@Author : Spinach | GHB 文章目录1 Spark的join与Hive的join对比1.1 数据准备1.2 Hive的join、left outer join、right outer join1.3 Spark的join、leftOuterJoin、rightOuterJoin2 SparkSQL的join实现2.1 Broadcast Join2.2 Shuffle Has
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2023-07-12 11:07:15
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# Hive On条件模糊匹配
在Hive中，我们经常需要根据条件进行模糊查询，以便更精准地获取需要的数据。在Hive中，我们可以使用LIKE、RLIKE和REGEXP关键字来进行条件模糊匹配，从而实现我们的查询需求。
## LIKE操作符
在Hive中，我们可以使用LIKE操作符进行简单的字符串模糊匹配。LIKE操作符支持使用通配符“%”和“_”来匹配任意字符和单个字符。
下面是一个使用
原创
2024-04-18 06:47:37
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1.hive模糊搜索表
show tables like '*name*';
2.查看表结构信息
desc formatted table_name;
desc table_name;
3.查看分区信息
show partitions table_name;
4.根据分区查询数据
select table_coulm from table_name where
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2024-06-27 08:28:32
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# Hive中表关联模糊匹配实现流程
## 摘要
本文介绍了在Hive中实现表关联模糊匹配的方法。首先，我们将使用两个示例表进行演示，然后使用Hive的内置函数和正则表达式来实现模糊匹配。最后，我们将总结整个流程，以便小白开发者能够快速理解并应用这个方法。
## 引言
在大数据分析中，表关联是一项非常常见的任务。然而，有时候我们需要进行模糊匹配，这就需要使用到Hive中的一些高级函数和正则表达
原创
2023-12-25 07:12:40
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2.1 创建数据库CREATE DATABASE [IF NOT EXISTS] database_name 1.创建数据库hive (default)> create database db_hive;2.避免要创建的数据库已经存在错误，增加 if not exists 判断。（标准写法）hive (default)> create database if not exists db
方法和方式要学习 一定要举一反三DDL: Data Definition Language数据 定义 语言
create delete drop alter关键字开头的Databasehive中的database 对应HDFS上的一个文件夹 hive启动默认自带一个default数据库 hive上默认数据库存放位置hadoop的位置： hadoop fs -ls /user/hive/war
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2024-07-05 20:37:06
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1.hive模糊搜索表
show tables like '*name*';2.查看表结构信息
desc formatted table_name;
desc table_name;3.查看分区信息
show partitions table_name;4.根据分区查询数据
select table_coulm from table_name where partition_name =
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2023-09-20 06:27:25
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前言：数据倾斜大多数是由于数据本身的分布不均匀。故而需要我们使用诸如列裁剪、Mapjoin、GroupBy等方法进行处理。数据倾斜表现：1、任务日志进度长度为99%，在日志监控进度条显示只有几个reduce进度一直没有完成。2、某一reduce处理时长>平均处理时长3、job数过多数据倾斜原因分析：1、key分布不均2、业务数据本身存在不均匀情况3、关联字段重复数据较多解决方法
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2023-10-19 08:52:50
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1 solr数据查询在solr管理页面选择core后点击“Query”进入网页查询页面，可以直接点击“Execute Query”查找所以文档，或者根据搜索需要定义各个参数。 查询表单各个参数的含义：参数含义qt搜索使用的请求处理器，这里选择默认q主查询关键词，*:*表示查找所有文档，这里指定关键词“直线滚珠”fq过滤查询关键词，需要同时指定字段和关键词，这里过滤品牌为“THK”的商品sort搜索
# Hive模糊关联
在大数据分析的世界中，Hive作为一种数据仓库工具，帮助用户以SQL的方式处理和分析海量数据。在实际数据分析中，我们常常会面临模糊查询的需求。本文将通过实例介绍Hive的模糊关联（Fuzzy Join）操作，用以解决实际业务中的复杂问题。
## 一、什么是模糊关联
模糊关联是一种在数据库中用于连接不同表格的技术，即使这些表格之间的关联不是完全匹配的。在实际应用中，例如，
原创
2024-09-23 04:09:05
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# Hive模糊关联实现指南
作者：经验丰富的开发者
## 1. 概述
本文将介绍如何通过Hive实现模糊关联。模糊关联是指在查询时使用模糊匹配的方式来关联数据表，以便更灵活地进行数据分析和挖掘。下面将详细介绍整个过程的步骤和相关代码。
## 2. 流程图
下面是实现Hive模糊关联的流程图：
```mermaid
gantt
dateFormat YYYY-MM-DD
原创
2023-11-11 13:17:06
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# Java Expression是否支持模糊匹配
在Java编程中，我们经常需要对不同的数据进行比较或匹配。在这些情况下，我们通常会使用表达式来实现匹配逻辑。但是，有时候我们可能会遇到需要进行模糊匹配的情况，即不完全匹配的情况。那么，Java Expression是否支持模糊匹配呢？本文将对此问题进行探讨。
## 什么是模糊匹配
模糊匹配是指在比较或匹配两个数据时，允许一定程度的不完全匹配
原创
2024-06-27 03:52:37
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三歪最近发现我一直在写MySQL的文章，然后就跟我说他有sql用到like的时候就没办法用到索引了，问我怎么办。我让他坐在我腿上，摸着他的手说道：傻瓜，这样这样，你看这不是好了？顺手刮了一下他的鼻子。三歪小脸一红，说：你真讨厌，然后娇羞的走了。玩笑归玩笑哈，其实在开发过程中，经常会碰到一些业务场景，需要以完全模糊匹配的方式查找数据，就会想到用 like %xxx% 或者 like %xxx 的方式
--group by 语句,常和聚合函数一起使用，sum,count,avg...
hive> select year(ymd),avg(price_close) from stocks
where exchange='nasdaq' and symbol='aapl'
group by year(ymd);
---having语句
hive> select year(ymd)
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2023-09-20 06:08:15
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我正在匹配两个公司的公司名称。我试图用Levenstien的距离在Python中进行编码。我遇到公司简称以及诸如Pvt，Ltd之类的尾随问题。我已经使用Excel Fuzzy查找运行了相同的集合，并获得了良好的结果。我有一种方法可以查看excel模糊查找的编码方式，并在python中使用相同的实现。参考方案据我了解，模糊查找使用Jaccard相似性。查看其文档。在我周围玩耍时，您也可以尝试Sequ
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2023-08-02 12:12:16
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文章目录NUM: 第23天 - 非等值连接-最近匹配?刷题~~??表结构?建表?问题:t23_1 班的每个学生成绩在 t23_2 班中找出 成绩最接近的成绩??✨先看执行结果解法一:利用关联查询?思考?SQL关于sql的规范问题 NUM: 第23天 - 非等值连接-最近匹配先说几个关键的函数,同学可以先思考下~rank() ?abs() ? 思考五分钟~ 然后再接着往下看吧, 或许你已经有一个大
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2024-08-01 14:21:27
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Hive
Hive介绍：Hive主要解决海量结构化日志的数据统计分析，它是hadoop上的一种数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射成一张表，并提供类似于SQL的查询方式，本质上来说是将Hive转化成MR程序。Hive与其它数据库的区别：Hive数据是存储在HDFS，本质上是转换成mr程序执行，因此查询效率比较慢，涉及mr程序的资源调度和任务计算；
利用python库：fuzzywuzzy及difflib，两个库均可实现词粒度的模糊匹配，同时可设定模糊阈值，实现关键词的提取、地址匹配、语法检查等
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2020-11-19 15:36:15
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# Python字段模糊匹配关联
在数据处理和分析的过程中，经常需要根据某个字段进行模糊匹配和关联操作。Python提供了多种方法来实现这个功能，本文将介绍几种常用的方法。
## 方法一：使用正则表达式
正则表达式是一种强大的匹配工具，可以用来进行模糊匹配。在Python中，我们可以使用re模块来实现正则表达式的操作。
下面是一个简单的示例，假设我们有一个包含姓名和电话号码的列表，我们想要
原创
2023-10-30 13:42:08
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SQL模糊查询详解 在进行数据库查询时，有两种：完整查询和模糊查询，模糊查询语句如下：SELECT 字段 from 表 WHERE 某字段 Like 条件 其中关于查询的条件，SQL提供了四种匹配模式：%、 _、 []、 [^] 1 % 表示任意0个或多个字符可匹配任意类型和长度的字符，有些情况下若是中文，请使用两个百分号（%%）表示。SELECT * from [user]
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2023-10-03 19:09:42
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