通过Hive求解最高、最低以及平均温度

2024-11-05

hive学习03-求一年中的最大温度

知识点: substr.concat函数的使用: row_number() over(distribute by year sort by temp desc) #按照年分组,按照tmp去排序需求:现有hive表temp,其中只有一个字段(temp_record string),每一行代表某一天的气温,比如,2014010114代表,2014年1月1日的气温为14度,表中数据如下: 要求:用hive求出每一年的最大气温那条记录注意:数据格式不能改变,例如求出来2015年的最大气温那条记录为

PHP计算显示平均温度、五个最低及最高温度

<?php $month_temp = "78, 60, 62, 68, 71, 68, 73, 85, 66, 64, 76, 63, 81, 76, 73, 68, 72, 73, 75, 65, 74, 63, 67, 65, 64, 68, 73, 75, 79, 73"; $temp_array = explode(',', $month_temp); $tot_temp = 0; $temp_array_length = count($temp_array); for

fluent求平均温度、最高低温度和平均传热系数【转载】

摘自<ANSYS FLUENT技术基础与工程应用:流动传热与环境污染控制领域> 一.平均温度的计算: 双击导航栏中Result下方的Report进入Report任务页面,双击其中的Volume Intergrals.在该对话框中的Report Type下选中Volume-Average,在Field Variable下拉菜单选中Temperature,在Cell Zones中选中对应的流体域,单击Compute按钮.这时会在Volume-Weighted Average中显示计算结果:同时,在

机器学习入门-随机森林温度预测-增加样本数据 1.sns.pairplot(画出两个关系的散点图) 2.MAE(平均绝对误差) 3.MAPE(准确率指标)

在上一个博客中,我们构建了随机森林温度预测的基础模型,并且研究了特征重要性. 在这个博客中,我们将从两方面来研究数据对预测结果的影响第一方面:特征不变,只增加样本的数据第二方面:增加特征数,增加样本的数据 1.sns.pairplot 画出两个变量的关系图,用于研究变量之间的线性相关性,sns.pattle([color]) 用于设置调色板, 有点像scatter_matrix 2.MSE round(abs(pred - test_y).mean(), 2) 研究预测值与真实值之差的

FLUENT求解传热系数surfaceheattransfercoef.的参考值的设置【转载】

转载自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_7ef78d170101ch30.html surface heat transfer coef. 计算公式: FLUENT求解传热系数surface heat transfer coef.的参考值的设置其中,q是热流密度,Twall是壁面温度,Tref是参考温度(在参考面板中设置). 这里讨论一下关于这个温度的选取问题. 对流换热系数的定义:流体与固体表面之间的换热能力,比如说,物体表面与附近空气温差1℃,单位时间单位面积

Hive| 压缩| 存储| 调优

Hadoop压缩配置修改Hadoop集群具有Snappy压缩方式: 查看hadoop支持的压缩方式 [kris@hadoop101 datas]$ hadoop checknative 将编译好的支持Snappy压缩的hadoop-.tar.gz包导入到hadoop101的/opt/software中．解压hadoop-.tar.gz到当前路径 [kris@hadoop101 software]$ .tar.gz ．进入到/opt/software/hadoop-/lib/native路径可

hive优化分享

粘贴一下我在部门中的一次hive优化的分享. 简述 hive构建在hadoop基础上,利用分布式存储,通过mr引擎实现对大数据的计算.MR会频繁地读写磁盘而且MR任务的启动成本很高.对于hive优化显得尤为重要.而优化的核心就是更好地利用hadoop的分布式特性和hive的有点.本篇从IO.参数设置.案例实战来说明如何优化我们的hive.受限于个人能力,如有不足之处,还望指出,一起沟通讨论. 1.IO A.通过列裁剪,只读取需要的列[对select * 的做法应进行严格要求,甚至禁止] B. j

Hive参数调优

调优 Hive提供三种可以改变环境变量的方法,分别是: (1)修改${HIVE_HOME}/conf/hive-site.xml配置文件: 所有的默认配置都在${HIVE_HOME}/conf/hive-default.xml文件中,如果需要对默认的配置进行修改,可以创建一个hive-site.xml文件,放在${HIVE_HOME}/conf目录下.里面可以对一些配置进行个性化设定.这里做的配置都全局用户都生效,而且是永久的. (2)命令行参数: 在启动Hive cli的时候进行配置,可以在命

卡尔曼滤波学习笔记1-Matlab模拟温度例子--代码比较乱，还需优化

温度模拟参数选取 xk 系统状态实际温度 A 系统矩阵温度不变,为1 B.uk 状态的控制量无控制量,为0 Zk 观测值温度计读数 H 观测矩阵直接读出,为1 wk 过程噪声温度变化偏差,常量1e-1 vk 测量噪声读数误差,常量1e-6 clc;clear all;close all; N = 200; % 迭代次数%w(1)=0;%w=randn(1,N);W = 0; %系统控制矩阵x(1) = 0;A = 1; %温度模拟A为1V = rand(1,N);q1 = std(

TensorFlow学习笔记——深层神经网络的整理

维基百科对深度学习的精确定义为“一类通过多层非线性变换对高复杂性数据建模算法的合集”.因为深层神经网络是实现“多层非线性变换”最常用的一种方法,所以在实际中可以认为深度学习就是深度神经网络的代名词.从维基百科给出的定义可以看出,深度学习有两个非常重要的特性——多层和非线性.那么为什么要强调这两个性质呢?下面我们开始学习. 1,线性模型的局限性在线性模型中,模型的输出为输入的加权和.假设一个模型的输出 y 和输入 xi 满足以下关系,那么这个模型就是一个线性模型: 其中,wi , b € R

AI工程师基础知识100题

100道AI基础面试题 1.协方差和相关性有什么区别? 解析: 相关性是协方差的标准化格式.协方差本身很难做比较.例如:如果我们计算工资($)和年龄(岁)的协方差,因为这两个变量有不同的度量,所以我们会得到不能做比较的不同的协方差. 为了解决这个问题,我们计算相关性来得到一个介于-1和1之间的值,就可以忽略它们各自不同的度量. 2.xgboost如何寻找最优特征?是有放回还是无放回的呢? 解析: xgboost在训练的过程中给出各个特征的增益评分,最大增益的特征会被选出来作为分裂依据, 从而记忆

瘋子C++笔记

瘋耔C++笔记欢迎关注瘋耔新浪微博:http://weibo.com/cpjphone 参考:C++程序设计(谭浩强) 参考:http://c.biancheng.net/cpp/biancheng/cpp/rumen_8/ 博客原文:http://www.cnblogs.com/Ph-one/p/3974707.html 一.C++初步认识 1.C++输入.输出.头文件解释 #include<iostream> using namespace std ; int mian() { cout

初识Web 服务(即Web Service)

一.什么是Web服务简单来说就是在Internet上提供的这种服务,我们称这种服务为Web服务. 二.Web服务的主要目标? 是支持跨平台的可互操作性. 三.Web服务的优势四.Web服务提供了一系列标准,定义了应用在Web上机进行互操作的规范,因此,Web服务的3个核心操作都是基于这些规范完成的. 三要素: WSDL:WebService Description Language ---Web服务描述语言. 通过xml形式说明服务在什么地方----地址. 通过xml形式说明服务提供什么样的

2012高校GIS论坛

江苏省会议中心南京·钟山宾馆(2012年4月21-22日) 以"突破与提升"为主题的"2012高校GIS论坛"将于4月在南京举行,由南京大学和工程中心共同承办.高校GIS论坛每两年举办一次,已在北京九华山庄成功举办三届,现已发展成为国内高校GIS教育界最有权威,最具影响力的高端论坛. 赛迪网直播小组正在现场进行图文.微博直播——2012高校GIS论坛! 主持人:尊敬的李院长.曹省长.陈校长,“突破与提升2012高校GIS论坛”现在开幕!首先请允许我介绍出席今天开幕

headfirst设计模式（2）—观察者模式

定义观察者模式(有时又被称为发布(publish)-订阅(Subscribe)模式,在此种模式中,一个目标物件管理所有相依于它的观察者物件,并且在它本身的状态改变时主动发出通知.这通常透过呼叫各观察者所提供的方法来实现.此种模式通常被用来实现事件处理系统(摘自百度百科). 关键词:发布-订阅为什么只有一个关键词?因为我觉得一个关键词足够说明问题了.观察者模式适用于,一个对象改变时,需要通知一个或多个其他对象,而需要通知的对象的特点是:数量不清楚,类型不清楚(仅实现了一个通用接口),具体处理方

操作 numpy 数组的常用函数

操作 numpy 数组的常用函数 where 使用 where 函数能将索引掩码转换成索引位置: indices = where(mask) indices => (array([11, 12, 13, 14]),) x[indices] # this indexing is equivalent to the fancy indexing x[mask] => array([ 5.5, 6. , 6.5, 7. ]) diag 使用 diag 函数能够提取出数组的对角线: diag(A) =

Echarts 几个常用图

最近公司业务上的需求,要求做一些图表,我们技术框架上选择方便使用的Echarts. 下面是效果图: 下面是具体代码: <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="utf-8"> <title>折柱混合</title>  <script src="https://cdn.bootcss.com/ec

Highcharts开发图表

1.折线图显示一个静态的折线图,显示如下数据星期温度周一 9~14 周二 4~10 周三 1~7 周四 4~9 周五 5~11 周六 8~13 周天 7~10 新建demo1.html <html> <title>demo1</title> <head> <script src="js/jquery-2.1.1.min.js"></script> <script src="js/highch

集腋成裘-09-ECharts -HelloECharts-02

上一篇我们讲了可视化数据分析的重要性以及ECharts的一些的特性,这一篇我们继续学习一下ECharts的简单Demo 一:5 分钟上手 ECharts <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="utf-8"> <title>ECharts</title>  <script src="echart

Python机器学习笔记：不得不了解的机器学习面试知识点（1）

机器学习岗位的面试中通常会对一些常见的机器学习算法和思想进行提问,在平时的学习过程中可能对算法的理论,注意点,区别会有一定的认识,但是这些知识可能不系统,在回答的时候未必能在短时间内答出自己的认识,因此将机器学习中常见的原理性问题记录下来,保持对各个机器学习算法原理和特点的熟练度. 本文总结了机器学习一些面试题和笔试题,以便自己学习,当然了也为了方便大家,题目是网上找的额,如果有侵权请联系小编,还有,不喜勿喷,谢谢!!! 算法分类下面图片是借用网友做的,很好的总结了机器学习的算法分类: 问答题

Python Pandas 分析郁达夫《故都的秋》

最近刚学这块,如果有错误的地方还请大家担待. 本文用到的Python包: Ipython, Numpy, Pandas, Matplotlib 故都的秋原文参考:http://www.xiexingcun.com/mingjiaxiejing/302.htm 1. 郁达夫在文章结尾的落款处点明了日期. 一九三四年八月,在北平但是1934年的数据我暂时找不到,只好拿2004年的代替,月份锁定在8月(公历参考知乎民国时期的人知道公元纪年吗?). 2. 可是啊,北国的秋,却特别地来得清,来得静

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