?挑战100天不停更，刷爆 hive sql?详情请点击?我的专栏?,共同学习,一起进步~ 文章目录?挑战100天不停更，刷爆 hive sql?NUM: 第30天 -求连续出现的值?那就不废话了, 刷题~~??表结构?建表并插入数据?问题:求至少连续出现三次的数字直接看sql吧?SQL关于sql的规范问题 NUM: 第30天 -求连续出现的值最近一直在找题, 要么题重复了(连续登陆天数,累计求值
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2023-07-17 20:58:10
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统计代码仓总量的重要性
代码仓总量是指一个项目或企业中所有代码仓库的总数量。统计代码仓总量对于项目管理和软件开发团队来说非常重要，它可以提供有关代码库规模和复杂性的信息。
为什么要统计代码仓总量？
统计代码仓总量可以提供以下几个方面的信息：
1. 项目规模：代码仓总量可以反映一个项目的规模大小。通过统计代码仓总量，项目管理人员可以更好地了解项目的复杂性和开发进展。
2. 资源分配：代码仓
# Redis统计数据总量
## 1. 什么是Redis？
Redis是一个开源的内存数据库，它可以用作缓存、数据库和消息中间件。它支持许多不同的数据结构，如字符串、列表、集合、有序集合和哈希表。Redis的速度非常快，因为它将数据存储在内存中，而不是硬盘上。
## 2. Redis的统计数据总量
在实际应用中，我们经常需要统计Redis中的数据总量，比如某个集合中的成员数量、某个哈希表中
# 使用Hive统计在库数据总量
在大数据领域中，Hive是一种基于Hadoop的数据仓库工具，通常用于对大规模数据集进行存储和分析。在实际的数据处理工作中，我们经常需要对数据仓库中的数据总量进行统计，以便更好地了解数据的规模和特征。本文将介绍如何使用Hive统计在库数据的总量，并通过代码示例进行演示。
## Hive简介
Hive是一个构建在Hadoop之上的数据仓库工具，提供了类似于SQ
# MySQL 统计数据库总量
## 目录
1. 概述
2. 步骤
3. 代码示例
4. 类图
5. 饼状图
6. 结尾
## 1. 概述
在本文中，我将教你如何使用MySQL来统计数据库的总量。首先，我们需要了解整个流程，并列出每个步骤需要做什么。
## 2. 步骤
下表展示了实现MySQL统计数据库总量的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1. 连
查询语句语法：[WITH CommonTableExpression (, CommonTableExpression)*] (Note: Only available
starting with Hive 0.13.0)
SELECT [ALL | DISTINCT] select_expr, select_expr, ...
FROM table_reference
[WHER
1、个数统计函数: count ***语法: count(*), count(expr), count(DISTINCT expr[, expr_.])返回值: int说明: count(*)统计检索出的行的个数，包括NULL值的行；count(expr)返回指定字段的非空值的个数；count(DISTINCT expr[, expr_.])返回指定字段的不同的非空值的个数hive&g
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2023-07-20 21:17:09
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文章目录一、实战概述二、提出任务三、完成任务（一）准备数据文件1、在虚拟机上创建文本文件2、将文本文件上传到HDFS指定目录（二）实现步骤1、启动Hive Metastore服务2、启动Hive客户端3、基于HDFS文件创建外部表4、查询单词表，所有单词成一列5、基于查询结果创建视图6、基于视图进行分组统计7、基于嵌套查询一步搞定 一、实战概述在本次实战中，我们任务是在大数据环境下使用Hive进
目录0 需求描述1 数据结构2 准备工作2.1 准备表2.2 安装TEZ计算引擎3 业务分析3.1 统计视频观看数Top103.2 统计视频类别热度Top103.3 统计出视频观看数最高的20个视频的所属类别以及类别包含Top20视频的个数3.4 统计视频观看数Top50所关联视频的所属类别排序3.5 统计每个类别中的视频热度Top10，以Music为例3.6 统计每个类别视频观看数Top103.
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2023-08-22 19:56:52
60阅读
java多线程countDownLatch介绍概念countDownLatch这个类使一个线程等待其他线程各自执行完毕后再执行。 它是通过一个计数器来实现的，计数器的初始值是线程的数量。每当一个线程执行完毕后，计数器的值就-1，当计数器的值为0时，表示所有线程都执行完毕，然后在闭锁上等待的线程就可以恢复工作了。源码countDownLatch类中只提供了一个构造器：//参数count为计数值
pu
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2023-09-08 23:29:28
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背景上次安装好MySQL之后, 这些天安装了tomcat+nginx, 放了两个小网站跑了. 接着又git+jenkins的持续集成, 把github上的代码可以在jenkins里面自动发布. 现在部署的应用需要连接数据库了, 发现启动MySQL的时候报错了: > service mysqld start
MySQL Daemon failed to start.
Starting mys
# Hive统计数据量
## 引言
在大数据时代，数据量的快速增长给数据分析带来了巨大的挑战。为了更好地理解和处理海量数据，我们需要使用适当的工具和技术。Hive是一种基于Hadoop的数据仓库工具，它提供了类似于SQL的查询语言，可以方便地对大规模数据进行统计和分析。
本文将介绍如何使用Hive统计数据量的方法，并提供相应的代码示例。首先，我们将对Hive的基本概念和特点进行简要介绍。然后
原创
2023-08-16 13:13:54
181阅读
# 使用Hive统计数据并打标签
在数据分析的过程中，我们经常需要对数据进行统计分析，并根据分析结果给数据打上标签，以便后续的数据处理和分析。Hive是一种基于Hadoop的数据仓库工具，可以方便地进行大规模数据的统计和分析。在本文中，我们将介绍如何使用Hive统计数据并给数据打标签的方法。
## 准备数据
首先，我们需要准备一份数据，用来进行统计分析。假设我们有一份包含用户ID和用户年龄的
背景在大数据平台建设过程中，数据治理是不可或缺的一环，优秀的数据治理可以保证数据质量，数据安全等，并能够更有效的利用资源。 以Hive为基础构建的数据仓库，在进行数据治理方面，Hive表的统计信息是很重要的基础数据，以此数据可以了解Hive表的概况，来支持Hive表的合理建设和管理。采集Hive表统计信息方案Hive表分析功能介绍Hive提供了分析表和分区的功能，可以将分析后的统计信息存入元数据中
Hive统计字体：1.基础概述Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的SQL查询功能，可以将SQL语句转换为MapReduce任务进行运行。其优点是学习成本低，可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。Hive构建在基于静态批处理的Hadoop之上，由于Ha
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2023-07-20 18:34:59
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大数据技术之Hive SQL题库-高级第1题 同时在线人数问题1.1 题目需求现有各直播间的用户访问记录表（live_events）如下，表中每行数据表达的信息为，一个用户何时进入了一个直播间，又在何时离开了该直播间。user_id(用户id)live_id(直播间id)in_datetime(进入直播间的时间)out_datetime(离开直播间的时间)10012021-12-1 19:30:0
在做销售统计的是时候，我们经常需要从去全年的明细表中获取指定月份的数据，今天我们就来谈一谈。一般使用函数法，但是对新手来说有一定的难度，今天我们分享一个更简单实用的方法效果演示 数据源：全年销售明细表一张 按月获取明细数据，操作方法：一、插入透视表，调整字段分布点击数据区域的任意位置，插入-数据透视表默认设置(新工作表)，确定字段都拖放到行区域，月可以先列字段观察效果要点说
1. 加法操作: +语法: A + B操作类型：所有数值类型说明：返回A与B相加的结果。结果的数值类型等于A的类型和B的类型的最小父类型（详见数据类型的继承关系）。比如，int + int 一般结果为int类型，而int + double 一般结果为double类型举例：hive> select1 + 9 from lxw_dual;
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hive> createtable
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2023-08-15 22:15:33
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文章目录操作Hive简单查询分析测试简单指令查询条数统计分析关键字条件查询分析以关键字的存在区间为条件的查询根据用户行为分析用户实时查询分析 操作Hive启动Hive在“hive>”命令提示符状态下执行下面命令：hive> use dbtaobao; # 使用dbtaobao数据库
hive> show tables; # 显示数据库中所有表。
hive> show cr
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2023-07-12 21:22:19
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# 项目方案：使用Hive进行数据总量统计
## 1. 项目背景
在大数据领域中，数据总量统计是一个常见的需求。Hive作为Hadoop生态系统中的一个重要组件，提供了SQL-like的查询语言，可以方便地对大规模数据进行查询和分析。本项目将利用Hive来实现数据总量的统计，以满足对数据规模的快速了解和分析的需求。
## 2. 方案概述
本项目的目标是使用Hive来统计数据总量。具体来说，
