实现功能目前公司中的部分数据是crm人工处理的，处理后放在一个excel文件中。现需要将这些excel数据导入到大数据平台，供其他部门使用。本程序提供一个web页面，实现在web页面上传指定格式的excel文件，程序自动将该文件的数据导入到hive中。实现方案web交互：Flaskexcel解析：Pandas数据导入：Impyla 或 Hdfs使用Flask快速搭建web应用，实现接收
背景介绍 从 Hive 3.0.0 版本开始，不推荐使用流式数据提取,该 API 适用于连续生成数据的流 Client 端. Hive 流 API 的类和接口部分大致分为两类。 第一组提供对连接和事务 Management 的支持，而第二组提供 I/O 支持。 事务由 MetastoreManagement。直接对表定义的目标文件系统(HDFS，S3A 等)执行写操作。 流式传输到hive未分区
## 实现 Hive 随机采样的流程
为了实现 Hive 随机采样，我们可以按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1. | 创建一个临时表，用于存储采样结果 |
| 2. | 计算原始表的总记录数 |
| 3. | 计算采样所需的记录数 |
| 4. | 使用 Hive 自带的 UDF 进行随机采样 |
| 5. | 将采样结果
原创
2023-07-26 23:05:41
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## Hive 实现加权采样
### 概述
在 Hive 中实现加权采样可以帮助我们快速地从大规模数据集中获取一部分数据进行分析，而且还能够按照我们设定的权重来抽取数据，更加符合实际需求。接下来我将向你介绍如何在 Hive 中实现加权采样。
### 流程图
```mermaid
journey
title 加权采样流程
Start --> 数据准备
数据准备 -->
Hive那些事儿之九-Hive实现数据抽样的三种方法在大规模数据量的数据分析及建模任务中，往往针对全量数据进行挖掘分析时会十分耗时和占用集群资源，因此一般情况下只需要抽取一小部分数据进行分析及建模操作。Hive提供了数据取样（SAMPLING）的功能，能够根据一定的规则进行数据抽样，目前支持数据块抽样，分桶抽样和随机抽样，具体如下所示：数据块抽样（tablesample()函数） 1） table
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2023-08-28 09:46:41
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当数据量特别大时，对全体数据进行处理存在困难时，抽样就显得尤其重要了。
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2021-07-26 15:44:20
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# Hive 实现随机采样
在大数据领域中，随机采样是一项重要的技术，可以帮助我们从大规模数据集中快速获取样本数据进行分析和测试。Hive是Hadoop生态系统中的一部分，是一种基于Hadoop的数据仓库工具，可以方便地进行数据存储和查询。本文将介绍如何使用Hive实现随机采样。
## 1. 简介
在Hive中，我们可以使用`RAND()`函数生成一个随机数，然后结合`LIMIT`语句来进行
order by rand() limit 1001. 可用于普通随机筛选2. 也可用于row_number() 等函数的排序里作为随机排序。
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2023-05-29 15:59:55
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复习:聊聊hive随机采样①浪尖浪尖聊大数据数据量大的时候，对数据进行采样，然后再做模型分析。作为数据仓库的必备品hive，我们如何对其进行采样呢？当然，浪尖写本文还有另一个目的就是复习hive的四by。不知是否有印象呢？Hive:SORTBYvsORDERBYvsDISTRIBUTEBYvsCLUSTERBY欢迎点击阅读原文，加入浪尖知识星球。假设有一张包含100亿行的Hive表，希望有效地随机
原创
2021-03-18 20:57:37
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hive随机采样
原创
2021-07-26 15:45:54
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斐波那契数列public class test01(){
public static void main(String[] args){
//创建一个自定义数组
int[] arr= new int[10];
//数组第一个值为1
arr[0]=1;
//数组第二个值为2
arr[1]=1
**参考资料整理**目录什么是采样一、采样的定义（in DL）二、过采样与欠采样三、上采样与下采样四、子采样与重采样拓展 一点点：一、采样的定义（in DL） 在机器学习和统计学中，采样是从一个数据集中选取一部分样本用于模型训练或推断。采样可以是随机的也可以是确定性的，并且可以根据各种不同的采样策略进行操
一、反池化操作反池化操作有两种，一种是反最大池化，另一种是反平均池化。反池化是池化的逆操作，是无法通过池化的结果还原出全部的原始数据。因为池化的过程就只保留了主要信息，舍去部分信息。反最大池化 主要原理就是在Maxpooling的时候保留最大值的位置信息，之后在unPooling阶段使用该信息扩充Feature Map，除最大值位置以外，其余补0。如上图，（图源网络）以下是我用在自编码结构中的一个
A／D变换器的性能参数 2.1 采样速率与分辨率 采样速率指模数变换的速率，而分辨率表示变换输出数字数据的比特数。这2个参数很重要，因为较高的采样速率与分辨率对应了高信噪比和较宽的信号输入带宽。近几年，A／D器件性能提高得很快，单是采样速率大约每两年就翻一倍。几种A／D器件的采样速率与分辨率如表1所示。2.2 信噪比 信噪比SNR（Signalto Noise Ratio）指信号均方根值与其他
lead()函数和lag()这两个在实际业务中其实用的并没有那么多,不过在sql的面试当中倒是经常出现需要用到lead()和lag()这两个函数的问题,且通常使用这个函数的案例其实都是取连续的日期,之前硬是靠自关联写了一大堆sql写出来的(汗),今天突然发现了这两个函数,就正好写一下吧使用.lead()函数里面可以输入三个参数:(字段,向前行数,值如果为null的话的补充值)不过这两个一个是取前一
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2023-05-26 16:06:33
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背景:对于一些需要快速验证传感器性能,或者某些实验需要快速采集数据并且需要直观显示成波形或者图片, 搭建一个简易方便的数据采集分析系统是有必要的.本文主要介绍以下几个方面:数据采集整体框架.Pc使用python设定相关参数: fs, 采样点数 采样时间 etc..MCU使用自带ADC 根据pc设定的采样率fs进行采集后通过uart将数据回传.Python可以直接对数据简单处理,或者保存成csv方便
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2023-07-07 10:54:50
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不均衡数据的重采样在实际应用中，我们拿到的数据往往是正负样本比不均衡的，如：医疗诊断、网络入侵检测、信用卡反诈骗、推荐系统推荐等。而许多算法在面对不均衡的样本时往往会出现问题。比如，最简单的，如果正负样本比例达到1:99，那么分类器将所有的样本都划分为负样本时的正确率能够达到99%，然而这并不是我们想要的，我们想要的往往是模型在正负样本上都有一定的准确率和召回率。那么，为什么很多分类模型面对均衡的
# Python对采样数据改变采样频率
## 引言
在数据处理和分析领域，经常需要处理采样数据并改变其采样频率。Python作为一种功能强大且易于学习的编程语言，提供了丰富的库和工具来实现这一目标。本文将介绍如何使用Python来对采样数据进行采样频率的改变。
## 整体流程
下面是实现这一目标的整体流程：
```mermaid
journey
title 采样数据改变采样频率流
欠采样方法总结从数据样本层面解决样本不平衡的方法，欠采样就是从多数类中删除样本 欠采样方法总结随机欠采样Edited Nearest Neighbours (ENN)Tomek LinksEasyEnsembleBalanceCascade原型选择和原型生成 随机欠采样从多数类别样本中随机选取一些剔除掉。使多数类别样本数目和少数类别样本数目相当，组成新的数据集。 缺点：可能会导致丢弃含有重要信息的
作为imblearn介绍的第二节,介绍imblearn中上采样的方法和基本原理。基本用法框架from imblearn.over_sampling import RandomOverSampler
ros = RandomOverSampler(random_state=0)
X_resampled, y_resampled = ros.fit_resample(X, y)针对不同的上采样算法,修
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2023-08-17 23:17:24
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