oracle.hive都存在with as的用法.用于将重复的查询结果复用. 今天做统计分析时用到,使用例子如下: 1. 直接查询 with tmp_a as ( select f1,f2,f3 from test1 ) select f1,f2,f3 from tmp_a; 2. 多表计算结果join with tmp_a as ( select f1,f2,f3 from test1 ), tmp_b as( select f1,f4,f5 from test2 ) select a.f1,

1.概述 上篇<高可用Hadoop平台-启航>博客已经让我们初步了解了Hadoop平台:接下来,我们对Hadoop做进一步的探索,一步一步的揭开Hadoop的神秘面纱.下面,我们开始赘述今天的探索之路. 2.探索 在探索之前,我们来看一下Hadoop解决了什么问题,Hadoop就是解决了大数据(大到单台服务器无法进行存储,单台服务器无法在限定的时间内进行处理)的可靠存储和处理. HDFS:在由普通或廉价的服务器(或PC)组成的集群上提供高可用的文件存储,通过将块保存多个副本的办法解决服务器或硬

本文描述了一个系统,功能是评价和抽象地理围栏(Geo-fencing),以及监控和分析核心地理围栏中业务的表现. 技术栈:Spring-JQuery-百度地图WEB SDK 存储:Hive-Elasticsearch-MySQL-Redis 什么是地理围栏? LBS系统中,地理围栏指的是虚拟边界围成的部分. tips:这只是一个demo,支撑实习生的本科毕设,不代表生产环境,而且数据已经做了脱密处理,为了安全还是隐去了所有数据. 功能描述 1.地理围栏的圈选 (1)热力图 热力图展示的是,北京市

最近增加了学习java基础算法,包括几种排序算法,二叉树(前序,后序,中序),队列和栈,bmp搜索,广义搜索算法,迭代等等一些技巧(自己动手绝对比单纯的理论要强的多,多练练) HIVE是hadoop生态圈的重要一环,降低了hadoop的开发难度,将复杂冗余的代码综合成一个个简单的SQL语句.但是,很明显不如传统的MapReduce灵活,但是提高了项目的开发效率,学习成本低. 主要通过学习视频加上各种博客和其它资料,学习基础的入门SQL语句可以从菜鸟教程上面,hive语法的我主要看的是--> ht

Hive是基于Hadoop的一个数据仓库系统,在各大公司都有广泛的应用.美团数据仓库也是基于Hive搭建,每天执行近万次的Hive ETL计算流程,负责每天数百GB的数据存储和分析.Hive的稳定性和性能对我们的数据分析非常关键. 在几次升级Hive的过程中,我们遇到了一些大大小小的问题.通过向社区的 咨询和自己的努力,在解决这些问题的同时我们对Hive将SQL编译为MapReduce的过程有了比较深入的理解.对这一过程的理解不仅帮助我们解决了 一些Hive的bug,也有利于我们优化Hive S

1.Impala简介 • Cloudera公司推出,提供对HDFS.Hbase数据的高性能.低延迟的交互式SQL查询功能. • 基于Hive使用内存计算,兼顾数据仓库.具有实时.批处理.多并发等优点 • 是CDH平台首选的PB级大数据实时查询分析引擎 官网:http://www.cloudera.com/products/apache-hadoop/impala.html http://www.impala.io/index.html 下面是在基于单用户和多用户查询的时候,不同的查询分析器所使用

参考: https://blog.csdn.net/zhuce1986/article/details/39586189 一.保存结果到本地 方法1:调用hive标准输出,将查询结果写到指定的文件中 这个方法最为常见,笔者也经常使用.sql的查询结果将直接保存到/tmp/out.txt中 $ hive -e "select user, login_timestamp from user_login" > /tmp/out.txt 当然我们也可以查询保存到某个文件file.sql中

表A:批次信息表, 表B:实际批次明细表, Mysql版本:5.6.36 两表之间的数据体量差异:表B是表A的10000倍. 经过结转,表B通常保留 1千5百万数据.表A就是1千多条数据. 计算近24小时时段,24个批次中最大的一批.由于指标量是每天随时间推移而变大,因此需要取每个小时最后一批,即是该时段最终指标.减去上一小时指标量即为当前时段内的指标考核量. 原SQL逻辑是 先用两个表A左连接,连接时将批次时间的Hour + 1使批次正好错一个小时.得到当前时段与上一时段的批次. 再与表B关联

一.Hive-sql优化 #增加reducer任务数量(拉取数量分流) ; #在同一个sql中的不同的job是否可以同时运行,默认为false set hive.exec.parallel=true; #增加同一个sql允许并行任务的最大线程数 ; #设置reducer内存大小 ; set mapreduce.reduce.java.opts=-Xmx3584m; -- -Xmx 设置堆的最大空间大小. #mapjoin相关设置,小表加载到内存,无reduceset hive.mapjoin.s

一.常用聚合函数 count():计数 count(distinct 字段) 去重统计 sum():求合 avg():平均 max():最大值 min():最小值 二.hivesql执行顺序 from --> where --> group by --> having --> select--> order by--> limit 三.常用函数 1.毫秒时间戳转日期精确到秒 select from_unixtime(cast(1636462527000/1000 as

1. 分桶表以及分桶抽样查询 1.1 分桶表 对Hive(Inceptor)表分桶可以将表中记录按分桶键(某个字段对应的的值)的哈希值分散进多个文件中,这些小文件称为桶. 如要按照name属性分为3个桶,就是对name属性值的hash值对3取摸,按照取模结果对数据分桶.如取模结果为0的数据记录存放到一个文件,取模为1的数据存放到一个文件,取模为2的数据存放到一个文件. 分区提供一个隔离数据和优化查询的便利方式.不过,并非所有的数据集都可形成合理的分区,特别是之前所提到过的要确定合适的划分大小这个

JSON是一个非常流行的,用于数据交换的文本数据(textual data)格式,主要用于Web和移动应用程序中.JSON 使用“键/值对”(Key:Value pair)存储数据,能够表示嵌套键值对和数组两种复杂数据类型,JSON仅仅使用逗号(引用Key)和中括号(引用数组元素),就能路由到指定的属性或成员,使用简单,功能强大.在SQL Server 2016版本中支持JSON格式,使用Unicode字符类型表示JSON数据,并能对JSON数据进行验证,查询和修改.推荐一款JSON验证和格式化

APP简介 律师查询是基于聚合数据的律师查询接口做的,这个接口目前处于停用状态,但是,由于我是之前申请的,所以,还可以用,应该是无法再申请了. 效果图 开发 一.HttpHelper 既然是请求接口的,那就少不了请求方式,这里是比较常用的HttpClient,用起来也比较方便,单独封装一个HttpHelper类,专门用来作为基础的连接用 public static class BaseService { /// <summary> /// 访问服务器时的Cookies /// </sum

Elasticsearch 5.0 关于term query和match query的认识 一.基本情况 前言:term query和match query牵扯的东西比较多,例如分词器.mapping.倒排索引等.我结合官方文档中的一个实例,谈谈自己对此处的理解 string类型在es5.*分为text和keyword.text是要被分词的,整个字符串根据一定规则分解成一个个小写的term,keyword类似es2.3中not_analyzed的情况. string数据put到elasticse

背景: 今天去深圳溜达了一天,刚回来,看到首页都是微软大法好,看来离.NET的春天就差3个月了~~ 回到正题,这篇的教程讲解下拉配置. 查询区的下拉配置: 1:查询框怎么配置成下拉? 在配置表头:格式化配置 #是否 PS:格式化配置除了用来格式化表格的内容,同样也会下拉进行格式化. 效果: 那“#是否”是哪里来的? 在配置维护里来的,对于固定的选项,统一在这里配置: 2:查询框下拉能不能多选? 配置格式规则即可:multiple属性 效果: 3:查询框下拉能不能级联? 配置格式化规则指向上一级即

前言: Aries框架毕竟是开发框架,所以重点还是要写代码的,这样开发人员才不会失业,哈. 步骤1:新建html 建一个Html,主要有三步: 1:引入Aries.Loader.js 2:弄一个table标签 3:new 一个AR.DataGrid 当然了,虽然才这么点代码,我也是从UserList.html里Copy过来改的. 步骤二:配置菜单权限,并F5运行. 配置菜单权限上一篇有,不重复.(PS:这里复用上一个菜单,直接改菜单路径.) F5运行后的效果是这样的: objName都是arti

本篇开始模拟一个船舶管理系统,提供查询.添加.修改船舶的功能,这里介绍其中的数据展示和查询功能. 目录 1. 数据展示 2. 数据查询 3. 在线演示 1. 数据展示 在这里我们将模拟一个船舶管理系统,并提供查询.添加.修改的功能. 大致的目录结构如下: ShipMgrTab.js :船舶业务的入口. controller 目录:存放船舶业务的逻辑控制文件. model 目录:存放船舶业务的model文件. store 目录 :存放船舶业务的store文件. view 目录 :存放船舶业务的组件

IN为什么慢? 在应用程序中使用子查询后,SQL语句的查询性能变得非常糟糕.例如: SELECT driver_id FROM driver where driver_id in (SELECT driver_id FROM driver where _create_date > '2016-07-25 00:00:00'); 独立子查询返回了符合条件的driver_id,这个问题是解决了,但是所用的时间需要6秒,可以通过EXPLAIN查看SQL语句的执行计划: 可以看到上面的SQL语句变成了相

之前我们所有的查询都属于命令行查询,但是不利于复杂的查询,而且一般在项目开发中不使用命令行查询方式,只有在调试测试时使用简单命令行查询,但是,如果想要善用搜索,我们必须使用请求体查询(request body search)API.之所以这么称呼,是因为大多数的参数以JSON格式所容纳而非查询字符串.请求体查询,并不仅仅用来处理查询,而且还可以高亮返回结果中的片段,并且给出帮助你的用户找寻最好结果的相关数据建议. 空查询 我们以最简单的search API开始,空查询将会返回索引中所有的文档.

因为测试工作经常需要与后台数据库进行数据比较和统计,所以采用python编写连接数据库脚本方便测试,提高工作效率,脚本如下(python连接mysql需要引入第三方库MySQLdb,百度下载安装) #-*- coding: utf-8 -*- import MySQLdb, datetime, time #code数字含义 code_mean = {10:"开始下载(10)", 11:"下载完成(11)", 12:"安装界面(12)", 13:&

一.基础实体 @MappedSuperclass public abstract class AbsIdEntity implements Serializable { private static final long serialVersionUID = 7988377299341530426L; public final static int IS_DELETE_YES = 1;// 标记删除 public final static int IS_DELETE_NO = 0;// 未删除,