按照周或者月统计活跃数: 周: SELECT week, COUNT(DISTINCT pin), business_type FROM ( SELECT DISTINCT user_log_acct AS pin,weekofyear(dt) AS week , CASE locate('bdp', url_domain) WHEN 0 THEN 'pinpiao' ELSE 'caixiao' END AS business_type FROM gdm.gdm_online_log WHER

1.简单的,按月统计数量 SELECT CREATE_DATE, DATE_FORMAT(CREATE_DATE, '%Y-%m') AS month , COUNT(*) AS sum FROM pt_user GROUP BY month; 2.按月累加统计数据 SELECT a.month, SUM(b.total) AS total FROM ( SELECT DATE_FORMAT(CREATE_DATE, '%Y-%m') AS month, SUM(sum) AS total FR

分析以下需求,并用代码实现 1.定义ArrayList集合,存入多个字符串"abc" "def" "efg" "def" "def" "qwe" "def" "def" "swd" "wwe" "def" "def" 2.使用普通for循环获取集合中索引为3的元素并打印

Hive中的数据倾斜 hive 1. 什么是数据倾斜 mapreduce中,相同key的value都给一个reduce,如果个别key的数据过多,而其他key的较少,就会出现数据倾斜.通俗的说,就是我们在处理的时候数据分布的不均,导致了数据大量集中在某一点.造成了数据的热点. 其实在mapreduce分析的时候最怕的就是数据倾斜,通常会出现下面的情况: map阶段处理比较快,reduce阶段处理比较慢.其实reduce阶段不应该很慢,如果很慢,很大可能就是出现了数据倾斜. 1) 有的reduce

SELECT DATE_FORMAT(releaseDate,"%Y年%m月") AS dates,COUNT(*) FROM t_diary GROUP BY DATE_FORMAT(releaseDate,"%Y年%m月") ORDER BY DATE_FORMAT(releaseDate,"%Y年%m月") DESC ;releaseDate 日期 t_diary表名 DATE_FORMAT();按照格式对某个日期操作ORDER BY 排序

首先声明,此文是属于纯粹收藏文,感觉讲的很不错. 本文介绍了Facebook公司数据分析系统中的RCFile存储结构,该结构集行存储和列存储的优点于一身,在MapReduce环境下的大规模数据分析中扮演重要角色. Facebook曾在2010 ICDE(IEEE International Conference on Data Engineering)会议上介绍了数据仓库Hive.Hive存储海量数据在Hadoop系统中,提供了一套类数据库的数据存储和处理机制.它采用类SQL语言对数据进行自动化

hive中grouping sets 数量较多时如何处理?    可以使用如下设置来 set hive.new.job.grouping.set.cardinality = 30; 这条设置的意义在于告知解释器,group by之前,每条数据复制量在30份以内.   grouping sets是一种将多个group by 逻辑写在一个sql语句中的便利写法.   demo: select A, B, C, group_id, count(A) from tableName group by --

如何实现ASP.NET中网站访问量的统计 2009-07-30 15:50 佚名 网翼教程网 字号:T | T 本文介绍了如何在asp.net中进行网站访问量的统计. AD:51CTO 网+ 第十二期沙龙:大话数据之美_如何用数据驱动用户体验 下面介绍如何进行ASP.NET中网站访问量的统计. 一.建立一个数据表IPStat用于存放用户信息 我在IPStat表中存放的用户信息只包括登录用户的IP(IP_Address),IP来源(IP_Src)和登录时间(IP_DateTime),些表的信息本人

ORDER BY hive中的ORDER BY语句和关系数据库中的sql语法相似.他会对查询结果做全局排序,这意味着所有的数据会传送到一个Reduce任务上,这样会导致在大数量的情况下,花费大量时间. 与数据库中 ORDER BY 的区别在于在hive.mapred.mode = strict模式下,必须指定 limit 否则执行会报错. hive> set hive.mapred.mode=strict; hive> select * from test order by id; FAILE

所介绍内容基本上是翻译官方文档,比较肤浅,如有错误,请指正! hive中创建分区表没有什么复杂的分区类型(范围分区.列表分区.hash分区.混合分区等).分区列也不是表中的一个实际的字段,而是一个或者多个伪列.意思是说在表的数据文件中实际上并不保存分区列的信息与数据. 下面的语句创建了一个简单的分区表: create table partition_test (member_id string, name string ) partitioned by ( stat_date string, p

Hive的自定义的函数的步骤: 1°.自定义UDF extends org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF 2°.需要实现evaluate函数,evaluate函数支持重载 3°.把程序打包放到目标机器上去 4°.进入hive客户端,添加jar包:hive>add jar jar路径 5°.创建临时函数:hive> create temporary function 自定义名称 AS '自定义UDF的全类名' 6°.执行HQL语句: 7°.销毁临时函数:hive&

以订单统计为例,前端展示柱状图(Jquery统计): 表及主要字段描述如下:表名:Orders1.日期CreateTime2.金额Amount3.用户UserID 情况一:根据部门统计某一年每月销量(查询一个部门月统计) 1)直接在SQL语句中判断每月信息,好处,前台直接调用:坏处,性能不高. SQL语句: SELECT END) AS '一月', END) AS '二月', END) AS '三月', END) AS '四月', END) AS '五月', END) AS '六月', END)

摘自于网络网络:http://blog.csdn.net/wanmdb/article/details/8080636 create table T(日期时间 datetime, 数量 int) insert T union all union all union all union all union all --按日统计 ), 日期时间, ), 数量=sum(数量) from T group by convert(), 日期时间, ) --按周统计 select 日期时间=datepart(

SQL实现的目标: 基本情况 现金交易情况 转账情况 转账交易情况(明细) 其它业务情况 交易量汇总 日均交易量 交易金额 绩效情况(万元) 支行名 支行号 所属网点 网点号 管理员帐户 管理员 终端编号 取款笔数 取款金额 存款笔数 存款金额 转账笔数 转账金额 卡卡笔数 卡卡金额 卡折笔数 卡折金额 折卡笔数 折卡金额 折折笔数 折折金额 代缴费笔数 代缴费金额 查询笔数 存款余额(月日均) 存款余额(月日均比上月) 巴南支行                 10 101302 东泉分理处 

用记事本建立文件src.dat,其中存放若干字符.编写程序,从文件src.dat中读取数据,统计其中的大写字母.小写字母.数字.其它字符的个数,并将这些数据写入到文件test.dat中. #include<stdio.h>#include<stdlib.h>#include<string.h>int main(){ FILE*fp1,*fp2; char ch; int da=0,xiao=0,shuzi=0,qita=0; if((fp1=fopen("sr

最近在做一个小任务,将一个CDH平台中Hive的部分数据同步到另一个平台中.毕竟我也刚开始工作,在正式开始做之前,首先进行了一段时间的练习,下面的内容就是练习时写的文档中的内容.如果哪里有错误或者疏漏,希望各位网友能够指出. 第一篇:HDFS的上传与下载(put & get):https://www.cnblogs.com/BlackString/p/10552553.html 第三篇:Hive分区表的导入与导出:https://www.cnblogs.com/BlackString/p/105

在MCU on Eclipse网站上看到Erich Styger在8月2日发的博文,一篇关于在Amazon FreeRTOS V10中使用运行时统计信息的文章,本人觉得很有启发,特将其翻译过来以备参考.原文网址:https://mcuoneclipse.com/2018/08/02/tutorial-using-runtime-statistics-with-amazon-freertos-v10/ FreeRTOS包含一个很好的功能,可以向我提供有关每个任务在系统上运行的时间的信息: Free

简介 本文主要介绍hive中的窗口函数.hive中的窗口函数和sql中的窗口函数相类似,都是用来做一些数据分析类的工作,一般用于olap分析 概念 我们都知道在sql中有一类函数叫做聚合函数,例如sum().avg().max()等等,这类函数可以将多行数据按照规则聚集为一行,一般来讲聚集后的行数是要少于聚集前的行数的.但是有时我们想要既显示聚集前的数据,又要显示聚集后的数据,这时我们便引入了窗口函数. 在深入研究Over字句之前,一定要注意:在SQL处理中,窗口函数都是最后一步执行,而且仅位于

本文将会谈一谈在数据仓库中拉链表相关的内容,包括它的原理.设计.以及在我们大数据场景下的实现方式. 全文由下面几个部分组成: 先分享一下拉链表的用途.什么是拉链表. 通过一些小的使用场景来对拉链表做近一步的阐释,以及拉链表和常用的切片表的区别. 举一个具体的应用场景,来设计并实现一份拉链表,最后并通过一些例子说明如何使用我们设计的这张表(因为现在Hive的大规模使用,我们会以Hive场景下的设计为例). 分析一下拉链表的优缺点,并对前面的提到的一些内容进行补充说明,比如说拉链表和流水表的区别.

这篇文章我会从业务中关注的: 1. 存储大小 2.查询效率 3.是否支持表结构变更既数据版本变迁 5.能否避免分隔符问题 6.优势和劣势总结 几方面完整的介绍下hive中数据以下几种数据格式:textfile,parquent,orc,thrift,avro,protubuf 更新中... 预计3月9日完成

一.个人初始开发环境的基本情况以及Hive元数据库说明 ①hive的元数据库改成了mysql(安装完mysql之后也没有进行其它别的设置) ②hive-site.xml中设置元数据库对应的配置为  jdbc:mysql://crxy99:3306/hive_cz3q?createDatabaseIfNotExist=true ③普通情况下咱们的mysql默认编码是latin1,但是我们在日常开发中大多数情况下需要用到utf-8编码,如果是默认latin1的话,咱们的中文存储进去容易乱码,所以说大