Hive 的collect_set使用详解   https://blog.csdn.net/liyantianmin/article/details/48262109 对于非group by字段,可以用Hive的collect_set函数收集这些字段,返回一个数组: 使用数字下标,可以直接访问数组中的元素: select a,collect_set(b) as bb from t where b<='xxxxxx' group by a 会按照a分组 通过collect_set会把每个a所对应的

### 获取表的大小 hdfs dfs -du /user/hive/warehouse/database_name.db/ > 360_du ### 获取表的修改日期 hdfs dfs -ls /user/hive/warehouse/database_name.db/ > 360_ls ### 7K+个表测试 ### shell处理,效率低,执行时间: 7m32.664s ### 获取表的大小和修改日期 cat 360_du|while read line do str=$(echo ${

pmod(datediff(order_date,'2000-01-02'),7)

在大多数的sql中获取当前时间都是用now()函数即可,hive获取当前时间的函数与sql 不一样 在impala中执行now()函数时是可以通过的 然而在hive中执行now()函数却报错: hive有一个获得当前时区的UNIX时间戳:unix_timestamp 语法: unix_timestamp() 返回值: bigint 说明: 获得当前时区的UNIX时间戳 举例: 我们需要的不是时间戳而是具体的当前时间:from_unixtime 语法: from_unixtime(bigint u

目录 简介 HIVE 基本操作 获取 HIVE 源码 编译 HIVE 源码 启动 HIVE 停止 HIVE 监听对 HIVE 元数据的操作 参考文档 简介 公司有个元数据管理平台,会定期同步 HIVE 中的元数据.但这样做有个问题,就是如果在 HIVE 中插入了一张新表或者新库等 HIVE 元数据变更的操作,元数据管理平台不能及时与 HIVE 表中的数据进行同步.因此需要调研下 HIVE 中有没有类似的监听机制,可以实现 HIVE 中有元数据更改时,能及时发通知给 元数据平台.整体的需求图如下所

TC9.0的history.txt里有几行更新说明(见文章末尾),可以用SendMessage命令获取信息, 消息号是WM_USER+50(即1074),wParam则是更新说明里的内容, 下面是我简单整理后的结果(带*是实用功能): 1-29是获取控件id,分别是消息号.控件名称.说明 1/2 TMyListBox2/1 左/右侧列表 3/4* 参考上面 来源/对面文件列表 5/6 THeaderClick1/2 左/右标签 7/8 TMyPanel5/8 左/右状态栏 9/10* TPath

我们在制作dedecms模板时,源代码中的[field:global name=autoindex/]标签很好用可以调用数字序号,此标签最简单的用法就是按内容条数来获取数字序号,但有的时候发现使用该标签时无效比如频道页. channelartlist标签下可以使用{dede:global name=’itemindex’/} dede:channel标签下直接使用[field:global name=autoindex/] dede:channel标签当前样式currentstyle下时,需要修

NX获取特征名称使用UF_MODL_ask_feat_name这个接口,接口说明里有一段话: Returns a character string containing the feature type and time stamp of the feature passed into the function. The time stamp refers to the order of creation. For example, if you created two blocks they

摘要:在Spark开发中,由于需要用Python实现,发现API与Scala的略有不同,而Python API的中文资料相对很少.每次去查英文版API的说明相对比较慢,还是中文版比较容易get到所需,所以利用闲暇之余将官方文档翻译为中文版,并亲测Demo的代码.在此记录一下,希望对那些对Spark感兴趣和从事大数据开发的人员提供有价值的中文资料,对PySpark开发人员的工作和学习有所帮助. 官网地址:http://spark.apache.org/docs/1.6.2/api/python/p

最近重拾之前半途而废的C++,恰好看到了<C++ 实现银行排队服务模拟>,但是没有实验楼的会员,看不到具体的实现,正好用来作为练习. 模拟的是银行的排队叫号系统,所有顾客以先来后到的顺序在同一个队列中等待,当有服务窗口空闲时,则队首的顾客接受服务,完成后则下一位顾客开始接受服务. 本实现是事件驱动型的,处理对象是事件而不是顾客: 有2种事件:顾客到事件和顾客离开事件. 有2个队列:顾客队列和事件队列. 程序的逻辑如下: 初始化事件队列,填充顾客到达事件: 处理事件队列的头部(总是为最早发生的事

最近,我们有个大调整,为了控制代码的质量,需要使用一些伪代码让业务人员编写应用逻辑(其实这么做完全是处于研发效能的考虑,95%以上的代码不需要特别注意都不会导致系统性风险,),然后通过工具自动生成实际的java和SQL代码,其中有个关键点就是处理其中的变量和参数,我们使用了特定的模式进行处理,典型的伪代码类似如下: set @机构编号# = @操作员机构编号#; [原子_系统状态检查] [原子_市场检查] [原子_权限检查] set @交易日期# = @初始化日期#; [原子_交易日期检查] [

一.概述 disruptor对于处理并发任务很擅长,曾有人测过,一个线程里1s内可以处理六百万个订单,性能相当感人. 这个框架的结构大概是:数据生产端 --> 缓存 --> 消费端 缓存中的数据是主动发给消费端的,而不是像一般的生产者消费者模式那样,消费端去缓存中取数据. 可以将disruptor理解为,基于事件驱动的高效队列.轻量级的JMS disruptor学习网站:http://ifeve.com/disruptor-getting-started 二.开发流程 1.建Event类(数据

同其它编程语言一样,python也提供了丰富的数据结构,以方便数据的处理.本文介绍两种最基本的数据集合,列表和元组的使用. 一.列表使用介绍 可以理解为一个有序的序列.其使用方式举例如下: list=[]  #定义了一个空的列表list.append("hello1")   #往列表的尾部插入一个元素list.append(12)  #往列表的尾部插入一个元素,可以看出,列表中的元素可以是多种类型的print listfor item in list:   #利用for循环遍历列表中的

先介绍ExtractFilePath和ParamStr ParamStr 该函数的原型是:function paramstr(i: Integer): String; 对于任何的application,paramstr(0)都默认代表的是应用程序的绝对路径.假如你这个编译号的exe 文件在 d:\delphi下,名字叫做 project1.exe.那么 在该应用程序中paramstr(0)返回:d:\delphi\project1.exe.这个值是变的,exe程序在哪,这个值就变为哪儿. 那么有

迭代器模式把对象的职责分离,职责分离可以最大限度减少彼此之间的耦合程度,从而建立一个松耦合的对象.职责分离的要点是对被分离的职责进行封装,并以抽象的方式建立彼此之间的关系. 1.迭代器模式简介 1.1>.定义 迭代器模式提供一种方法可以顺序访问聚合对象中各个元素,但又不暴露该对象的内部表示. 1.2>.使用频率 高 2.迭代器模式结构 2.1>.结构图 2.2>.参与者 迭代器模式参与者: ◊ Iterator:迭代器定义访问和遍历元素的接口 ◊ ConcreteIterator

1 应用开发概述 基于数据传输效率以及接口自定义等特殊性需求,我们暂时放弃使用Neo4j服务器版本,而是在Neo4j嵌入式版本的基础上进行一些封装性的开发.封装的重点,是解决Neo4j嵌入式版本EmbeddedGraphDatabase中不能同时创建多个实例指向同一个数据库的问题.如果开发人员使用Neo4j嵌入式版本作为数据库,要想实现多个程序共享一个数据库,这将是一个不可回避的问题.本手册给出的解决方案是“构建一个中间服务层,提供各种接口方法,指向同一个数据库实例:其他客户端程序通过中间服务层

转自 http://blog.csdn.net/sjin_1314/article/details/18178329 原文:Characterization and Measurement of TCP Traversal through NATs and Firewalls 原作者:Saikat Guha Paul Francis [摘要]     近些年,标准化社区已经开发出一些UDP穿透NAT/防火墙的技术(也就是,在NAT之后的主机之间建立UDP流).然而,由于TCP连接建立的不对称特点

已经不记得最早接触到 Disruptor 是什么时候了,只记得发现它的时候它是以具有闪电般的速度被介绍的.于是在脑子里, Disruptor 和"闪电"一词关联了起来,然而却一直没有时间去探究一下. 最近正在进行一项对性能有很高要求的产品项目的研究,自然想起了闪电般的 Disruptor ,这必有它的用武之地,于是进行了一番探查,将成果和体会记录在案. 一.什么是 Disruptor  从功能上来看,Disruptor 是实现了"队列"的功能,而且是一个有界队列.那

  首先简单介绍下Neo4j,Neo4j是一个高性能的NOSQL图形数据库,它将结构化数据存储在网络上而不是表中,它是一个嵌入式的.基于磁盘的.具备完全的事务特性的Java持久化引擎,但是它将结构化数据存储在网络(从数学角度叫做图)而不是表中.Neo4j也可以被看做是一个高性能的图引擎,该引擎具有成熟数据库的所有特性. Neo4j中涉及到几个关键的实体对象,分别是Node(节点).Relationship(关系).Path(路径).Direction(关系方向).RelationshipType

  HBase是Hadoop大数据生态技术圈中的一项关键技术,是一种用于分布式存储大数据的列式数据库,关于HBase更加详细的介绍和技术细节,朋友们可以在网络上进行搜寻,笔者本人在接下来的日子里也会写一个HBase方面的技术专题,有兴趣的朋友们可以稍微的期待一下.不过本章节的重点是介绍下HBase表数据的分页处理,其他的就不多说了. 首先说一下表数据分页中不可回避的一个指标:总记录数.在关系数据库中很容易统计出记录总数,但在HBase中,这却是一个大难题,至少在目前,朋友们根本不要奢望能够通过类

http://blog.csdn.net/yu616568/article/details/50365240 前言   在使用Kylin的时候,最重要的一步就是创建cube的模型定义,即指定度量和维度以及一些附加信息,然后对cube进行build,当然我们也可以根据原始表中的某一个string字段(这个字段的格式必须是日期格式,表示日期的含义)设定分区字段,这样一个cube就可以进行多次build,每一次的build会生成一个segment,每一个segment对应着一个时间区间的cube,这些