http://yugouai.iteye.com/blog/1908121 分析函数用于计算基于组的某种聚合值,它和聚合函数的不同之处是:对于每个组返回多行,而聚合函数对于每个组只返回一行.开窗函数指定了分析函数工作的数据窗口大小,这个数据窗口大小可能会随着行的变化而变化 drop table if exists student; create table student(   name           string,   class          tinyint,   cooperat

数据准备: 7369,SMITH,CLERK,7902,1980-12-17,800,null,20 7499,ALLEN,SALESMAN,7698,1981-02-20,1600,300,30 7521,WARD,SALESMAN,7698,1981-02-22,1250,500,30 7566,JONES,MANAGER,7839,1981-04-02,2975,null,20, 7654,MARTIN,SALESMAN,7698,1981-09-28,1250,1400,30 7698,

1.从一个sql语句开始 select id,sum(price) over(partition by id order by price desc) from books; sum作为聚合函数的时候,直接select sum(price) from boos:即可: sum作为开窗(窗口)函数的时候,需要通过partition by指定sum怎么取值,比如partition by price,就是把和 这本书价格一样的书的数量*价格 进行返回.

一.over(partition by ......)主要和聚合函数sum().count().avg()等结合使用,实现分组聚合的功能 示列:根据day_id日期和mac_id机器码进行聚合分组求每一天的该机器的销量和即sum_num,hive sql语句:select day_id,mac_id,mac_color,day_num,sum(day_num)over(partition by day_id,mac_id order by day_id) sum_num from test_te

开窗函数是分析函数中的一种,开窗函数与聚合函数的区别是:开窗函数是用于计算基于组的某种聚合值且每个的组的聚合计算结果可以有多行,而聚合函数每个组的聚合计算结果只有一个.使用开窗函数可以在没有group by语句的情况下计算聚合值并将结果作为一个新字段输出.开窗函数还可以和其他函数结合使用,如row_number().rank().dense_rank().min().max().sum().first_value() .last_value().avg()等等,聚合函数与开窗函数结合使用可以提供

不懂hive中的explain,说明hive还没入门,学会explain,能够给我们工作中使用hive带来极大的便利! 理论 本节将介绍 explain 的用法及参数介绍 HIVE提供了EXPLAIN命令来展示一个查询的执行计划,这个执行计划对于我们了解底层原理,hive 调优,排查数据倾斜等很有帮助 使用语法如下: EXPLAIN [EXTENDED|CBO|AST|DEPENDENCY|AUTHORIZATION|LOCKS|VECTORIZATION|ANALYZE] query expl

第三天笔记 第三天笔记 SQL练习Hive 常用函数关系运算数值计算条件函数日期函数重点!!!字符串函数Hive 中的wordCount1.1 Hive窗口函数1.1.1 聚合开窗函数聚合开窗函数实战:实战1:Hive用户购买明细数据分析实战1需求:1.1.2 排序开窗函数实战2:Hive分析学生成绩信息Hive 行转列Hive 列转行Hive自定义函数UserDefineFunctionUDF:一进一出函数加载方式UDTF:一进多出方法一:使用 explode+split方法二:自定UDTFU

sql:Hive实现按照指定格式输出每七天的消费平均数输出格式:2018-06-01~2018-06-07 12.29...2018-08-10~2018-08-16 80.67 答案:-- 1.先将日期进行切分得到年月日select split(date_time,'/'),cost from f; 将日期格式转换成上面的格式 select concat_ws('-',split(date_time,'/')),cost from f; -- 按照每七天进行分区select datediff(

yield 1. 函数执行的时候,找到yield关键字,则会标记这个函数,返回生成器对象 2. Python解释器会记录最近一次函数中yield位置 3. 生成器对象也是分配在栈堆上 4. 通过yield关键字,让程序员主动控制函数的运行状态,暂停函数还继续运行 5. 生成器可以return值 def fib(): """斐波那契数列生成器""" start, end = 1, 1 hai = yield start print(hai) hai

目录 操作系统底层原理 网络通信原理 网络基础架构 局域网与交换机/网络常见术语 OSI七层协议 TCP/IP五层模型讲解 Python中Socket模块解读 TCP协议和UDP协议 操作系统底层原理 操作系统:(Operating System,简称OS)是管理和控制计算机硬件与软件资源的计算机程序,是直接运行在"裸机"上的最基本的系统软件,任何其他软件都必须在操作系统的支持下才能运行. 注:计算机(硬件)->os->应用软件 网络通信原理 互联网的本质就是一系列的网络协

一.前述 SparkSQL中的UDF相当于是1进1出,UDAF相当于是多进一出,类似于聚合函数. 开窗函数一般分组取topn时常用. 二.UDF和UDAF函数 1.UDF函数 java代码: SparkConf conf = new SparkConf(); conf.setMaster("local"); conf.setAppName("udf"); JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf); SQLCon

环境 虚拟机:VMware 10 Linux版本:CentOS-6.5-x86_64 客户端:Xshell4 FTP:Xftp4 jdk1.8 scala-2.10.4(依赖jdk1.8) spark-1.6 一.UDF:用户自定义函数.可以自定义类实现UDFX接口 示例代码:Java: package com.wjy.df; import java.util.ArrayList; import java.util.Arrays; import java.util.List; import or

作为一名刚刚入门的开发人员,要学的东西很多很多,有些无从下手.秉着“问题是病.技术是药.对症下药”的原则,将工作中遇到的问题所需的技术进行梳理.归纳和总结. 一.什么是开窗函数 首先,什么是开窗函数,与聚合函数一样,开窗函数也是对行集组进行聚合计算,但是它不像普通聚合函数那样每组只返回一个值,开窗函数可以为每组返回多个值,因为开窗函数所执行聚合计算的行集组是窗口(这里的窗口是指运算将要操作的行的集合).在开窗函数出现之前存在着很多用 SQL 语句很难解决的问题,很多都要通过复杂的相关子查询或者存

此文是我的出版书籍<React Native 精解与实战>连载分享,此书由机械工业出版社出版,书中详解了 React Native 框架底层原理.React Native 组件布局.组件与 API 的介绍与代码实战,以及 React Native 与 iOS.Android 平台的混合开发底层原理讲解与代码实战演示,精选了大量实例代码,方便读者快速学习. 书籍还配套了视频教程「80 节实战课精通 React Native 开发」,此视频课程建议配合书籍学习,书籍中原理性的东西讲解的比较清晰,而

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为一张表,并提供类SQL查询功能. 本质是:将HQL转化成MapReduce程序 1)Hive处理的数据存储在HDFS 2)Hive分析数据底层的实现是MapReduce 3)执行程序运行在Yarn上 1. Hive架构原理 hive的组成: 可以配置Hive运行引擎Tez: https://www.cnblogs.com/shengyang17/p/10527700.html 2. Hive安装及配置 ()把apache-

15.深入分析Volatile的实现原理 14.java多线程编程底层原理剖析以及volatile原理 13.Java中Volatile底层原理与应用 12.Java多线程-java.util.concurrent.atomic包原理解读 11.volatile底层实现原理 =================== 15.深入分析Volatile的实现原理 引言 在多线程并发编程中synchronized和Volatile都扮演着重要的角色,Volatile是 轻量级的synchronized ,

窥探ASP.Net MVC底层原理 实现跨越Session的分布式TempData 1.问题的引出 我相信大家在项目中都使用过TempData,TempData是一个字典集合,一般用于两个请求之间临时缓存数据或者页面之间传递消息.也都知道TempData是用Session来实现的,既然是用Session来实现的,那么模式就是线程模式,这样的Session是没法用到分布式系统中的,那么在多台机器上部署,怎么做到Session在多台机器中共存,这就涉及到分布式存储.那该如何实现TempData的分布

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一 自定义函数UDF 在Spark中,也支持Hive中的自定义函数.自定义函数大致可以分为三种: UDF(User-Defined-Function),即最基本的自定义函数,类似to_char,to_date等 UDAF(User- Defined Aggregation Funcation),用户自定义聚合函数,类似在group by之后使用的sum,avg等 UDTF(User-Defined Table-Generating Functions),用户自定义生成函数,有点像stream里面