select to_number('22.222') from dual

星型数据仓库olap工具kylin介绍 数据仓库是目前企业级BI分析的重要平台,尤其在互联网公司,每天都会产生数以百G的日志,如何从这些日志中发现数据的规律很重要. 数据仓库是数据分析的重要工具, 每个大公司都花费数百万每年的资金进行数据仓库的运维. 本文介绍一个基于hadoop的数据仓库, 它基于hadoop(HIVE, HBASE)水平扩展的特性, 客服传统olap受限于关系型数据库数据容量的问题. Kylin是ebay推出的olap星型数据仓库的开源实现. 首先请安装Kylin, 和它的运

html,body,div,span,applet,object,iframe,h1,h2,h3,h4,h5,h6,p,blockquote,pre,a,abbr,acronym,address,big,cite,code,del,dfn,em,img,ins,kbd,q,s,samp,small,strike,strong,sub,sup,tt,var,b,u,i,center,dl,dt,dd,ol,ul,li,fieldset,form,label,legend,table,caption

Geotrellis系列文章链接地址http://www.cnblogs.com/shoufengwei/p/5619419.html 目录 前言 spray-json简介 spray-json使用 总结 一.前言        Json作为目前最流行的数据交换格式,具有众多优势,在Scala语言中以及当我们使用Geotrellis前后台交换数据的时候都少不了要使用Json,本文为大家介绍一款开源的Json处理框架--spray-json. 二.spray-json简介        spray

多年前用过李天平前辈的,自己改过,后来李老师做动软了,不给源码,修改不是很方便.加上我目前需要转java方向,于是决定自己搞.到目前为止花了整整一个星期了,看看目前的成果. 最后是代码工程文件,用c#开发的,IDE是vs2010 为了实现最大的模板自由,设计了专有的模板语法.基于C#,但是已经做到尽量简化,对有一点开发经验的同行应该是很好上手的. 目前c#的代码模板已经做了一些通用样例,接下来做java的开发代码模板. 总之,为了提高效率,并且规范项目团队成员的代码书写. 下面把核心的代码两个类

在C#中,我们经常需要表示整数.但是,c#的基本数据类型中,最大的long也只能表示-9,223,372,036,854,775,808 到 9,223,372,036,854,775,807之间的数.货币类型也不是无限大.如果我们需要表示更大的数,就需要用到一定的算法来完成. 这次,我和大家一起讨论一下c#的大数运算之加法. 这次,我们只考虑正数的整数加法. 我们的代码要封装到一个结构里面.这个结构的结构先摆出来. public struct BigInt { public int[] num

SQLAchemy模型使用 简介: SQLAlchemy是Python编程语言下的一款ORM框架,该框架建立在数据库API之上,使用关系对象映射进行数据库操作,简言之便是:将对象转换成SQL,然后使用数据API执行SQL并获取执行结果. SQLAlchemy本身无法操作数据库,其必须以来pymsql等第三方插件,Dialect用于和数据API进行交流,根据配置文件的不同调用不同的数据库API,从而实现对数据库的操作,如: MySQL-Python mysql+mysqldb://<user>:

动手动脑: import java.io.*; public class QiPan { //定义一个二维数组来充当棋盘 private String[][] board; //定义棋盘的大小 private static int BOARD_SIZE = 15; public void initBoard() { //初始化棋盘数组 board = new String[BOARD_SIZE][BOARD_SIZE]; //把每个元素赋为"╋",用于在控制台画出棋盘 for (int

hive函数参考手册 原文见:https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+UDF 1.内置运算符1.1关系运算符 运算符 类型 说明 A = B 所有原始类型 如果A与B相等,返回TRUE,否则返回FALSE A == B 无 失败,因为无效的语法. SQL使用”=”,不使用”==”. A <> B 所有原始类型 如果A不等于B返回TRUE,否则返回FALSE.如果A或B值为”NULL”,结果返回”NULL”.

一.引言: 快下班的时候我开发同事问能不能将hive中drop掉的数据恢复过来,我记得是有开回收站的,当时我回答说可以恢复的. 二.恢复过程: 在之前我有对hadoop的回收站有过了解,就是将hdfs dfs -rm删除掉的文件进行恢复,只需要hdfs dfs -mv将文件从回收站中搬过来就行,我就先使用这个方法,但是效果不佳,执行select count(*) from table_name,得到的结果为0.这个时候我想到这个表被drop掉以后在mysql的元数据库中已经没有数据了,那就得需要

1.  概述 本手册主要介绍了,一个将传统数据接入到Hadoop集群的数据接入方案和实施方法.供数据接入和集群运维人员参考. 1.1.   整体方案 Flume作为日志收集工具,监控一个文件目录或者一个文件,当有新数据加入时,收集新数据发送给Kafka.Kafka用来做数据缓存和消息订阅.Kafka里面的消息可以定时落地到HDFS上,也可以用Spark Streaming来做实时处理,然后将处理后的数据落地到HDFS上. 1.2.   数据接入流程 本数据接入方案,分为以下几个步骤: l 安装部

原数据格式 : gid       id      score a1        1       90 a1        2      80 a1       3      79 a1       4      80 a2      1       79 a2      3       89 a3      2        45 a3     4        57 a4     3          56 a5     3            89 ...... 要把数据变成: gid

转自:http://www.cnblogs.com/end/archive/2012/06/18/2553682.html 1.内置运算符1.1关系运算符 运算符 类型 说明 A = B 所有原始类型 如果A与B相等,返回TRUE,否则返回FALSE A == B 无 失败,因为无效的语法. SQL使用”=”,不使用”==”. A <> B 所有原始类型 如果A不等于B返回TRUE,否则返回FALSE.如果A或B值为”NULL”,结果返回”NULL”. A < B 所有原始类型 如果A小

问题 根据给定的gps点point(x,y)和北京的shape数据,关联出 AOI ID IO 输入 gps点表 create table gps ( x double, //经度 y double //纬度 ) +------------+------------+| x | y |+------------+------------+| 113.570517 | 22.149751 || 113.57431 | 22.152167 || 113.544971 | 22.190477 || 1

hive文件存储格式包括以下几类: 1.TEXTFILE 2.SEQUENCEFILE 3.RCFILE 4.ORCFILE(0.11以后出现) 其中TEXTFILE为默认格式,建表时不指定默认为这个格式,导入数据时会直接把数据文件拷贝到hdfs上不进行处理: SEQUENCEFILE,RCFILE,ORCFILE格式的表不能直接从本地文件导入数据,数据要先导入到textfile格式的表中, 然后再从表中用insert导入SequenceFile,RCFile,ORCFile表中. 前提创建环境

在创建表的时候报出如下错误: hive> create table if not exists testfile_table( > site string, > url string, > pv bigint, > label string) > row format delimited > fields terminated by '\t' > stored as textfile; FAILED: Error in metadata: javax.jdo

1. 概述 本手册主要介绍了,一个将传统数据接入到Hadoop集群的数据接入方案和实施方法.供数据接入和集群运维人员参考. 1.1.  整体方案 Flume作为日志收集工具,监控一个文件目录或者一个文件,当有新数据加入时,收集新数据发送给Kafka.Kafka用来做数据缓存和消息订阅.Kafka里面的消息可以定时落地到HDFS上,也可以用Spark Streaming来做实时处理,然后将处理后的数据落地到HDFS上. 1.2. 数据接入流程 本数据接入方案,分为以下几个步骤: l 安装部署Flu

yhd日志分析(二) 继续yhd日志分析,统计数据 日期 uv pv 登录人数 游客人数 平均访问时长 二跳率 独立ip数 1 分析 登录人数 count(distinct endUserId) 游客人数 count(distinct guid) - count(distinct endUserId) 平均访问时长 先把tracktime转换为unix timestamp, 相同sessionId的tracktime中,max(tracktime)-min(tracktime),得到用户停留时间

最近在搞关于数据分析的项目,做了一点总结. 下图是系统的数据流向.容易出现错误的地方.1.数据进入hadoop仓库有四种来源,这四种是最基本的数据,简称ods,original data source,后续 的数据都是有这些组合而来a.日志文件b.http接口c.DB查询d.建表指向最后数据都是以hadoop文件的形式存放在hadoop中. 日志文件: 新增机器没有通知数据分析组抓日志 根据约定获取日志是遇到错误,例如:约定获取gz的压缩日志,结果没有 数据提供方rsync日志出现问题 http

Hive Operators and User-Defined Functions (UDFs) Hive Operators and User-Defined Functions (UDFs) Built-in Operators Relational Operators Arithmetic Operators Logical Operators Complex Type Constructors Operators on Complex Types Built-in Functions M

Built-in Operators Relational Operators The following operators compare the passed operands and generate a TRUE or FALSE value depending on whether the comparison between the operands holds. Operator Operand types       Description A = B All primitiv