Hive 的collect_set使用详解   https://blog.csdn.net/liyantianmin/article/details/48262109 对于非group by字段,可以用Hive的collect_set函数收集这些字段,返回一个数组: 使用数字下标,可以直接访问数组中的元素: select a,collect_set(b) as bb from t where b<='xxxxxx' group by a 会按照a分组 通过collect_set会把每个a所对应的

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

Python学习--04条件控制与循环结构 条件控制 在Python程序中,用if语句实现条件控制. 语法格式: if <条件判断1>: <执行1> elif <条件判断2>: <执行2> elif <条件判断3>: <执行3> else: <执行4> 注意语句后面的冒号:.像经典的C.Java都是以花括号来区分代码块,但是Python没有使用花括号表示,而是缩进,所以一定需要了解它们的语法区别. 示例: age = 3

通过调用ApplicationBuilder的扩展方法UseStaticFiles注册的StaticFileMiddleware中间件帮助我们处理针对文件的请求.对于StaticFileMiddleware处理请求的逻辑,大部分读者都应该想得到:它根据请求的地址找到目标文件的路径,然后利用注册的ContentTypeProvider根据路径解析出与文件内容相匹配的媒体类型,默认情况下得到的媒体类型是根据目标文件的扩展名解析出来的.解析出来的媒体类型将作为响应报头Content-Type的值.St

本文原创,转载请注明出处! 参考文章: <"JUC锁"03之 公平锁(一)> <"JUC锁"03之 公平锁(二)> AbstractOwnableSynchronizer,用于供子类存取独占锁的所属线程. #getExclusiveOwnerThread()/#setExclusiveOwnerThread(Thread):获取/设置独占锁的所属线程. AbstractQueuedSynchronizer/AbstractQueuedLong

前戏:一起走进条件随机场 作者:白宁超 2016年8月2日13:59:46 [摘要]:条件随机场用于序列标注,数据分割等自然语言处理中,表现出很好的效果.在中文分词.中文人名识别和歧义消解等任务中都有应用.本文源于笔者做语句识别序列标注过程中,对条件随机场的了解,逐步研究基于自然语言处理方面的应用.成文主要源于自然语言处理.机器学习.统计学习方法和部分网上资料对CRF介绍的相关的相关,最后进行大量研究整理汇总成体系知识.文章布局如下:第一节介绍CRF相关的基础统计知识:第二节介绍基于自然语言角度

原文地址:http://blog.codefx.org/libraries/junit-5-conditions/ 原文日期:08, May, 2016 译文首发:Linesh 的博客:「译」JUnit 5 系列:条件测试 我的 Github:http://github.com/linesh-simplicity 上一节我们了解了 JUnit 新的扩展模型,了解了它是如何支持我们向引擎定制一些行为的.然后我还预告会为大家讲解条件测试,这一节主题就是它了. 条件测试,指的是允许我们自定义灵活的标准

1. 适用场景 实现条件的过滤和查询等功能. 2. 说明 跟SQL语句中的where作用相似,都起到了范围的限定即过滤的作用,而判断条件是紧跟后面的条件子句.where主要分为三种形式:简单形式.条件形式.First()形式,下面分别举例测试一下: 2.1 简单形式 例如:查询在伦敦购买的订单. var order = from n in context.Orders where n.ShipCity == "London" select n; 例如:查询生日在1952年后的员工. ,

ICP技术是在MySQL5.6中引入的一种索引优化技术.它能减少在使用 二级索引 过滤where条件时的回表次数 和 减少MySQL server层和引擎层的交互次数.在索引组织表中,使用二级索引进行回表的代价相比堆表中是要高一些的.相关文档地址:http://dev.mysql.com/doc/refman/5.6/en/index-condition-pushdown-optimization.html Index Condition Pushdown optimization is use

最简单的扩展列,扩展行的求"最大,最小,平均"值的例子 设计图 效果图 相关函数 =MAX(B2:E2) =MIN(B2:E2) =AVERAGE(B2:E2) 这个是(满足条件)的固定列,扩展行的求和例子 设计图 效果图 相关函数 =SUM(B2{B2 > 1} + C2{C2 > 1} + D2{D2 > 1} + E2{E2 > 1}) =SUM(B2{B2 < 1} + C2{C2 < 1} + D2{D2 < 1} + E2{E2 &

本文唯一访问地址:http://www.cnblogs.com/yubaolee/p/DynamicLinq.html 对于系统开发来说,按不同字段进行过滤查询是一种常见的需求.在EF中通常的做法是: /// <summary> /// 只是简单举例,只用了两个过滤条件 /// </summary> IEnumerable<UserInfo> Search(string username = "", string usertype = "&

CSharpGL(30)用条件渲染(Conditional Rendering)来提升OpenGL的渲染效率 当场景中有比较复杂的模型时,条件渲染能够加速对复杂模型的渲染. 条件渲染(Conditional Rendering) 当我们能够断定一个模型被其他模型挡住(因此不会被Camera看到)时,我们就可以跳过对此模型的渲染.这就是条件渲染的根本. 那么如何去判断?方法就是用一个简单的包围盒(比如一个立方体)去渲染一下,看看fragment是不是有变化(即包围盒上的某些部分通过了depth t

文章为作者原创,未经许可,禁止转载.    -Sun Yat-sen University 冯兴伟 实验4 触发器 )实验目的 掌握数据库触发器的设计和使用方法 )实验内容和要求 定义BEFORE触发器和AFTER触发器.能够理解不同类型触发器的作用和执行原理,验证触发器的有效性. )实验重点和难点 实验重点:触发器的定义. 实验难点:利用触发器实现较为复杂的用户自定义完整性. 此次实验还是延用理论课本中出现的大学数据库作为实验例子. (1).    AFTER触发器 i.  在takes表上定

一.场景描述: 开发的时候,有些查询功能,往往查询的条件是不确定的,用户没有填的不参与到查询中去. 如图1所示,用户可能只要给根据名称来查询即可,有时候开始时间和结束时间并不需要填写. 图 1 二.解决方案 如图2所示,传统的解决方案往往是判断下用户输入了什么字段,然后写n个 if else 来判断 图 2 而本文利用三目运算符,减少了代码量,给出了优雅的实现方式: public List<Entity.Order> Search(OrderQuery orderQuery) { IQuery

前言 本节我们再来穿插讲讲索引知识,后续再讲数据类型中的日期类型,简短的内容,深入的理解,Always to review the basics. 强制索引查询条件 前面我们也讲了一点强制索引查询的知识,本节我们再来完整的讲述下 (1)SQL Server使用默认索引 USE TSQL2012 GO SELECT * FROM Sales.Orders 上述就不用我再啰嗦了,使用默认主键创建的聚集索引来执行查询执行计划. (2)SQL Server使用强制索引 USE TSQL2012 GO S

CyclicBarrier的作用是,线程进入等待后,需要达到一定数量的等待线程后,再一次性开放通行. CyclicBarrier(int, Runnable)构造方法,参数1为通行所需的线程数量,参数2为条件满足时的监听器. int await()/int await(long, TimeUnit)线程进入等待,并返回一个进入等待时的倒计索引. int getParties()通行所需的线程数量 int getNumberWaiting()当前线程数量 boolean isBroken()本批次

条件随机场知识扩展延伸 作者:白宁超 2016年8月3日19:47:55 [摘要]:条件随机场用于序列标注,数据分割等自然语言处理中,表现出很好的效果.在中文分词.中文人名识别和歧义消解等任务中都有应用.本文源于笔者做语句识别序列标注过程中,对条件随机场的了解,逐步研究基于自然语言处理方面的应用.成文主要源于自然语言处理.机器学习.统计学习方法和部分网上资料对CRF介绍的相关的相关,最后进行大量研究整理汇总成体系知识.文章布局如下:第一节介绍CRF相关的基础统计知识:第二节介绍基于自然语言角度的

初学CSS时,我们学到很多有意思的CSS规则,比如外边距塌陷,还有浮动元素的一些特性等,其实这些规则背后都是BFC这个东西在控制,下面我们来看下BFC到底是什么. 什么是BFC BFC(Block formatting contexts),翻译过来就是块级格式化上下文,指的是一种上下文环境,我们暂且不管它为什么叫这么晦涩冗长的名字,先看看哪些情况能形成BFC,然后看看它有哪些特性,这样我们也就知道它是什么了.就像我们学习js的对象一样,了解一个对象的原型,以及它的属性方法,我们也就知道它是什么了

之前介绍的MMEM存在着label bias问题,因此Lafferty et al. [1] 提出了CRF (Conditional Random Field). BTW:比较有意思的是,这篇文章的二作与三作同时也是MEMM的作者. 1. 前言 本节将遵从tutorial [2] 的论文结构,从概率模型(Probabilistic Models)与图表示(Graphical Representation)两个方面引出CRF. 概率模型 Naïve Bayes(NB)是分类问题中的生成模型(gen

在应用开发过程中,有 80% 的场景下,开发者所需要的实体查询,查询条件中其实都是一些简单的属性匹配,又或是一些属性匹配的简单组合.Rafy 为这样的场景提供了更为方便使用的 API:CommonQueryCriteria. 属性匹配 在查询时,当需要使用一个或几个属性的限定匹配来进行查询时,我们可以通过 CommonQueryCriteria 来使用以下方法进行快速查询.例如,以下查询实现了通过用户的编码的精确匹配来查询唯一指定的用户: C# public User GetByCode(str

C# if中连续几个条件判断 1.if (条件表达式1 && 条件表达式2) 当条件表达式1为true时 using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; namespace ConsoleApplication1 { class Program { static void Main(string[] args) { ; "; ) { a = ";