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

Hive Tutorial 目录 Hive Tutorial 1.Concepts 1.1.What Is Hive 1.2.What Hive Is NOT 1.3.Getting Started 1.4.Data Units 1.5.Type System 1.5.1.Primitive Types 1.5.2.Complex Types 1.5.3.Timestamp 1.6.Built In Operators and Functions 1.6.1.Built In Operators

一.前言 Hive默认计算引擎时MR,为了提高计算速度,我们可以改为Tez引擎.至于为什么提高了计算速度,可以参考下图: 用Hive直接编写MR程序,假设有四个有依赖关系的MR作业,上图中,绿色是Reduce Task,云状表示写屏蔽,需要将中间结果持久化写到HDFS. Tez可以将多个有依赖的作业转换为一个作业,这样只需写一次HDFS,且中间节点较少,从而大大提升作业的计算性能. 二.安装包准备 1)下载tez的依赖包:http://tez.apache.org 2)拷贝apache-tez-

hive表结构例如以下: create table pv_user_info( session_id string, user_id string, url string, starttime bigint ); 主要就是这几个字段实用.省略其它. 实现方式:userid和sessionid分组后并按时间降序排序,降序排序后.第一行就是该用户最后一次浏览的网页.最后一行是第一次浏览的网页,第一行的starttime和第二行的starttime相减就是第二行停留时间. 这里会有几个误差 用户最后一

目录 一.背景 二.算法 1. 第一步:排序 2. 第二步:第二列与第三列做日期差值 3. 第三步:按第二列分组求和 4. 第四步:求最大次数 三.扩展(股票最大涨停天数) 强哥说他发现了财富密码,最近搞了一套股票算法,其中有一点涉及到股票连续涨停天数的计算方法,我们都知道股票周末是不开市的,这里有个断层,需要一点技巧.我问是不是时间序列,他说我瞎扯,我也知道自己是瞎扯.问他方法,他竟然不告诉我,这么多年的兄弟情谊算个屁.真当我没他聪明吗,哼! 靠人不如靠自己,我决定连夜研究一下在Hive里面计

Tic和toc函数可以计算运行一段时间的代码. 例如: clc tic d=zeros(1,10000); for i=1:10000 d(i)=i; end toc tic c=1; for i=1:10000 c=[c:i]; end toc 运行结果如下: Elapsed time is 0.000158 seconds. Elapsed time is 0.152307 seconds. 只要用tic和toc函数,不需要自己计算前后时间的差,tic函数会记录起始时刻,toc函数会自动计算

典型数据来源: 文件管理服务: FTP文件服务:采用c/s模式,用户可以通过不同的客户端实现文件的上传与下载. NFS文件服务:借助于TCP/IP协议实现网络文件共享 Samba文件服务:是一种在局域网上实现文件的资源共享. 数据质量检测评估: 1)完整性(数据信息是否存在缺失的情况) 2)一致性(数据是否遵循统一的规范,数据集合是否保持统一的格式) 3)准确性(数据记录信息是否存在异常或错误比如出现乱码) 4)及时性(数据产生到可以查看的时间间隔,也叫数据的延时时长) 数据仓库: 数据仓库是面

首先,hive本身有一个UDF,名字是datediff.我们来看一下这个日期差计算的官方描述,(下面这个是怎么出来的): hive> desc function extended datediff; OK datediff(date1, date2) - Returns the number of days between date1 and date2 date1 and date2 are strings in the format 'yyyy-MM-dd HH:mm:ss' or 'yyy

set hive.mapred.mode=strict; //设置hive执行模式,默认为nonstrict(非严格模式),这里设置为严格模式 set hiveconf:hive.cli.print.current.db=true; //显示当前数据库的名称, 默认是false,这里开启 set hive.cli.print.header=true; 查询表数据的时候,显示字段名称,默认是false,这里开启 动态分区属性 set hive.exec.dynamic.partition.mode

好久没有弄博客了... hive0.14 spark0.12 [hadoop@irs bin]$ ./spark-sql Spark assembly has been built with Hive, including Datanucleus jars on classpathException in thread "main" java.lang.RuntimeException: java.lang.NumberFormatException: For input string

http://yymmiinngg.iteye.com/blog/708230 export HADOOP_HOME_WARN_SUPPRESS=1 export JAVA_HOME=/home/hadoop/installer/jdk7u65 export HADOOP_HOME=/home/hadoop/installer/hadoop-1.1.2 export ZOOKEEPER_HOME=/home/hadoop/installer/zookeeper-3.4.5 export HBAS

hive 的存储路径的 .hive-staging_hive_yyyy-MM-dd_HH-mm-ss_SSS_xxxx-x 文件可以清理掉吗 https://blog.csdn.net/sparkexpert/article/details/51918999 https://www.v2ex.com/t/317114 http://www.aboutyun.com/thread-20657-1-1.html

在使用命令导数据过程中,出现如下错误 sqoop import --hive-import --connect jdbc:oracle:thin:@192.168.29.16:1521/testdb --username NAME --passord PASS --verbose -m 1 --table T_USERINFO 错误1:File does not exist: hdfs://opt/sqoop-1.4.4/lib/commons-io-1.4.jar FileNotFoundEx

-- 计算指定日期本周的第一天和最后一天 select day ,dayofweek(day) as dw1 ,date_add( - dayofweek(day)) as Su_s -- 周日_start ,date_add( - dayofweek(day)) as Sa_e -- 周六_end , end as dw2 ,date_add( end) as Mo_s -- 周一_start ,date_add( end) as Su_e -- 周日_end from ( select '2

版本信息如下: hadoop2.9.2 hive 2.x ranger 最新版2.1.0 在hive端部署完ranger 插件以后,在使用beeline连接查询数据库时报错,报错信息如下: verbose: on : jdbc:hive2://192.168.0.9:10000> show databases; Getting log thread is interrupted, since query is done! Error: Error running query: java.lang

package com.grady import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.sql.{DataFrame, Row, SparkSession} object HiveTableToTable { def main(args: Array[String]): Unit = { val conf: SparkConf = new SparkConf().setAppName("StuToStu2") val sp

import osimport lr as lrimport tensorflow as tffrom pyspark.sql.functions import stddevfrom tensorflow.keras import datasetsos.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2' #只打印error的信息(x,y),_=datasets.mnist.load_data()#x: [60k,28,28]#y: [60k]x=tf.convert_to_t

) FreeMarker --',-7)?date('yyyy-MM-dd'),'week')?string('yyyy-MM-dd')}'

http://wenku.baidu.com/view/5eb3b4a6f90f76c661371abe.html 或http://blog.csdn.net/chengweipeng123/article/details/7174717

关注公众号:大数据技术派,回复: 资料,领取1024G资料. 目录 时间滑动计算 外部调用实现时间循环 自关联实现滑动时间窗口 扩展基于自然周的的滚动时间窗口计算 总结 时间滑动计算 今天遇到一个需求大致是这样的,我们有一个业务涉及到用户打卡,用户可以一天多次打卡,我们希望计算出7天内打卡8次以上,且打卡时间分布在4天以上的时间,当然这只是个例子,我们具体解释一下这个需求 用户一天可以打卡多次,所以要求打卡必须分布在4天以上: 7天不是一个自然周,而是某一天和接下来的6天,也就是说时间是是滑动的

遇到个情况,跑hive级联insert数据报错,可以尝试换个hive计算引擎 hive遇到FAILED: Execution Error, return code 2 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.mr.MapRedTask错误 .配置mapreduce计算引擎 set hive.execution.engine=mr; .配置spark计算引擎 set hive.execution.engine=spark; .配置tez 计算引擎 set hive.