都是一样的. 如果你获取数据的时候, 选择用 Python, 那么数据会自动转成 dataframe. 但是, 我们这节课的目的是理解 Pandas 的输入与输出, 所以我们还是手动下载一个 CSV 文件. 举个例子, 我们想要买卖德克萨斯州的一处房产. 那

在这个用 Python 和 Pandas 实现数据分析的教程中, 我们将明确一些 Pandas 基础知识. 加载到 Pandas Dataframe 的数据形式可以很多, 但是通常需要能形成行和列的数据集. 所以可以是如下的 dictionary 的形式: web_stats = {'Day':[1,2,3,4,5,6], 'Visitors':[43,34,65,56,29,76], 'Bounce Rate':[65,67,78,65,45,52]} 我们可以通过如下方式把这个 dictio

目录 项目概要 具体实现 HIVE查询 项目概要 需求 手机应用日志 定期离线分析手机应用新增用户.活跃用户.沉默用户.启动次数.版本分布和留存用户等业务指标. 工作流程 手机APP启动时,上报启动日志.错误日志.页面日志.事件日志.使用时长日志等信息到日志收集服务器. 日志收集服务器将收集到的日志信息发送给kafka. Flume分别消费kafka中的5种主题信息,并把数据存储到HDFS上. 通过crontab任务调度定时把HDFS中的信息拷贝到Hive数据仓库中. 核心业务操作采用Hive查