首先用户留存率一般是面向新增用户的概念,是指某一天注册后的几天还是否活跃,是以每天为单位进行计算的.一般收到的需求都是一个时间段内的新增用户的几天留存 (1)找到这个时间段内的新增用户(也可能含有地区啊的各种附加条件),一般在日活表中有记录是否是新增状态. 注意,需要以天为单位进行分组找出用户的id.因为留存率都是以每天为单位进行计算的. 表结构(register_date,user_id) (2)找到这个时间段内的活跃用户(active_date,user_id) (3)以 1表 为主表lef

翻译 :马玉洁 欢迎访问网易云社区,了解更多网易技术产品运营经验. 如果你用过"Duolingo"(Duolingo)这个语言教育应用程序,你就会知道它就像一款游戏. 这当然不是巧合.Duolingo敏锐地意识到了游戏化的力量,在最近的Canvas会议上,产品经理Zan Gilani详细地介绍了其采用的一些提高用户留存率的手段. 以下是一些背景介绍(在此基础上我们将进一步讨论提高用户留存率的手段): l  Duolingo目前有25种语言可供选择进行学习,并将很快新增普通话的学习内容.

HiverServer2支持远程多客户端的并发和认证,支持通过JDBC.Beeline等连接操作.hive默认的Derby数据库,由于是内嵌的文件数据库,只支持一个用户的操作访问,支持多用户需用mysql保存元数据.现在关心的是HiveServer如何基于mysql元数据库管理用户权限,其安全控制体系与Linux及Hadoop的用户是否存在联系. 1)remote方式部署Hive Hive中metastore(元数据存储)的三种方式:内嵌Derby方式.基于mysql的Local方式.基于mys

借助AGC的云数据库.云托管.应用内消息.App Linking等服务,您可以给不同价值用户设置不同的优惠套餐活动,引导用户持续购买,增强用户黏性.判断用户价值,发送营销短信,引导用户参与营销活动,提升用户留存率. 实现流程 序号 步骤 详情 1 配置预测服务,用于预测流失用户 首先,您需要配置预测服务,设置预测流失用户的任务.用于判断用户是否符合要求. 2 配置应用内消息服务,用于引导用户参与活动 您需配置应用内消息服务.配置完成后,当您的用户在登录客户端时,应用会自动调用应用内消息Andro

Hive虽然强大,但是我们遇到的业务需求必定是千奇百怪的. 在做日志解析的时候,我们会遇到访客,和访次的概念. 对于在2个小时之内的访问,我们认为是访问一次,对于两个小时之外的访问,我们认定是再次访问. 也就是是说,最新一次访问,与上一次访问之间间隔超过2个小时,则算是第二次访问. 用Hive来做过滤. 理一下思路: select cookie_id, min(visit_time) from web_log group by cookie_id 用上面的计算来求出每个Cookie的第一次访问.

简介 单用户多点模式也称远程服务模式,用户非java客户端访问元数据库,在服务端启动MetaStoreServer,客户端利用Thrift协议通过MetaStoreServer访问元数据库. mysql安装以及配置 安装mysql apt默认安装,占据3306端口 安装机器 : dev01 sudo apt-get install mysql-server sudo apt-get install mysql-client 配置hive用户 登陆mysql mysql -u root -p xx

题目:用户能输入一个整数,输入后返回是偶数还是奇数. 偶数规则:除以2能整除的数称之为偶数,否则是奇数 实例: switch版 import java.util.Scanner; public class Test{ public static void main(String[] args){ Scanner in = new Scanner(System.in); System.out.println("请输入一个整数"); int num = in.nextInt(); int

今天安装了hive 在a账号安装的,一切正常 但是到其他账户下,报错 >show tables; Error in metadata: java.lang.RuntimeException: Unable to instantiate org.apache.hadoop.hive.metastore.HiveMetaStoreClient FAILED: Execution Error, return code 1 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.DDLT

ROW_NUMBER,RANK(),DENSE_RANK() 先了解这三个之间的区别: Rank():1,2,2,4,5(一般用这个较多,不会影响总排名) Dense_rank():1,2,2,3,4,5(会影响最终排名) Row_number():1,2,3,4,5,6(按照行数显示) 语法格式:row_number() OVER (partition by COL1 order by COL2 desc ) rank partition by:类似hive的建表,分区的意思: order b

第一章.hive入门 一.hive入门手册 1.什么是数据仓库 1.1数据仓库概念 对历史数据变化的统计,从而支撑企业的决策.比如:某个商品最近一个月的销量,预判下个月应该销售多少,从而补充多少货源. 1.2传统数据仓库面临的挑战 (1)无法满足快速增长的海量数据存储需求 (2)无法有效处理不同类型的数据 (3)计算和处理能力不足 1.3 Hive介绍 Hbase支持快速的交互式的大数据应用 pig,Hive支持批量式的数据分析业务 1.4 Hive与传统数据库的对比 1.5 Hive在企业中的

Hive分区表 在Hive Select查询中一般会扫描整个表内容,会消耗很多时间做没必要的工作.有时候只需要扫描表中关心的一部分数据,因此建表时引入了partition概念.分区表指的是在创建表时指定的partition的分区空间.Hive可以对数据按照某列或者某些列进行分区管理 1.一个表可以拥有一个或者多个分区,每个分区以文件夹的形式单独存在表文件夹的目录下.2.表和列名不区分大小写.3.分区是以字段的形式在表结构中存在,通过describe table命令可以查看到字段存在,但是该字段不

Hive支持用户自己定义聚合函数(UDAF),这样的类型的函数提供了更加强大的数据处理功能. Hive支持两种类型的UDAF:简单型和通用型.正如名称所暗示的,简单型UDAF的实现很easy,但因为使用了反射的原因会出现性能的损耗,而且不支持长度可变的參数列表等特征.而通用型UDAF尽管支持长度可变的參数等特征.但不像简单型那么easy编写. 这篇文章将学习编写UDAF的规则,比方须要实现哪些接口,继承哪些类,定义哪些方法等. 实现通用型UDAF须要编写两个类:解析器和计算器.解析器负责UDAF

主要内容: 1.Hive的基本工能机制和概念 2.hive的安装和基本使用 3.HQL 4.hive的脚本化运行使用方式 5.hive的基本语法--建表语法 6.hive的基本语法--内部表和外部表. 7.hive的基本语法--create建表 like as 8.hive的基本语法--数据导入--从本地--从hdfs 9.查询语法 10.数据类型 11.hive函数 1.   什么是hive hive本身是一个单机程序.转在哪里都行,相对于hadoop来说就是一个hdfs的客户端和yarn的客

hive-site.xml 配置 <configuration> <property> <name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name> <value>jdbc:mysql://localhost:3306/hive?createDatabaseIfNotExist=true</value> <description>JDBC connect string for a JDBC met

转自:http://blog.csdn.net/wh_springer/article/details/51842496 近十年来,随着Hadoop生态系统的不断完善,Hadoop早已成为大数据事实上的行业标准之一.   1  Hive基本原理 Hadoop是一个流行的开源框架,用来存储和处理商用硬件上的大规模数据集.对于HDFS上的海量日志而言,编写Mapreduce程序代码对于类似数据仓库的需求来说总是显得相对于难以维护和重用,Hive作为一种基于Hadoop的数据仓库解决方案应运而生,并得

Hive常用函数的使用 文章作者:foochane  原文链接:https://foochane.cn/article/2019062501.html 1 基本介绍 1.1 HIVE简单介绍 Hive是一个可以将SQL翻译为MR程序的工具,支持用户将HDFS上的文件映射为表结构,然后用户就可以输入SQL对这些表(HDFS上的文件)进行查询分析.Hive将用户定义的库.表结构等信息存储hive的元数据库(可以是本地derby,也可以是远程mysql)中. 1.2 Hive的用途 做数据分析,不用自

Hive基础(一) 2018-12-19 15:35:03 人间怪物 阅读数 234   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/qq_41975699/article/details/85044696 1.Hive是什么 Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射成为一张数据库表,并提供类SQL的查询功能.可以将sql语句转化为MapReduce任务

概述 参加了新的公司新的工作新的环境之后,本人必须学习更多的知识,所以稳固之前的知识和学习新的知识是重中之重,新的公司把hadoop大部分的组件都进行了架构源码深度改造,所以使用过程确实遇到一些麻烦,而写这篇随笔的目的就是记录之前学习的知识,并且作为学习新的架构的基础.就是本文说的hive组件. HIVE架构 hive是建立在hadoop之上数据仓库基础架构,它提供了一系列的工具,可以用来进行数据提取转化加载ETL,这是一种可以存储.查询和分析存储在hadoop中的大规模数据机制.hive定义了

在讲案例前,我们需要先说一下精细化分析. 我们常说的精细化分析,就是一个持续"解构"的过程,通过像漏斗.留存.细分等高级分析功能,将"整体"按照事件属性解构成"个体",将"整体用户群"近乎无限地细分,然后就可以看到流量高.低背后的原因.定位促进产品生长的部分,做放大:将用户体验不好的部分优化或去除. U-App新增的事件细分.漏斗分析.自定义留存,三大功能可以帮助App运营者完成精细化分析,进而收割新用户.我们结合例子来看看这

阅读目录 序 介绍 安装 系列索引 本文版权归mephisto和博客园共有,欢迎转载,但须保留此段声明,并给出原文链接,谢谢合作. 文章是哥(mephisto)写的,SourceLink 序 本系列已经有一个多月没更新了,期间涉及到找相关对应的工作,所幸的事,得到了几个offer,后来综合考虑来到了目前这家工作.希望在接下来的时间里,能融入整个社区中去,做出自己略微的贡献. 上一篇,我们列举了hadoop常用的命令,本应该给大家实战下命令的使用的,后来还是想大家自己下去试验试验,接下来开始初略介