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

方案一:请参考<数据库“行专列”操作---使用row_number()over(partition by 分组字段 [order by 排序字段])>,该方案是sqlserver,oracle,mysql,hive均适用的. 在hive中的方案分为以下两种方案: 创建测试表,并插入测试数据: --hive 测试 行转列 collect_set collect_list create table tommyduan_test( gridid string, height int, cell st

[Spark][Hive]Hive的命令行客户端启动: [training@localhost Desktop]$ chkconfig | grep hive hive-metastore 0:off 1:off 2:off 3:on 4:on 5:on 6:offhive-server2 0:off 1:off 2:off 3:on 4:on 5:on 6:off [training@localhost Desktop]$ service hive-server2 statusHive Ser

输入 第一行输入要计算的数据组数 n 接下来的 n 行,每行包括两个数a和b 输出 每行输出一组数据中a+b的值 例子输入 2 1 2 4 0 例子输出 3 4 代码: #include<stdio.h> int main() { int n; int i,j;//循环变量i,j int a,b;//每行的两个整数a,b int sum[10]={0};//存储每行的和a+b scanf("%d",&n); for(i=0;i<n;++i) { scanf(&

        一行数据是如何来存储的呢?     变长列与定长列,NULL与NOT NULL,实际是如何整理存放到 8k的数据页上呢?     对表格进行增减列,修改长度,添加默认值等DDL SQL,对行存储结构又会有怎么样的影响呢?     什么是大对象,什么是行溢出,存储引擎是如何处理它们呢?             如果转载,请注明博文来源: www.cnblogs.com/xinysu/   ,版权归 博客园 苏家小萝卜 所有.望各位支持!      1 引入     在一个DB内,每

delphi实例TDBGrid用右键菜单复制行粘贴行 这个从本质上来说就是DBGrid后台数据库的插入 右键复制当前行的相关数据到临时变量点粘贴时,覆盖数据或插入数据! db为数据库: 字段名id,name,string型通过adoquery->datasource->dbgrid,adoquery的SQL中填写select * from db在form定义两个变量(全局):var id,name:string;复制代码:procedure CopyToMem;begin if not ado

2.1.bug通过索引查询 这里的#13335是bug的索引,如何查询呢? 第一步,浏览器地址栏输入"https://bugs.jquery.com/". 第二步,在网页的搜索框里输入索引值,那么就可以查询bug的更改历史(changelogs)了. 2.2 "use strict",不使用严格模式(20行) 代码不规范就会报错.IE的低版本并不支持,火狐可能假死.所以,这一行是一条注释,并不提倡使用. "use strict"; a=10; /

WPF DataGrid 绑定行双击行命令 <DataGrid ...> <DataGrid.InputBindings> <MouseBinding MouseAction="LeftDoubleClick" Command="{Binding DoubleClickCommand}"/> </DataGrid.InputBindings> </DataGrid>

为了加速表格互动编辑,我们往往希望通过选中行就触发了行编辑,完成行编辑后,再选中另一个行做编辑,同时上一个编辑行被自动保存,直至完成需要的编辑内容. 页面效果可能如下: 1)设置需要编辑的列 editable: true  参考如下: colModel: [ { label: '字段编码', name: 'FieldCode', key: true, width: 180, editable: false }, { label: '字段名称', name: 'FieldName', width:

最近要上传导入一批数据,但是数据太多,一次上传不了,所以就要分批上传,而且数据全部在一个txt里面,这时就想一次复制一部分出来导入,直到导入完成,但是问题来了,数据太多,选择1到10000行,鼠标要拉好久,手一抖,又要重新拉选,坑啊 所以就想能不能一次到位,查了一下真有这个功能,分享一下~~~ 主要使用的菜单 英文是:Edit->Begin/End Select中文是:编辑->开始/结束 选择 操作步骤:1.ctrl+g跳转到10000行位置,在行号栏位置右键点击,选择(Edit->Be

行是由列簇中的列组成.行根据行键依照字典顺序排序. HBase的行使用行键标识,可以使用行键查询整行的数据. 对同一个行键的访问都会落在同样的物理节点上.如果表包含2个列簇,属于两个列簇的文件还是保存在相同的节点上.因此,行键和节点存在一一对应的关系.

jquery datatable 多行(单行)选择(select),行获取/行删除 代码展示 // 示例数据源 var dataSet = [ ['Tasman','Internet Explorer 5.2','Mac OS 8-X','1','C'], ['Misc','NetFront 3.1','Embedded devices','-','C'], ['Misc','NetFront 3.4','Embedded devices','-','A'], ['Misc','Dillo 0.

================ 文件内容列传行_行转列  ================ 一.列转行 1.编辑测试文件 vi log.txt 16:23:00 8.2% 1773620k 16:23:01 3% 1770024k 16:23:02 5.7% 1766272k 16:23:03 4% 1766160k 16:23:04 7.9% 1775436k 16:23:05 2.5% 1775488k 16:23:06 3.9% 1770340k2.编辑列转行脚本 vi colline.

hive中的表与hdfs中的文件通过metastore关联起来的.Hive的数据模型:内部表,分区表,外部表,桶表受控表(managed table):包括内部表,分区表,桶表 内部表: 我们删除表的时候在hdfs上对应的目录及数据文件一同被删除了. 分区表: 分区:把数据放在不同的磁盘文件中,就认为是不同的分区,数据库对不同的分区会进行单独的管理,优化,最终的目的是加快我们数据查询的速度,在hive中,把不同的分区分在表中不同的子文件夹中. 分区字段就是一个文件夹的标示.和内部表的区别在于分区

大家在使用shell脚本调用hive命令的时候,发现hive的中间过程竟然打印到错误输出流里面,这样在查看错误日志的时候,需要过滤这些没用的信息,那么可以使用如下的配置参数. set hive.session.silent=true; (默认是false) 例如: ; Total MapReduce jobs = 1 Launching Job 1 out of 1 Number of reduce tasks determined at compile time: 1 In order to

当你还是个孩子坐车旅行的时候,你玩过数经过的汽车的数目的游戏吗? 在这篇文章中,我将教你如何使用10行Python代码构建自己的汽车计数程序. 以下是环境及相应的版本库: Python版本 3.6.9 cvlib: 0.2.2 opencv-python: 4.1.1.26 tensorflow: 1.14.0 matplotlib: 3.1.1 Keras: 2.2.5 下面的代码用于导入所需的python库.从存储中读取图像.对图像执行目标检测.用边界框显示图像以及关于检测目标的标签.计算图

目录 一.行转列 相关函数 concat concat_ws collect_set collect_list 需求 需求分析 数据准备 写SQL 二.列转行 相关函数 split explode lateral view 需求 需求分析 数据准备 写SQL 一.行转列 相关函数 concat CONCAT(string A/col, string B/col-):对字符串按次序进行拼接 返回类 concat_ws concat_ws(string SEP, string A, string B

[hadoop@hive ~]$ beeline --help[中文版] The Beeline CLI 支持以下命令行参数: Option Description --autoCommit=[true/false] ---进入一个自动提交模式:beeline --autoCommit=true --autosave=[true/false]   ---进入一个自动保存模式:beeline --autosave=true --color=[true/false]    ---显示用到的颜色:be

hive 版本 1.2.2 帮助信息 -d  属性 set   和 set -v 变量 hive --define    和  hivevar:变量名字 -e  不启动hive,执行完成后自动退出.  hive -e   "" -S or --slient 静默执行 , 加上管道流模糊匹配要设置的属性信息 -f  ,  从文件执行hive 命令, 执行shell脚本 , !command 执行hadoop dfs 命令

vim /etc/profileexport HIVE_HOME=/export/servers/hive...export PATH=:$HIVE_HOME/bin:$PATH 前台启动hive:hive --service hiveserver2客户端连接:beeline!connect jdbc:hive2://node03:10000 create database [if not exists] myhive location '/myhive2';use myhive;desc da

代码如下 func heightForView(text:String, font:UIFont, width:CGFloat) -> CGFloat{ let label:UILabel = UILabel(frame: CGRect(x: 0, y: 0, width: width, height: CGFloat.greatestFiniteMagnitude)) label.numberOfLines = 0 label.lineBreakMode = NSLineBreakMode.b