hive提前过滤 create table sospdm.tmp_yinfei_test_01 ( id string ) partitioned by (statis_date string) ; create table sospdm.tmp_yinfei_test_02 ( id string ) partitioned by (statis_date string) ; select t1.* from tmp_yinfei_test_01 t1 left join tmp_yinfei

前言 上一篇文章我们介绍了查看查询计划的并行运行方式. 本篇我们接着分析SQL Server的并行运算. 闲言少叙,直接进入本篇的正题. 技术准备 同前几篇一样,基于SQL Server2008R2版本,利用微软的一个更简洁的案例库(Northwind)进行解析. 内容 文章开始前,我们先来回顾上一篇中介绍的并行运算,来看文章最后介绍的并行运算语句: SELECT B1.[KEY],B1.DATA,B2.DATA FROM BigTable B1 JOIN BigTable2 B2 ON B1.

1.MII/RMII/SMI接口连接和配置 SMI又称站点管理接口,用于cpu与外置PHY芯片通讯,配置相关参数,包含MDC和MDIO两个管脚(CPU上有对应引脚,当然用普通GPIO口模拟SMI管理也是可行的,不过按照固定时序写入和读取数据).‘ MII和RMII则是是两种不同的以太网数据传输接口,因为RMII在使用更少接口的情况下具有MII相同的功效,其中MII如下图连接即可: 特别注意:RMII模式下REF_CLK要连接CPU的MCO引脚,且MCO输出时钟应为50MHz. 这里说下我最近遇到

本来想自己写写duilib的消息机制来帮助duilib的新手朋友,不过今天发现已经有人写过了,而且写得很不错,把duilib的主干消息机制都说明了,我就直接转载过来了,原地址:http://blog.163.com/hao_dsliu/blog/static/1315789082014101913351223/ duilib官方github地址: https://github.com/duilib/duilib DuiLib核心的大体结构图如下: 分为几个大部分: 控件 容器(本质也是控件) U

前言 上一篇文章我们介绍了查看查询计划的并行运行方式. 本篇我们接着分析SQL Server的并行运算. 闲言少叙,直接进入本篇的正题. 技术准备 同前几篇一样,基于SQL Server2008R2版本,利用微软的一个更简洁的案例库(Northwind)进行解析. 内容 文章开始前,我们先来回顾上一篇中介绍的并行运算,来看文章最后介绍的并行运算语句: SELECT B1.[KEY],B1.DATA,B2.DATA FROM BigTable B1 JOIN BigTable2 B2 ON B1.

在讲解聚合管道(Aggregation Pipeline)之前,我们先介绍一下 MongoDB 的聚合功能,聚合操作主要用于对数据的批量处理,往往将记录按条件分组以后,然后再进行一系列操作,例如,求最大值.最小值.平均值,求和等操作.聚合操作还能够对记录进行复杂的操作,主要用于数理统计和数据挖掘.在 MongoDB 中,聚合操作的输入是集合中的文档,输出可以是一个文档,也可以是多条文档. MongoDB 提供了非常强大的聚合操作,有三种方式: 聚合管道(Aggregation Pipeline)

前面的话 聚合操作主要用于对数据的批量处理,将记录按条件分组以后,然后再进行一系列操作,例如,求最大值.最小值.平均值,求和等操作.聚合操作还能够对记录进行复杂的操作,主要用于数理统计和数据挖掘.在 MongoDB 中,聚合操作的输入是集合中的文档,输出可以是一个文档,也可以是多条文档.本文将详细介绍MongoDB数据库聚合 单目的聚合 [count] count是最简单,最容易,也是最常用的聚合工具,返回集合中的文档数量 db.collection_name.count() [distinct

--create table tab1--(--id int,--size int--) --create table tab2--(--size int,--name varchar(10)--) --insert into tab1 values(1,10)--insert into tab1 values(2,20)--insert into tab1 values(3,30) --insert into tab2 values(10,'AAA')--insert into tab2 va

数据倾斜是指,map /reduce程序执行时,reduce节点大部分执行完毕,但是有一个或者几个reduce节点运行很慢,导致整个程序的处理时间很长,这是因为某一个key的条数比其他key多很多(有时是百倍或者千倍之多),这条key所在的reduce节点所处理的数据量比其他节点就大很多,从而导致某几个节点迟迟运行不完. 阿里的这篇比较实用,通俗易懂:数据倾斜总结 http://www.tbdata.org/archives/2109 有篇分析比较详细,如果需要使用可以细读:http://blo

http://blog.csdn.net/zhaorongsheng/article/details/72903431 官网关于orcfile的介绍 背景 Hive的rcfile格式已经使用多年,但是,它会将所有的列都当做二进制来处理,没有与类型挂钩.因此,Hive0.11版本引入orcFile.OrcFile有以下几点好处: 每个task只生成一个文件,减轻hdfs压力 保存列类型,支持datetime, decimal和负责类型(struct, list, map, and union) 文

1.程序设计思想 ⑴将JDBC驱动jar包导入到WEB-INF的lib文件夹下 ⑵建立数据库,在数据库中建表,分别将课程名称.任课教师及上课地点录入到列中 ⑶首先写出加载驱动.关闭资源的工具类和异常处理类,然后再写出课程信息模型类.对课程信息进行操作的接口及实现接口的方法类 ⑷.java文件建立好之后,用jsp写做信息录入界面和信息核对的反馈界面,另外接收任课教师信息的字符串要用.equals方法判别是否属于5个限定的教师之中,接收上课地点的字符串要用substring()或者startwith

1.forlder 必须open之后才出现  mapping的界面 2.Source Qualifer 3.小技巧 验证自己写的转换格式是否正确 提前过滤一些数据,informatica工具的本质也是自己生成sql从数据库中抽取数据 4.过滤 source qualifier  可以过滤数据  filter也是可以过滤数据  区别是什么? 答:source qualifer是从数据源端口过滤的(??应该直接去硬盘上找的) filter 是在内存中进行操作的 不能操作非结构话数据,像文本文件 就没

1,什么是python中的魔术方法? 魔术方法是重载运算符的昵称,形式是__init__类似这样的前后双下滑线组成的,常用的__init__,__new__,__call__,__str__,__getitem__……等一堆.(过一段时间我会在博客里面更新一下关于这些运算符具体使用方法.) 2,什么是闭包,和装饰器有什么关系? 在一个外函数中定义了一个内函数,内函数里运用了外函数的临时变量,并且外函数的返回值是内函数的引用.这样就构成了一个闭包. 各位老铁们,是不是不懂啊,那就对了.接着往下看,

前言:在工作中,遇到需要记录日志的情况,不知道该选择过滤器还是拦截器,故总结了一下. servlet 过滤器 定义 java过滤器能够对目标资源的请求和响应进行截取.过滤器的工作方式分为四种 应用场景 可以通过 doFilter 方法的 request.response 提前过滤一些不想要的信息,统一设置一些参数.统一设置字符集.控制权限是否登录等. 配置 <!-- 定义Filter --> <filter> <!-- Filter的名字 --> <filter-

前言 上一篇文章我们介绍了查看查询计划的并行运行方式. 本篇我们接着分析SQL Server的并行运算. 闲言少叙,直接进入本篇的正题. 技术准备 同前几篇一样,基于SQL Server2008R2版本,利用微软的一个更简洁的案例库(Northwind)进行解析. 内容 文章开始前,我们先来回顾上一篇中介绍的并行运算,来看文章最后介绍的并行运算语句: SELECT B1.[KEY],B1.DATA,B2.DATA FROM BigTable B1 JOIN BigTable2 B2 ON B1.

切面是如何织入到目标对象中的???这大概是每个人在学习AOP的过程中都会产生的疑问吧. 当我们在调用目标方法时候,也就是通过代理对象调用目标方法的时候,比如:JdkDynamicAopProxy会通过连接点(ReflectiveMethodInvocation)来调用拦截器链中的拦截器(也就是调用通知方法).所以JdkDynamicAopProxy对象首先要获取的拦截器链条,然后才将拦截器链条交给连接点来调用拦截器和目标方法吧.也就是在获取拦截器链条的过程中有一句代码,这行代码再DefaultA

Map Join 实现方式一 ● 使用场景:一个大表(整张表内存放不下,但表中的key内存放得下),一个超大表 ● 实现方式:分布式缓存 ● 用法: SemiJoin就是所谓的半连接,其实仔细一看就是reduce join的一个变种,就是在map端过滤掉一些数据,在网络中只传输参与连接的数据不参与连接的数据不必在网络中进行传输,从而减少了shuffle的网络传输量,使整体效率得到提高,其他思想和reduce join是一模一样的.说得更加接地气一点就是将小表中参与join的key单独抽出来通过D

在MongoDB2.2新出现的. 聚集管道式基于数据处理管道概念建模的数据聚集框架.文档进入一个多阶段能将该文档转化为聚集结果的管道. 聚集管道提供了map-reduce方法了替代物,并在非常多聚集任务中是首选的方案,由于map-reduce的复杂性可能是你不希望看到的. 上图是一个带凝视的聚集管道的操作,有两个阶段:$match和$group 聚集管道在值的类型和结果大小上有非常多限制. 以下简介. 聚集操作在使用aggregate命令时有的限制: 类型限制 聚集管道不是在下列类型的值上进行操

我们先介绍一下 MongoDB 的聚合功能,聚合操作主要用于对数据的批量处理,往往将记录按条件分组以后,然后再进行一系列操作,例如,求最大值.最小值.平均值,求和等操作.聚合操作还能够对记录进行复杂的操作,主要用于数理统计和数据挖掘.在 MongoDB 中,聚合操作的输入是集合中的文档,输出可以是一个文档,也可以是多条文档.在管道查询过程中,上次查询的结果可以为这次查询的条件. 使用阶段操作符之前,我们先看一下 article 集合中的文档列表,也就是范例中用到的数据. 1 2 3 4 5 6

Mysql名词解释/含义/读书笔记 MVCC(Multiversion concurrency control) MySQL InnoDB存储引擎,实现的是基于多版本号的并发控制协议--MVCC (Multi-Version Concurrency Control) (注:与MVCC相对的.是基于锁的并发控制,Lock-Based Concurrency Control).MVCC最大的优点.相信也是耳熟能详:读不加锁.读写不冲突.在读多写少的OLTP应用中.读写不冲突是非常重要的,极大的添加了