起因 今天在公司做一个需求的时候,写的是面条代码,一个方法直接从头写到尾,其中用到了GroupBy,且GroupBy的KeySelector是多个属性而不是单个属性. 但是公司最近推行Clean Code,要让代码有可读性.且作为一个有追求的程序员,肯定是不能写面条代码的,要对代码进行拆分. 重构前GroupBy大概是这样子的: var groups = data.GroupBy(m => new { m.PropertyA, m.PropertyB}) 个人对于短的Linq比较习惯于用方法而不

今天帮同事测试,发现代码里有个好用的hive 函数: 1. collect_set 可以输出未包含在groupby里的字段.条件是,这个字段值对应于主键是唯一的. select a, collect_set(b)[0], count(*) -- 同时想输出每个主键对应的b字段 from ( select 'a' a, 'b' b from test.dual )a group by a; -- 根据a group by 2. concat_ws 和collect_set 一起可以把group b

思路: 先将取出的值随机排序,然后在随机排序的每次取第一条的结果 举例如下: select * from(select t.code fromTBIZOPS_PROVINCE  t ORDER BY DBMS_RANDOM.RANDOM())where rownum < 2;select * from (select t.code from TBIZOPS_CITY t wheret.province_id = '13' ORDER BY DBMS_RANDOM.RANDOM()) where

Dim g = lst.Data.GroupBy(Function(T) New With { Key T.mName, Key T.mUnit, Key T.mPrice }).Select(Function(t) New With { .mName = t.Key.mName, .mPrice = t.Key.mPrice, .mUnit = t.Key.mUnit, .mValue = t.Sum(Function(i) i.mValue) }) c#版本对照 { var g = lst.

CREATE PROCEDURE 存储过程名称 is cursor c_tab is select * from user_tab_columns t r_tab user_tab_columns%rowtype; v_cell ); sql_str ); data_length number; begin open c_tab; loop fetch c_tab into r_tab; exit when c_tab%notfound; v_cell:=''; data_length:,);

1.

爬取策略 1.需要安装python selenium模块包,通过selenium中的webdriver驱动浏览器获取Cookie的方法.来达到登录的效果 pip3 install selenium chromedriver: 下载地址:http://chromedriver.storage.googleapis.com/index.html chromedriver与chrome的对应关系表 http://blog.csdn.net/huilan_same/article/details/518

说明:初学者,整理后方便能及时完善,冗余之处请多提建议,感谢!   了解内容: Scrapy :抓取数据的爬虫框架     异步与非阻塞的区别   异步:指的是整个过程,中间如果是非阻塞的,那就是异步过程: 非阻塞:关注拿到结果之前的状态 (如果拿到结果前在等待,是阻塞,反之,是非阻塞)     理解: Scrapy 基本工作流程(简单--->复杂)                                                            每个模块间不通讯,模块之间通

使用Group-Object(group)按组统计 PS C:\> Get-Command -Module Microsoft.PowerShell.LocalAccounts | group Noun Count Name Group ----- ---- ----- 3 LocalGroupMember {Add-LocalGroupMember, Get-LocalGroupMember, Remove-LocalGroupMember} 7 LocalUser {Disable-Loca

在日常的数据分析中,经常需要将数据根据某个(多个)字段划分为不同的群体(group)进行分析,如电商领域将全国的总销售额根据省份进行划分,分析各省销售额的变化情况,社交领域将用户根据画像(性别.年龄)进行细分,研究用户的使用情况和偏好等.在 Pandas 中,上述的数据处理操作主要运用 groupby 完成,这篇文章就介绍一下 groupby 的基本原理及对应的 agg.transform 和 apply 操作.PS:很多人在学习Python的过程中,往往因为遇问题解决不了或者没好的教程从而导致

1. INFORMATICA CLIENT的使用 1.1 Repository Manager 的使用 1.1.1 创建Repository. 前提: a.在ODBC数据源管理器中新建一个数据源连接至你要创建Repository的数据库(例:jzjxdev) b. 要在你要连接的数据库中新建一个用户(例:name: ETL password: ETL) 现在你可以创建一个Repository了.选择Repository – Create Repository,输入RepositoryName(例

一.概要 1.1 Storm(简介)      Storm是一个实时的可靠地分布式流计算框架.      具体就不多说了,举个例子,它的一个典型的大数据实时计算应用场景:从Kafka消息队列读取消息(可以是logs,clicks,sensor data):通过Storm对消息进行计算聚合等预处理:把处理结果持久化到NoSQL数据库或者HDFS做进一步深入分析. 1.2 Trident(简介)      Trident是对Storm的更高一层的抽象,除了提供一套简单易用的流数据处理API之外,它以

1.hive是什么? 2.MapReduce框架实现SQL基本操作的原理是什么? 3.Hive怎样实现SQL的词法和语法解析? 连接:http://www.aboutyun.com/thread-20461-1-1.html            美团大众点评上:http://tech.meituan.com/hive-sql-to-mapreduce.html hive是什么? Hive是基于Hadoop的一个数据仓库系统,在各大公司都有广泛的应用.美团数据仓库也是基于Hive搭建,每天执行近

一.数据集预处理 1.数据读入 import pandas as pd import numpy as np import datetime as date import datetime as dt #先导入数据 off_train = pd.read_csv("data/ccf_offline_stage1_train.csv",header = 0) off_train.columns = ['user_id','merchant_id','coupon_id','discoun

摘要: 实际问题 在流计算场景中,数据会源源不断的流入Apache Flink系统,每条数据进入Apache Flink系统都会触发计算.如果我们想进行一个Count聚合计算,那么每次触发计算是将历史上所有流入的数据重新新计算一次,还是每次计算都是在上一次计算结果之上进行增量计算呢?答案是肯定的,Apache Flink是基于上一次的计算结果进行增量计算的. 实际问题 在流计算场景中,数据会源源不断的流入Apache Flink系统,每条数据进入Apache Flink系统都会触发计算.如果我们

转自:http://www.open-open.com/lib/view/open1400644430159.html Hive跟Impala貌似都是公司或者研究所常用的系统,前者更稳定点,实现方式是MapReduce,因为用Hue的时候,在groupby中文的时候,出现了点问题,并且看到写很长的SQL语句,经常会看到起很多个Job,因此想了解下Hive怎么将SQL转化成MapReduce的Job.以后写SQL的时候,大概就了解怎么去做优化了.下面是看到的一片优秀的文章(美团的技术博客),我粘过

在Storm Trident中有五种操作类型 Apply Locally:本地操作,所有操作应用在本地节点数据上,不会产生网络传输 Repartitioning:数据流重定向,单纯的改变数据流向,不会改变数据内容,这部分会有网络传输 Aggragation:聚合操作,会有网络传输 Grouped streams上的操作 Merge和Join 一Apply Locally 1.functions函数操作 函数的作用是接收一个tuple(需指定接收tuple的哪个字段),输出0个或多个tuples.

Hive是基于Hadoop的一个数据仓库系统,在各大公司都有广泛的应用.美团数据仓库也是基于Hive搭建,每天执行近万次的Hive ETL计算流程,负责每天数百GB的数据存储和分析.Hive的稳定性和性能对我们的数据分析非常关键. 在几次升级Hive的过程中,我们遇到了一些大大小小的问题.通过向社区的 咨询和自己的努力,在解决这些问题的同时我们对Hive将SQL编译为MapReduce的过程有了比较深入的理解.对这一过程的理解不仅帮助我们解决了 一些Hive的bug,也有利于我们优化Hive S

Hive是基于Hadoop的一个数据仓库系统,在各大公司都有广泛的应用.美团数据仓库也是基于Hive搭建,每天执行近万次的Hive ETL计算流程,负责每天数百GB的数据存储和分析.Hive的稳定性和性能对我们的数据分析非常关键. 在几次升级Hive的过程中,我们遇到了一些大大小小的问题.通过向社区的咨询和自己的努力,在解决这些问题的同时我们对Hive将SQL编译为MapReduce的过程有了比较深入的理解.对这一过程的理解不仅帮助我们解决了一些Hive的bug,也有利于我们优化Hive SQL

文章转自:http://tech.meituan.com/hive-sql-to-mapreduce.html Hive是基于Hadoop的一个数据仓库系统,在各大公司都有广泛的应用.美团数据仓库也是基于Hive搭建,每天执行近万次的Hive ETL计算流程,负责每天数百GB的数据存储和分析.Hive的稳定性和性能对我们的数据分析非常关键. 在几次升级Hive的过程中,我们遇到了一些大大小小的问题.通过向社区的咨询和自己的努力,在解决这些问题的同时我们对Hive将SQL编译为MapReduce的

Hive是基于Hadoop的一个数据仓库系统,在各大公司都有广泛的应用.美团数据仓库也是基于Hive搭建,每天执行近万次的Hive ETL计算流程,负责每天数百GB的数据存储和分析.Hive的稳定性和性能对我们的数据分析非常关键. 在几次升级Hive的过程中,我们遇到了一些大大小小的问题.通过向社区的咨询和自己的努力,在解决这些问题的同时我们对Hive将SQL编译为MapReduce的过程有了比较深入的理解.对这一过程的理解不仅帮助我们解决了一些Hive的bug,也有利于我们优化Hive SQL