repartition 和 partitionBy 都是对数据进行重新分区,默认都是使用 HashPartitioner,区别在于partitionBy 只能用于 PairRDD,但是当它们同时都用于 PairRDD时,结果却不一样: 不难发现,其实 partitionBy 的结果才是我们所预期的,我们打开 repartition 的源码进行查看: /** * Return a new RDD that has exactly numPartitions partitions. * * Can

昨天在审核资讯翻译的时候遇到这两个单词,文章里讲的也不清楚,感觉翻译的也不到位.今天就单独拿出来比较一下吧.尽管这两个单词相似,它们的具体实现方法还是有很大区别的. Distributional word representation主要是基于Distributional假说:"linguistic items with similar distributions have similar meanings" ,翻译过来差不多是“语言项若有像是的分布,则他们的语义也接近”.它一般是根据

总结: group 单纯分组 partition 也能分组,但还具备累计的功能 order by 排序,与计算函数联用,需要累加计算 0.select * from test;     ---测试数据 1.select v1,v2,sum(v2) over(order by v2) as sum  from test;    --按照 v2排序,累计n+n-1+....+1 2.select v1,v2,sum(v2) over(partition by v1 order by v2) as s

这个逻辑,写的很对.明白了这个意思. over partition by 前面一定要用汇总函数.groub by 就可以不用.本质都是汇总 SELECT a.* ,SUM(a.audit_status) OVER(PARTITION BY a.sign_type ) AS sign_type FROM jz_daojia.f_jz_order_common a WHERE dt = '${bdp.system.bizdate}' LIMIT https://blog.csdn.net/dwt14

--用法详解 0.select * from wmg_test;     ---测试数据 1.select v1,v2,sum(v2) over(order by v2) as sum     --按照 v2排序,累计n+n-1+....+1 from wmg_test; 2.select v1,v2,sum(v2) over(partition by v1 order by v2) as sum     --先分组,组内在进行 1 中的操作 from wmg_test; 3.select v1

MQ初窥门径 全称(message queue)消息队列,一个用于接收消息.存储消息并转发消息的中间件 应用场景 用于解决的场景,总之是能接收消息并转发消息 用于异步处理,比如A服务做了什么事情,异步发送一个消息给其他B服务. 用于削峰,有些服务(秒杀),请求量很高,服务处理不过来,那么请求先放到消息队列里面,后面按照能力处理,相当于蓄水池. 应用解耦.消息通讯等等 总之MQ是可以存放消息并转发消息的中间件,场景取决于拿这个能力去解决什么问题 MQ概念模型 MQ向别人承诺的场景是接收消息,存储,

一.什么是分区表 分区表就是将一个大表在物理上分割成若干小表,并且整个过程对用户是透明的,也就是用户的所有操作仍然是作用在大表上,不需要关心数据实际上落在哪张小表里面.Greenplum 中分区表的原理和 PostgreSQL 一样,都是通过表继承和约束实现的. Greenplum 官方给出的分区表示例如下: partitions.jpg 二.与分布的区别 分布:DISTRIBUTED 分区:PARTITION Greenplum 中每个表都需要有一个分布键,如果你建表的时候没有显示使用语法DI

最近在折腾greenplum,遇到一个蛋疼的问题,那就是获取表结构,也就是建表语句.大家都知道在MySQL里面是非常easy的,show create table table_name 就搞定了,在gpdb里面就没这么容易,在查询大量资料以后终于找到了方法.那就是自己定义一个函数去获取,函数中可以嵌套python代码,非常的方便.但是资料中的代码有大量错误,在经过几番调试以后终于可以使用了. 如果没有这个函数其实也可以获取表结构,那就是只能导出这个表的结构进行查看了.导出表结构的命令是: pg_

在使用greenplum中会使用分区表,但同时分区表需要维护分区:比如加分区,这个过程比较痛苦,查询相关资料以后有了相应的解决办法,但是该办法也不是万能的,有诸多限制,关于限制有兴趣的同学可以查看我文章最后提到的参考资料. 创建2个表(range分区表和list分区表) CREATE TABLE tb1_partition_list_yyyymmdd ( id numeric, yyyymmdd ) ) ) DISTRIBUTED BY (id) PARTITION BY LIST(yyyymm

MoreLinq里的Batch和Partition不知道什么区别. var ints =Enumerable.Range(1,10); var result = ints.Batch(3); var result2 = ints.Partition(3); 做出来的结果一样 // [1,2,3],[4,5,6],[7,8,9],[10] ,Partition可能还可以指定每个分区的大小,不过单个int参数真不知分别. ------------------- var ints =Enumerabl

greenplum是基于postgresql开发的分布式数据库,里面大部分的数据字典是一样的.我们在维护gp的时候对gp的数据字典比较熟悉,特此分享给大家.在这里不会详细介绍每个字典的内容,只会介绍常见的应用以及一些已经封装好了的函数.具体的介绍大家可以去看postgresql的中文文档(附件),里面有详细的解释. 1.postgresql中,所有数据库的对象都是用oid连接在一起的. 这样子会造成我们在理解数据字典的时候有一些不知所云.下面介绍几个函数,可以简化很多的操作. 名字 引用 描述

http://technet.microsoft.com/en-us/library/bb742455.aspx Abstract Network Load Balancing, a clustering technology included in the Microsoft Windows 2000 Advanced Server and Datacenter Server operating systems, enhances the scalability and availabilit

准备工作: 1.因为gpload是对gpfdist的封装,因此使用gpload之前必须开启gpfdist的服务,不然无法使用. gpfdist -d /home/admin -p 8181 -l /tmp/gpfdist.log & 开启服务的命令这里就不详解,可以参考我之前讲解的gpfdist文档: http://www.cnblogs.com/daojiao/p/4589038.html   2.系统需要安Python工具,因为我用的是红帽子系统(redhat),内置了此工具,因此不需要安装

转自:http://qqdenghaigui.iteye.com/blog/1554541 一,带函数Pred1, all(Pred, List) -> boolean()如果List中的每个元素作为Pred函数的参数执行,结果都返回true,那么all函数返回true,否则返回false 例子: lists:all(fun(E) -> true end,[1,2,3,4]). 结果 true 2, any(Pred, List) -> boolean()如果List中至少有一个元素作为

Greenplum入门——基础知识.安装.常用函数 2017年10月08日 22:03:09 在咖啡里溺水的鱼 阅读数:8709    版权声明:本文为博主原创,允许非商业性质转载但请注明原作者和出处. https://blog.csdn.net/KEY0323/article/details/78177964 本文为博主在学习Greenplum时阅读的<Greenplum企业应用实战>时的笔记,对书中章节的知识要点进行了归纳和梳理.有兴趣的同学可以找原书学习下.如果认为文中内容涉嫌侵权请及时

greenplum是基于postgresql开发的分布式数据库,里面大部分的数据字典是一样的.我们在维护gp的时候对gp的数据字典比较熟悉,特此分享给大家.在这里不会详细介绍每个字典的内容,只会介绍常见的应用以及一些已经封装好了的函数.具体的介绍大家可以去看postgresql的中文文档(附件),里面有详细的解释. 1.postgresql中,所有数据库的对象都是用oid连接在一起的. 这样子会造成我们在理解数据字典的时候有一些不知所云.下面介绍几个函数,可以简化很多的操作. 名字 引用 描述

appendonly -- drop table if exists test_appendonly; -- create table test_appendonly with(appendonly=true, compresslevel=5) as -- select generate_series(0, 1000) a, 'helloworld'::varchar(50) b -- distributed by(a); select oid from pg_class where relna

一.HAWQ中的分区表        与大多数关系数据库一样,HAWQ也支持分区表.这里所说的分区表是指HAWQ的内部分区表,外部分区表在后面"外部数据"篇讨论. 在数据仓库应用中,事实表通常有非常多的记录,分区能够将这样的大表在逻辑上分为小的.更易管理的数据片段.HAWQ的优化器支持分区消除以提高查询性能. 仅仅要查询条件中能够使用分区键作为过滤条件.那么HAWQ仅仅须要扫描满足查询条件的分区,而不必进行全表扫描.        分区并不改变表数据在segment间的物理分布.表的分

Greeplum 系列(四) 实战 表结构 (1) 拉链表结构 create table public.member_fatdt0 ( member_id varchar(64), phoneno varchar(64), dw_beg_date date, dw_end_date date, dtype char(1), dw_status char(1), dw_ins_date date ) with (appendonly=true, compresslevel=5) distribut

Greeplum 系列(三) 基本用法 <PostgreSQL 教程>:https://www.yiibai.com/postgresql 一.Greeplum 登陆与创建 1.1 登陆 psql -d test -h 127.0.0.1 -p 5432 -U gpadmin 注意:默认登陆的表名为 gpadmin 1.2 创建数据库 create database test; # 需要登陆 psql create database newdb template olddb; # 克隆数据库

01,创建分区表 [PARTITION BY partition_type (column) [SUBPARTITION BY partition_type (column)] [SUBPARTITION TEMPLATE (template_spec)] [...] (partition_spec) |[SUBPARTITION BY partition_type(column)] [...] (partition_spec) [(subpartition_spec [(...)] )] ]