----------------------------------------- 如果只看解决方法,直接看最后... ----------------------------------------- 今儿碰到了这么种情况,表中有一个字段,格式是这样的 a\b\c a\b a\b\c\d 是根据符号 '\' 隔开的,现在需要取每个的最后一段,先做个split,字段名称为TXTMD select split(TXTMD,'\\\\') as txtmd from xx_table 此时获取到的是

如何编写一个可以 下载(或叫:爬取)一个网页 的网络爬虫 使用的系统:Windows 10 64位 Python 语言版本:Python 2.7.10 V 使用的编程 Python 的集成开发环境:PyCharm 2016 04 我使用的 urllib 的版本:urllib2 注意: 我没这里使用的是 Python2 ,而不是Python3 一 . 简介 编写网络爬虫的第一步就是下载网页,这个过程叫做: 爬取 . 二 . 准备工作 要想爬取网站,首先要将网站下载下来.我们使用 Python 内置

hive 求两个集合的差集 业务场景是这样的,这里由两个hive表格A和B A的形式大概是这样的:uid B的形式大概是这样的:uid 我想要得到存在A中但是不存在B中的uid 具体代码如下 select a.uid from (select uid from tmp_zidali_500wan_fullinfo_new)a left outer join (select uid from temp_zidali_uid_num_maxvalue_rate)b on a.uid=b.uid wh

Hive在0.11.0版本开始加入了row_number.rank.dense_rank分析函数,可以查询分组排序后的top值   说明: row_number() over ([partition col1] [order by col2]) rank() over ([partition col1] [order by col2]) dense_rank() over ([partition col1] [order by col2]) 它们都是根据col1字段分组,然后对col2字段进行排

阿里交叉面试问到了这个题,当时感觉没有答好,主要是对Hive这块还是不熟悉,其实可以采用row_number()函数. 1.ROW_NUMBER,RANK(),DENSE_RANK() 语法格式:row_number() OVER (partition by COL1 order by COL2 desc ) rank partition by:类似hive的建表,分区的意思: order by :排序,默认是升序,加desc降序: rank:表示别名 表示根据COL1分组,在分组内部根据 CO

爬取目标站点里所有的网页 使用的系统:Windows 10 64位 Python语言版本:Python 3.5.0 V 使用的编程Python的集成开发环境:PyCharm 2016 04 一 . 首先你要知道如何编写一个可以下载一个网页的网络爬虫 请见博客:如何编写一个可以 下载一个网页 的网络爬虫. 二 . 教你三种方法,来爬取目标站点中所有的网页 方法一: 使用 目标站点的网络地图文件 来爬取里面的所有链接的网页. 方法二: 使用 网页的ID索引号 来爬取一个站点子目录下的所有网页. 方法

取xpath最后一个book元素 book[last()] 取xpath最后第二个book元素 book[last()-1]

当我们进入企业就会发现,很多时候,企业的数据都是加密的,我们拿到的数据没办法使用Hive自带的函数去解决,我们就需要自己去定义函数去查看,哈哈,然而企业一般不会将解密的代码给你的,只需要会用,但是我们也需要知道怎么去实现. 1.打开编译器,我使用的myEclipse,  在maven项目中添加依赖 <!-- Hive_UDF --> <dependency> <groupId>org.apache.hive</groupId> <artifactId&

通过阅读本文你可以更好的理解两个知识点: 1.#{}与${}在实际项目中的使用,避免在项目中使用不当造成不可预知的Bug; 2.MySQL中in里面如果是字符串的话,为什么只取第一个对应的数据,eg: in ("5,6,7"); ------------------------------------------------------------------------------------------------------------ 快过年了,项目决定年后上线,在修Bug阶段

一.取模操作 public static void main(String[] args) { for (int i = 1; i <= 20; i++) { int j = i % 11; System.out.println(i + "%11的结果——" + j); } } 1%11的结果——1 2%11的结果——2 3%11的结果——3 4%11的结果——4 5%11的结果——5 6%11的结果——6 7%11的结果——7 8%11的结果——8 9%11的结果——9 10%

这个小案例的话我是存放在我的github 上. 下面给出链接自己可以去看下,也可以直接下载源码.有具体的说明 <Java网页抓取>

目标:如果col1为空则取col2的值,如果col2也为空则取col3的值,如果col3还为则取col4的值,如果四个字段均为空则取默认值 1.数据准备 create multiset table test1 ( col_type ), col1 ), col2 ), col3 ), col4 ) )no primary index; insert into test1 values ('fetch_col1','col1','col2','col3','clo4'); --字段均有值 inse

需求 交易系统,财务要求维护每个用户首个交易完成的订单数据(首单表,可取每个用户交易完成时间最老的订单数据).举例: 简写版的表结构: 表数据: 则 财务希望汇总记录如下: uid order_id service_completion_time 2 44 2017-02-03 12:23:01.0 3 33 2017-11-30 12:23:01.0 hive分组排序函数 语法:row_number() over (partion by fieldA order by fieldB desc)

select * from bdcdj.lqentry1 a  where 顺序号 in (select max(顺序号) from bdcdj.lqentry1 b WHERE b.archival_code IS NOT NULL  group by archival_code): 通过archival_code分组  ,取顺序号的最大值.

Single Number III Given an array of numbers nums, in which exactly two elements appear only once and all the other elements appear exactly twice. Find the two elements that appear only once. For example: Given nums = [1, 2, 1, 3, 2, 5], return [3, 5]

order by rand() limit 100 1. 可用于普通随机筛选 2. 也可用于row_number() 等函数的排序里作为随机排序.

SELECT eco_truename, eco_uid, max(checkup_time) AS time FROM es_checkup_order WHERE checkup_time GROUP BY eco_uid ORDER BY checkup_time DESC

private static String getKey(Map<String,String> map,String value){ String key=""; for (Map.Entry<String, String> entry : map.entrySet()) { if(value.equals(entry.getValue())){ key=entry.getKey(); continue; } } return key; }

select regexp_replace(str,'[^\\u4e00-\\u9fa5]','') as str1 from ( select 'test测试test' as str ) t ;

最近在使用bat,遇到了这样的问题,获取adb shell cat命令之后的所有返回值,查了很长时间,才找到,现分享给大家. 举例如下: @for /f "tokens=*" %%i in ('adb shell cat /sys/devices/system/cpu/cpu0/cpufreq/scaling_available_frequencies') do @set vars=%%i @echo All cpufreqs are: %var% @for %%A in (%var%

用hive来做数仓类操作,或者大数据的运算,是没有疑问的,至少在你没有更多选择之前. 当我们要hive来做类似于大批量数据的select时,也许问题就会发生了变化. 1. 通用解决方案之分页 首先,我们要基于一个事实,就是没有哪个数据库可以无限制的提供我们select任意数据量的数据.比如常用的 mysql, oracle, 一般你select 10w左右的数据量时已经非常厉害了.而我们的解决方法也比较简单,那就是分页获取,比如我一页取1w条,直到取完为止.同样,因为hive基于都支持sql92