1.Hive row_number() 函数的高级用法 row_num 按照某个字段分区显示第几条数据 select imei,ts,fuel_instant,gps_longitude,gps_latitude,row_number() over (PARTITION BY imei ORDER BY ts ASC) as row_num from sample_data_2 2.row_num 是相互连续的,join 自身,然后时间相减可求差create table obd_20140101

摘要: 下文讲述使用sql脚本,获取群组后记录的第一条数据业务场景说明: 学校教务处要求统计: 每次作业,最早提交的学生名单下文通过举例的方式,记录此次脚本编写方法,方便以后备查,如下所示: 实现思路: 使用开窗函数,对数据进行分组并按照提交时间进行排序后生成新的组内编号,如下所示: /* over开窗函数中 partition by分组 order by 排序 */ create table test(keyId int identity, keChengName ), name ), inD

一分钟系列: 读懂GC日志 ArrayList插入1000w条数据之后,我怀疑了jvm... Java JIT性能调优 Java性能优化指南系列(三):理解JIT编译器 准备:调试程序加入VM Options: -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCDateStamps 1.List未初始化大小时,执行时间差不多,应该跟数组频繁扩容有关. public class Test { public static void main(String[] args) { long

前几天遇到一个这样的需求:销售总占比加起来超过75%的top分类.具体需求是这样的:商品一级分类标签下面有许多商品标签,例如运动户外一级标签,下面可能存在361°,CBA,Nike,Adidas...等这些商品标签.我们需要统计在一级标签下面占总销售比超过75%的商品标签有哪些,从而让我们了解一级品牌标签下面哪些商品比较收用户喜欢.有以下样例数据(amount_precnt为这类商品在一级标签当中销售占比). 按照我们的业务需求我们要得到男装->(优衣库,七匹狼) 箱包->(coach) 运动

当使用GROUP BY 分组,默认返回的数据是组中最小的记录即id最小的数据, 当开发中经常会需要分组后将最新的数据放在前面, 为了实现需求,使用了嵌套查询,分别使用order by来排序 SELECT id, from_id, to_id, conversation_id, created_date, has_read, content FROM ( SELECT * FROM message WHERE from_id = 6 OR to_id = 6 ORDER BY created_da

原博文出自于: http://blog.fens.me/hadoop-hive-10g/ 感谢! Hive导入10G数据的测试 让Hadoop跑在云端系列文章,介绍了如何整合虚拟化和Hadoop,让Hadoop集群跑在VPS虚拟主机上,通过云向用户提供存储和计算的服务. 现在硬件越来越便宜,一台非品牌服务器,2颗24核CPU,配48G内存,2T的硬盘,已经降到2万块人民币以下了.这种配置如果简单地放几个web应用,显然是奢侈的浪费.就算是用来实现单节点的hadoop,对计算资源浪费也是非常高的.

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

常见的HBase新手问题: 什么样的数据适合用HBase来存储? 既然HBase也是一个数据库,能否用它将现有系统中昂贵的Oracle替换掉? 存放于HBase中的数据记录,为何不直接存放于HDFS之上? 能否直接使用HBase来存储文件数据? Region(HBase中的数据分片)迁移后,数据是否也会被迁移? 为何基于Spark/Hive分析HBase数据时性能较差? 开篇 用惯了Oracle/MySQL的同学们,心目中的数据表,应该是长成这样的: 这种表结构规整,每一行都有固定的列构成,因此

Hive导入10G数据的测试 让Hadoop跑在云端系列文章,介绍了如何整合虚拟化和Hadoop,让Hadoop集群跑在VPS虚拟主机上,通过云向用户提供存储和计算的服务. 现在硬件越来越便宜,一台非品牌服务器,2颗24核CPU,配48G内存,2T的硬盘,已经降到2万块人民币以下了.这种配置如果简单地放几个web应用,显然是奢侈的浪费.就算是用来实现单节点的hadoop,对计算资源浪费也是非常高的.对于这么高性能的计算机,如何有效利用计算资源,就成为成本控制的一项重要议题了. 通过虚拟化技术,我

[摘要] 这是HBase入门系列的第1篇文章,主要介绍HBase当前的项目活跃度以及搜索引擎热度信息,以及一些概况信息,内容基于HBase 2.0 beta2版本.本系列文章既适用于HBase新手,也适用于已有一定经验的HBase开发人员. 华为云上的NoSQL数据库服务CloudTable,基于Apache HBase,提供全托管式集群服务,集成了时序数据库OpenTSDB与时空数据库GeoMesa,在TB/PB级别的海量数据背景下,可提供ms级查询以及千万级TPS,点我了解详情. 这是HBa

一.倾斜造成的原因 正常的数据分布理论上都是倾斜的,就是我们所说的20-80原理:80%的财富集中在20%的人手中, 80%的用户只使用20%的功能 , 20%的用户贡献了80%的访问量. 俗话是,一个人累死,其他人闲死的局面 这也违背了并行计算的初衷,首先一个节点要承受着巨大的压力,而其他节点计算完毕后要一直等待这个忙碌的节点,也拖累了整体的计算时间,可以说效率是十分低下的. 下面举个简单的例子: 举个 word count 的入门例子: 它的map 阶段就是形成 ("aaa",1)

文章版权由作者李晓晖和博客园共有,若转载请于明显处标明出处:http://www.cnblogs.com/naaoveGIS/ 1. 背景 项目中有1000万条历史案卷,为某地方坐标系数据,我们的真实需求是将地方坐标系坐标反转成WGS84坐标,如果现在需要将其转换成百度坐标系数据.常规方案是先建立好整个该市的本地坐标和百度坐标之间的控制点库后再进行转换.但是在具体实施中发现转换特别慢,由于控制点库也有200多万条记录,大概一个点需要一秒钟才能转换完. 2.将Update变成Insert关键字段值

我用到的数据库为,mysql数据库5.7版本的 1.首先自己准备好数据库表 其实我在插入1000万条数据的时候遇到了一些问题,现在先来解决他们,一开始我插入100万条数据时候报错,控制台的信息如下: com.mysql.jdbc.PacketTooBigException: Packet for query is too large (4232009 > 4194304). You can change this value on the server by setting the max_al

SQL脚本 select * from users; 方式一: insert into users(name, age, course_id) VALUES("test",1, "0");insert into users(name, age, course_id) VALUES("test",1, "0");insert into users(name, age, course_id) VALUES("test&q

今天组长给个任务说要给摄像头触发一个列表.让缓存5条数据,每次摄像头触发更新一条,丢掉最老的一条数据.原来的update是直接更新掉一条,没带缓存的.然后搞了个sql语句,是这样的: UPDATE Camera_RecordSET CarlotName = @CarlotName, PlateNumber = @PlateNumber, time = @time, IP = @IP, nLane = @nLane, EventName = @EventName, Picurl = @Picurl

提高MYSQL百万条数据的查询速度 1.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引. 2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如: select id from t where num is null 可以在num上设置默认值0,确保表中num列没有null值,然后这样查询: select id from t where num=0 3.应尽量避免在 where 子句中

在SQL SERVER中获取表中的第二条数据, 思路:先根据时间逆排序取出前2条数据作为一个临时表,再按顺时排序在临时表中取出第一条数据 sql语句如下: select top 1 * from(select top 2 * from NumberLog where UserName = '管理员' order by dateTime desc ) [table] order by dateTime asc

有两个导数据的需求,1.一张表里面每一个订单号可能对应多条数据,每个单号返回时间最早的那条. 2.根据条件查询某个字段并按照逗号,合并在一起. 表类似结构如下: 第一条sql:select c.Id,c.OrderNum, c.CreateTime FROM (select t.*,row_number() over(partition by t.OrderNum order by t.CreateTime ) rn  from Payinfo t WHERE t.OrderNum IN('20

Hive几种数据导出方式 今天我们再谈谈Hive中的几种不同的数据导出方式.可以根据导出的地方不一样,将这些方式分为三种: (1).导出到本地文件系统: (2).导出到HDFS中: (3).导出到Hive的另一个表中.为了避免单纯的文字,我将一步一步地用命令进行说明. 一.导出到本地文件系统 hive> insert overwrite local directory '/home/wyp/wyp' > select * from wyp; 这条HQL的执行需要启用Mapreduce完成,运行

HIVE几种数据导入方式 今天的话题是总结Hive的几种常见的数据导入方式,我总结为四种:(1).从本地文件系统中导入数据到Hive表:(2).从HDFS上导入数据到Hive表:(3).从别的表中查询出相应的数据并导入到Hive表中:(4).在创建表的时候通过从别的表中查询出相应的记录并插入到所创建的表中.我会对每一种数据的导入进行实际的操作,因为纯粹的文字让人看起来很枯燥,而且学起来也很抽象.好了,开始操作! 一.从本地文件系统中导入数据到Hive表 先在Hive里面创建好表,如下: hive

        Sqoop是一款开源的工具,主要用于在Hadoop(Hive)与传统的数据库(mysql.postgresql...)间进行数据的传递,可以将一个关系型数据库(例如 : MySQL ,Oracle ,Postgres等)中的数据导进到Hadoop的HDFS中,也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中. 1.问题背景 使用Sqoop把oracle数据库中的一张表,这里假定为student,当中的数据导入到hdfs中,然后再创建hive的external表,location到刚才保