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

linux的sed工具是十分强大的,能很容易的实现在某关键词的前一行或后一行增加内容.今天在批量修改tomcat的日志时就用到了该功能. 一.在某行的前一行或后一行添加内容 具休操作如下: #匹配行前加 sed -i '/allow 361way.com/iallow www.361way.com' the.conf.file #匹配行前后 sed -i '/allow 361way.com/aallow www.361way.com' the.conf.file 而在书写的时候为便与区分,往往

背景 假设有一个学生各门课的成绩的表单,应用hive取出每科成绩前100名的学生成绩. 这个就是典型在分组取Top N的需求. 解决思路 对于取出每科成绩前100名的学生成绩,针对学生成绩表,根据学科,成绩做order by排序,然后对排序后的成绩,执行自定义函数row_number(),必须带一个或者多个列参数,如ROW_NUMBER(col1, ....),它的作用是按指定的列进行分组生成行序列.在ROW_NUMBER(a,b) 时,若两条记录的a,b列相同,则行序列+1,否则重新计数. 只

上篇: Hadoop3集群搭建之——虚拟机安装 Hadoop3集群搭建之——安装hadoop,配置环境 Hadoop3集群搭建之——配置ntp服务 Hadoop3集群搭建之——hive安装 Hadoop3集群搭建之——hbase安装及简单操作 Hadoop3集群搭建之——hive添加自定义函数UDF Hadoop3集群搭建之——hive添加自定义函数UDTF 上篇中,udtf函数,只有为一行输入,一行输出.udtf是可以一行输入,多行输出的. 简述下需求: 输入开始时间,结束时间,返回每个小时的

DELIMITER $$ /*统计单个用户登录次数的存过 @times_count int 返回值 @i 记录行号的变量 初始值为0 @temp 记录时间差的变量 @total 记录登录次数的变量 初始值为0 @nums 记录共有多少行(单个用户) @j 记录行号的变量 值为i+1 */ CREATE PROCEDURE p_count_loginTimes(OUT times_count INT) BEGIN DECLARE i, temp, total, nums, j INT ; SET

本文参考:黑泽君相关博客 本文是我总结日常工作中遇到的坑,结合黑泽君相关博客,选取.补充了部分内容. 查询函数(Hive高级) NVL(cloumn,replace_with) 如果cloumn为NULL,则NVL函数返回 replace_with 的值: 否则返回cloumn的值: 如果两个参数都为NULL,则返回NULL. hive> select nvl(a,1) from (select null as a) as aa; 1 Time taken: 0.147 seconds, Fet

第三天笔记 第三天笔记 SQL练习Hive 常用函数关系运算数值计算条件函数日期函数重点!!!字符串函数Hive 中的wordCount1.1 Hive窗口函数1.1.1 聚合开窗函数聚合开窗函数实战:实战1:Hive用户购买明细数据分析实战1需求:1.1.2 排序开窗函数实战2:Hive分析学生成绩信息Hive 行转列Hive 列转行Hive自定义函数UserDefineFunctionUDF:一进一出函数加载方式UDTF:一进多出方法一:使用 explode+split方法二:自定UDTFU

1. Hive数据倾斜原因: key分布不均匀 业务数据本身的特性 SQL语句造成数据倾斜解决方法hive设置hive.map.aggr=true和hive.groupby.skewindata=true有数据倾斜的时候进行负载均衡,当选项设定为true,生成的查询计划会有两个MR Job.第一个MR Job中,Map的输出结果集合会随机分布到Reduce中,每个Reduce做部分聚合操作,并输出结果,这样处理的结果是相同Group By Key有可能被分发到不同的Reduce中,从而达到负载均

利用Sql Server的Sum函数开窗得到累计值 具体详解https://www.cnblogs.com/zhaoshujie/p/9594676.html 个人示例例子 DECLARE @Sale Table (--年份 月份 销售总额 [Year] INT, [Month] INT, TotalSales Float ) insert INTO @Sale SELECT 2016, 1, 100 UNION ALL SELECT 2016, 2, 200 UNION ALL SELECT

1.递归实现(参考:https://blog.csdn.net/hit_lk/article/details/53967627) public class Test { @org.junit.Test public void test() { System.out.println("方案数:" + getAllSchemeNum(new int[]{ 5, 5, 5, 2, 3 }, 15)); } // out : 方案数:4 /** * 从数组中选择和为sum的任意个数的组合数 *

调优手段 ()利用列裁剪 当待查询的表字段较多时,选取需要使用的字段进行查询,避免直接select *出大表的所有字段,以免当使用Beeline查询时控制台输出缓冲区被大数据量撑爆. ()JOIN避免笛卡尔积 JOIN场景应严格避免出现笛卡尔积的情况.参与笛卡尔积JOIN的两个表,交叉关联后的数据条数是两个原表记录数之积,对于JOIN后还有聚合的场景而言,会导致reduce端处理的数据量暴增,极大地影响运行效率. 以下左图为笛卡尔积,右图为正常Join. ()启动谓词下推 谓词下推(Predic

开篇介绍 SSAS 分析服务中记录了大量的聚合值,这些聚合值在 Cube 中实际上指的就是度量值.一个给定的度量值可能聚合了来自事实表中上千上万甚至百万条数据,因此在设计阶段我们所能看到的度量实际上就已经应用了某些聚合函数来决定这个值怎样被聚合. 当然有可能已有的度量值远远还不够,还需要在查询的时候继续从不同的角度去聚合一些数据以满足实际需求,因此就会使用到各种不同的 MDX 聚合函数. Sum 聚合 Sum 聚合的应用非常普通和常见,在 MDX 中其语法为: Sum ({SET} [, Exp

Given a non-empty array containing only positive integers, find if the array can be partitioned into two subsets such that the sum of elements in both subsets is equal. Note: Each of the array element will not exceed 100. The array size will not exce

http://poj.org/problem?id=2479 题目大意:给定一组n个整数:a ={a1, a2,…,我们定义一个函数d(a)如下: 你的任务是计算d(A).输入由T(<=30)测试用例组成.在输入的第一行中给出了测试用例(T)的数量. 每个测试用例包含两行.第一行是一个整数n(2<=n<=50000).第二行包含n个整数:a1, a2,…,an. ( | ai |  < = 10000).为每个测试用例打印一行.该行应该包含整数d(A).   也就是说求最大的子段和

很久之前看过这个题目,但是没有仔细整理,直到现在看基础才想到这两个题.这两个题非常经典也非常类似.接下来分别介绍. 部分和问题 题目描述 给定整数a1.a2........an,判断是否可以从中选出若干数,使它们的和恰好为K. 输入 首先,n和k,n表示数的个数,k表示数的和.接着一行n个数.(1<=n<=20,保证不超int范围) 输出 如果和恰好可以为k,输出“YES”,并按输入顺序依次输出是由哪几个数的和组成,否则“NO” 样例输入 4 13 1 2 4 7 样例输出 YES 2 4 7

问题: 有如下数据文件 city.txt (id, city, value) cat city.txt 1 wh 5002 bj 6003 wh 1004 sh 4005 wh 2006 bj 1007 sh 2008 bj 3009 sh 900需要按 city 分组聚合,然后从每组数据中取出前两条value最大的记录. 1.这是实际业务中经常会遇到的 group TopK 问题,下面来看看 pig 如何解决: 1 a = load '/data/city.txt'  using PigSto

112题目如下: Given a binary tree and a sum, determine if the tree has a root-to-leaf path such that adding up all the values along the path equals the given sum. For example: Given the below binary tree and sum = 22, 5 / \ 4 8 / / \ 11 13 4 / \ \ 7 2 1 r

前言 本文讲解如何通过数据库客户端界面工具DBeaver连接hive,并解决驱动下载不下来的问题. 1.为什么使用客户端界面工具 为什么使用客户端界面工具而不用命令行使用hive 通过界面工具查看分析hive里的数据要方便很多 业务人员没有权限通过命令行连接hive 领导喜欢在界面工具上查看hive里的数据 2.为什么使用DBeaver 其实在网上搜一下,连接hive的工具还有很多,使用DBeaver的原因是因为我之前连接关系型数据库使用的就是DBeaver,正好DBeaver支持连接hive,

Max Sum of Max-K-sub-sequence Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 5084    Accepted Submission(s): 1842 Problem Description Given a circle sequence A[1],A[2],A[3]......A[n]. Circle s

内嵌模式,存储于本地的Derby数据库中,只支持单用户 本地模式,支持多用户多会话,例如存入mysql 下载解压hive后,进到conf路径,将模板拷贝 出现该错误表示权限不够 该目录未找到 新建一个/tmp/hive目录,可建在集群同级目录,然后修改hive-site.xml文件 再次执行hive: 发现路径前多了个$符,删除即可 内嵌模式安装完毕 安装数据库后,在数据库中创建hive账户: 之后退出,然后用hive账号进入mysql验证,然后下载mysqljdbc驱动,放到hive的lib目

sql的统计函数 sql统计函数有 count 统计条数,配合group用 sum 累加指定字段数值 但注意sum(1)就特殊 sum(1)等同于count(*) sum(1)统计个数,功能和count(*)一样,但效率上count(*)高.所以尽量少用. 举个小例子 SELECT ad_network_id,,sum(1),count(*),sum(2),count(5) from mapping_table_analytics GROUP BY ad_network_id 运行结果为: 3