注意在偶数情况下,中位数会存在小数,特别注意! hive里面倒是有个percentile函数和percentile_approx函数,其使用方式为percentile(col, p).percentile_approx(col, p),p∈(0,1)p∈(0,1) 其中percentile要求输入的字段必须是int类型的,而percentile_approx则是数值类似型的都可以 其实percentile_approx还有一个参数B:percentile_approx(col, p,B),参数B

分组求排名 相信好多使用Mysql的用户一定对分组求排名的需求感到发怵. 但是在hive或者oracle来说就能简单实现. 采用窗口函数:rank() over() / row_number() over() / dense_rank() over()函数就能轻松完成. 窗口函数 我们可以理解为我们先把需要分析的字段select出来,然后通过窗口函数进行分析. 所以窗口函数产生的结果一定是一对一的,即便在窗口中使用分组操作产生相同的值也每行数据都有. 示例 select user_id,user

Expression not in GROUP BY key ‘ xxx’ 遇到这么一个需求,输入数据为一个ID对应多个name,要求输出数据为ID是唯一的,name随便取一个就可以. 执行以下hive ql语句:     1 2 3 4 5 6 SELECT   sid,   class_id FROM   table2 GROUP BY sid ; 会报错:     1 FAILED: Error in semantic analysis: Line 1:18 Expression not

准备数据 SELECT uid, SUM(COUNT) FROM logs GROUP BY uid; hive> SELECT * FROM logs; a 苹果 5 a 橙子 3 a 苹果 2 b 烧鸡 1 hive> SELECT uid, SUM(COUNT) FROM logs GROUP BY uid; a 10 b 1 计算过程 默认设置了hive.map.aggr=true,所以会在mapper端先group by一次,最后再把结果merge起来,为了减少reducer处理的数

Hive去重统计 相信使用Hive的人平时会经常用到去重统计之类的吧,但是好像平时很少关注这个去重的性能问题,但是当一个表的数据量非常大的时候,会发现一个简单的count(distinct order_no)这种语句跑的特别慢,和直接运行count(order_no)的时间差了很多,于是研究了一下.先说结论:能使用group by代替distinc就不要使用distinct,例子: 实际论证 order_snap为订单的快照表 总记录条数763191489,即将近8亿条记录,总大小:108.87

1.grouping sets grouping sets子句都可以根据UNION连接的多个GROUP BY查询进行逻辑表示 SELECT a,b,SUM(c)FROM tab1 GROUP BY a,b GROUPING SETS((a,b),a,b,()) 等价于 SELECT a,b,SUM(c)FROM tab1 GROUP BY a,b union SELECT a,null,SUM(c)FROM tab1 GROUP BY a,null union SELECT null,b,SUM

1)数据集 data<-c(75.0,64.0,47.4,66.9,62.2,62.2,58.7,63.5,66.6,64.0,57.0,69.0,56.9,50.0,72.0) 默认是四分位:quantile(data) 求某个百分位:例如90% 求两个百分位:例如,10%,90% 产生一系列的等分位:0.1即为10%分位,1表示100%分位,0.1相当于步长10% 2)画箱型图:boxplot()函数 boxplot(data)

一,GROUP BY 执行理解 先来看下表1,表名为test: 表1 执行如下SQL语句: SELECT name from test GROUP BY name ;   你应该很容易知道运行的结果,没错,就是下表2: 表2 可是为了能够更好的理解“group by”多个列“和”聚合函数“的应用,我建议在思考的过程中,由表1到表2的过程中,增加一个虚构的中间表:虚拟表3.下面说说如何来思考上面SQL语句执行情况: 1.FROM test:该句执行后,应该结果和表1一样,就是原来的表. 2.FRO

hive的窗口函数 概述 hive中一般求取TopN时就需要用到窗口函数 专业窗口函数一般有三个 rank() over dense rank() over row_number() over 实例 创建一个f_test表拿到以下数据 +------------+--------------+-------------+--+ | f_test.id | f_test.name | f_test.sal | +------------+--------------+-------------+-

在大数据工作中难免遇到数据仓库(OLAP)架构,以及通过Hive SQL简化分布式计算的场景.所以想通过这篇博客对Hive使用有一个大致总结,希望道友多多指教! 摘要: 1.Hive安装 2.Hive DDL命令 3.Hive DML初步 4.Hive DML高级 5.Hive 优化与配置参数 内容: 1.Hive安装 依赖:mysql,jdk,hadoop 安装文档参考:官方文档:注意这里hive默认使用Derby数据库,只支持单用户登录.修改具体配置请参考官网说明: Metadata Sto

hive在大数据套件中占很的地位,分享下个人经验. 1.在hive日常开发中,我们首先面对的就是hive的表和库,因此我要先了解库,表的命名规范和原则 如 dwd_whct_xmxx_m 第1部分为表数据仓库分层:可能取值为ods,dwd(dw明细层),dws(dw汇总层),ads(应用层)等. 第2部分为业务领域 可能为whct(文化传统),whcp文化产品等. 第3层为用户自定义标签 比如项目信息为xmxx,用户可以可以自己定义业务,项目和产品标签 第4层为时间标签:比如d为天,m为月,y为

差集定义:一般地,设A,B是两个集合,由所有属于A且不属于B的元素组成的集合,叫做集合A减集合B(或集合A与集合B之差). 类似地,对于集合A,B,我们把集合{x/x∈A,且x￠B}叫做A与B的差集,记作A-B记作A-B(或A\B): 即A-B＝{x|x∈A,且x ￠B}(或A\B＝{x|x∈A,且x ￠B} B-A＝{x/x∈B且x￠A} 叫做B与A的差集. 比如说有这么两个表: hive> select * from A; OK 1 2 1 3 2 1 2 3 3 1 Time taken:

由 Alan Gates创建, 最终由 Andrew Sherman修改于2018年8月7日 原文链接:https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/Hive+Transactions 翻译:Google Google翻译,金山软件 金山词霸 校对:南大通用 范振勇 (如有翻译问题,请多指教) 一.Hive 3的警告 升级到Hive 3.0时,由之前版本创建的任何事务性表都需要在每个分区上运行Major(主要/深度)级紧缩操作.更确切地说,自上

对待像我这种2年开发经验的同学 一般都会被问到. 在面试中,我们只要简短的介绍就好了. 首先低调一波,我可能懂的比你少,我就简单说说 1.在排序中,我们使用的是sortBy,它是基于索引,效率高于order by 2.我们在分区的时候采用静态分区,静态分区只是读取配置文件,而动态分区需要重复的读取其它分区的标识,大量的制造了不必要的开销 3.在对待groupBy的数据倾斜的方面,我们设置hive.group.sviWind=ture,这表明它会自动进行负载均衡,去除了数据倾斜的问题 4.hive

分位数回归及其Python源码 天朗气清,惠风和畅.赋闲在家,正宜读书.前人文章,不得其解.代码开源,无人注释.你们不来,我行我上.废话少说,直入主题.o(￣︶￣)o 我们要探测自变量 与因变量 的关系,最简单的方法是线性回归,即假设: 我们通过最小二乘方法 (OLS: ordinary least squares), 的可靠性问题,我们同时对残差 做了假设,即:为均值为0,方差恒定的独立随机变量. 即为给定自变量 下,因变量 的条件均值. 假如残差 不满足我们的假设,或者更重要地,我们不仅仅想

百分位数,统计学术语,如果将一组数据从小到大排序,并计算相应的累计百分位,则某一百分位所对应数据的值就称为这一百分位的百分位数.运用在教育统计学中,例如表现测验成绩时,称PR值.分位数是以概率将一批数据进行分割比如说,这里有一组6个同学的分数为[12, 31, 22, 61, 52, 88],然后我们将其由小到大排序[12, 22, 31, 52, 61, 88]给定概率点求p分位数1.比如我给定一个概率点无论是哪一组数据,至少40%的分数不及格,该事件的反面是至多60%的分数及格.(由微积分的

数据的清理 如同列夫托尔斯泰所说的那样:“幸福的家庭都是相似的,不幸的家庭各有各的不幸”,糟糕的恶心的数据各有各的糟糕之处,好的数据集都是相似的.一份好的,干净而整洁的数据至少包括以下几个要素: 1.每一个观测变量构成一列2.每一个观测对象构成一行3.每一个类型的观测单元构成一个表就像我们最常接触的鸢尾花数据: ## Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species ## 1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa ## 2

数据的清理 如同列夫托尔斯泰所说的那样:“幸福的家庭都是相似的,不幸的家庭各有各的不幸”,糟糕的恶心的数据各有各的糟糕之处,好的数据集都是相似的.一份好的,干净而整洁的数据至少包括以下几个要素: 1.每一个观测变量构成一列 2.每一个观测对象构成一行 3.每一个类型的观测单元构成一个表 就像我们最常接触的鸢尾花数据:   ## Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species   ## 1 5.1 3.5 1.4 0.2 seto

本系列是一个新的系列,在此系列中,我将和大家共同学习R语言.由于我对R语言的了解也甚少,所以本系列更多以一个学习者的视角来完成. 参考教材:<R语言实战>第二版(Robert I.Kabacoff),书中所提到的John Cook的优秀博文,关于代码规范的<来自Google的R语言编码风格指南>. 目录 Part 1:函数 Section 1:数学与统计函数 Section 2:概率函数 Section 3:其他实用函数 Part 2:其他控制 Section 1:循环与条件结构

1.封装独立方法 // 执行DataTable中的查询返回新的DataTable /// </summary> /// <param name="dt">源数据DataTable</param> /// <param name="condition">查询条件</param> /// <returns></returns> private DataTable GetNewDataTa

转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/xiaodf/ 本文旨在展示CDH基于Kerberos身份认证和基于Sentry的权限控制功能的测试示例. 1. 准备测试数据 cat /tmp/events.csv 10.1.2.3,US,android,createNote 10.200.88.99,FR,windows,updateNote 10.1.2.3,US,android,updateNote 10.200.88.77,FR,ios,createNote 10.1.4.