数据准备 数据格式 cookie1,, cookie1,, cookie1,, cookie1,, cookie1,, cookie1,, cookie1,, 创建数据库及表 create database if not exists cookie; use cookie; drop table if exists cookie1; create table cookie1(cookieid string, createtime string, pv int) row format delimi

package com.tz.util; import java.text.SimpleDateFormat; import java.util.Calendar; import java.util.Date; /** * 时间工具类 最近7天 月初 月末 季度 月度 时间格式化 等等-- * * @description 时间工具类 * @author: tz * @dtate: 2020/7/4 5:19 PM **/ public class DateTimeUtils { private

DateTime dt = DateTime.Now;  //当前时间   DateTime.Now.ToString("yyyy-MM-dd HH:mm:ss") //24小时制  DateTime.Now.ToString("yyyy-MM-dd hh:mm:ss")  //12小时制     DateTime startWeek = dt.AddDays(1 - Convert.ToInt32(dt.DayOfWeek.ToString("d&quo

转自:https://www.cnblogs.com/leqhome/p/5319984.html --年初,年末select trunc(sysdate,'yyyy') from dual;select add_months(trunc(sysdate,'yyyy'),12) - 1 from dual; --月初,月末select trunc(sysdate,'month') from dual;select add_months(trunc(sysdate,'month'),1) -1 f

1.取月初的时间   --getdate() :2012/05/08  19:29:00 select convert(varchar,dateadd(day,-day(getdate())+1,getdate()),111)  --结果:2012/05/08 2.取月末时间 select convert(varchar,dateadd(day,-day(getdate()),dateadd(month,1,getdate())),111)   --结果集:2012/05/31 3.取某一个月的

for ($i=1; $i < 13; $i++) { $date = strtotime(date("2015-$i-01")); $firstday = date("Y-m-01",$date); $lastday = date("Y-m-t",$date); echo $firstday.'==='.$lastday.'<br/>'; }

php 获取今日.昨日.上周.本月的起始时间戳和结束时间戳的方法,主要使用到了 php 的时间函数 mktime.下面首先还是直奔主题以示例说明如何使用 mktime 获取今日.昨日.上周.本月的起始时间戳和结束时间戳,然后在介绍一下 mktime 函数作用和用法. 01 //php获取今日开始时间戳和结束时间戳 02 $beginToday=mktime(0,0,0,date('m'),date('d'),date('Y')); 03 $endToday=mktime(0,0,0,date('

1 数据来源 本次实战的数据来自于"YouTube视频统计与社交网络"的数据集,是西蒙弗雷泽大学计算机学院在2008年所爬取的数据 数据集地址 1. 1 Youtube视频表格式如下: 列名 注释 视频ID 一个11位字符串,是唯一的 上传 一个字符串的视频上传者的用户名 年龄 视频上传日期和2007年2月15日之间的整数天(YouTube的设立) 类别 由上传者选择的视频类别的字符串 长度 视频长度的整数v 观看数 一整数的视图 率 一个浮点数的视频速率 评分 整数的评分 评论数 一

1 文件格式的选择 ORC格式确实要比textFile要更适合于hive,查询速度会提高20-40%左右 例子1: youtube1的文件格式是TextFIle,youtube3的文件格式是orc hive> select videoId,uploader,age,views from youtube1 order by views limit 10; Query ID = hadoop_20170710085454_6768a540-a0b3-4d98-92a0-f97d4eff8b42 To

本博文的主要内容如下: Hive文件存储格式 Hive 操作之表操作:创建外.内部表 Hive操作之表操作:表查询 Hive操作之表操作:数据加载 Hive操作之表操作:插入单表.插入多表 Hive语法结构:where 查询.all 和 distinct 选项.基于 Partition 的查询.基于 HAVING 的查询. LIMIT 限制查询. GROUP BY 分组查询. ORDER  BY 排序查询.SORT BY 查询.DISTRIBUTE BY 排序查询.CLUSTER BY 查询 H

一.数据定义DDL操作 创建表: --create table为创建一个指定名字的表 create(external) table table_name --external关键字可以让用户创建一个外部表 创建表的demo create table page_view ( viewTime INT, userid BIGINT, page_url STRING, referrer_url STRING, ip STRING COMMENT 'IP ADDRESS of the User' ) C

spark on yarn模式下配置spark-sql访问hive元数据 目的:在spark on yarn模式下,执行spark-sql访问hive的元数据.并对比一下spark-sql 和hive的效率. 软件环境: hadoop2.7.3 apache-hive-2.1.1-bin spark-2.1.0-bin-hadoop2.7 jd1.8 hadoop是伪分布式安装的,1个节点,2core,4G内存. hive是远程模式. spark的下载地址: http://spark.apach

本章介绍Hive的内置运算符.在Hive有四种类型的运算符: 关系运算符 算术运算符 逻辑运算符 复杂运算符 关系运算符 这些操作符被用来比较两个操作数.下表描述了在Hive中可用的关系运算符: 运算符 操作 描述 A = B 所有基本类型 如果表达A等于表达B,结果TRUE ,否则FALSE. A != B 所有基本类型 如果A不等于表达式B表达返回TRUE ,否则FALSE. A < B 所有基本类型 TRUE,如果表达式A小于表达式B,否则FALSE. A <= B 所有基本类型 TRU

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

说明 这篇文章是来自Hadoop Hive UDAF Tutorial - Extending Hive with Aggregation Functions:的不严格翻译,因为翻译的文章示例写得比较通俗易懂,此外,我把自己对于Hive的UDAF理解穿插到文章里面. udfa是hive中用户自定义的聚集函数,hive内置UDAF函数包括有sum()与count(),UDAF实现有简单与通用两种方式,简单UDAF因为使用Java反射导致性能损失,而且有些特性不能使用,已经被弃用了:在这篇博文中我们

写于2016.7月 最近项目需要在hbase上做统计分析,在本机上装了hive,结果跑小批量数据sum时报错: hive> select count(*) from page_view; Total jobs = Launching Job out of Number of reduce tasks determined at compile In order to change the average load for a reducer (in bytes): set hive.exec.r

date: 2019-08-30 11:02:37 updated: 2019-08-30 14:40:00 Hive Sql的窗口函数 1. count.sum.avg.max.min 以 sum 为例 # 按照 year 来分组,统计每一年的总和 # 结果:每个月的值都是本年的总和 sum(val) over(partition by year) # 按照 year 来分组,按照 month 来排序 # 结果:n 月的值是本年 1 - n 月的累计值 sum(val) over(partit

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

目录 一.定义 窗口函数: 标准聚合函数 分析排名函数 二.语法 (1)窗口函数 over([partition by 字段] [order by 字段] [ 窗口语句]) (2)窗口语句 三.需求练习一 需求说明 数据准备 count,sum 需求1 需求2 lag,lead 需求3 需求4 first_value,last_value 需求5 四.需求练习二 需求说明 数据准备 rank,dense_rank,row_number 需求1 ntile 需求2 一.定义 官网介绍:https:

目录 考证意义 学习方法 ACP 报名 学习安排[重要] 考试当天 其他 经验贴 考证意义 证多不压身,证比项目经历更具有说服力,证是行业的标准认证.更多时候,是有证的人说,"证其实不重要". acp 考试偏简单,考试费用1000元,相对于很多国际认证,性价比高. 云计算+阿里云认证,对于以后从事任何行业,都是有益的,即使是传统企业也有趋势上云的需求. 学习方法 6成时间刷题,2成时间看总结资料.1成时间看错题,1成时间查阿里云文档.建议备考时间为1周. 我的试卷资料,https://

1.确定两个日期之间的工作日天数 --确定两个日期之间的工作日天数with x0 as (select to_date('2018-01-01','yyyy-mm-dd') as 日期 from dual union all select to_date('2018-01-15','yyyy-mm-dd') as 日期 from dual ), x1 as --日期并列显示 (select min (日期) 开始日期,max(日期) 结束日期 from x0 ), x2 as --日期之间的天数