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） tablesample(n percent) 根据hive
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2023-09-15 20:17:51
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文章目录1.使用方式第一种：Hive交互shell第二种：Hive JDBC服务第三种：Hive命令2.基本操作管理数据库与管理表管理数据库：管理数据库表：普通表外部表分区表分桶表修改表hive表中加载数据hive表中的数据导出(查询导出(内外部表均可,可指定导入到本地或HDFS))Hive的查询语法a. SELECTb.常用函数c.LIMIT语句d.WHERE语句e.比较运算符（BETWEEN
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2023-08-18 23:35:52
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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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分桶表数据存储分区提供一个隔离数据和优化查询的便利方式。不过，并非所有的数据集都可形成合理的分区。对于一张表或者分区，Hive 可以进一步组织成桶，也就是更为细粒度的数据范围划分。分桶是将数据集分解成更容易管理的若干部分的另一个技术。分区针对的是数据的存储路径；分桶针对的是数据文件。1．先创建分桶表，通过直接导入数据文件的方式（1）数据准备 student.txt1001
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2024-08-14 20:51:14
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# 如何实现“hive元数据获取样例数据”
## 一、整体流程
首先我们需要明确整个流程，下面是实现“hive元数据获取样例数据”的步骤表格：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 连接到Hive数据库 |
| 2 | 查询数据库中的表信息 |
| 3 | 获取表的样例数据 |
## 二、具体操作步骤
### 1. 连接到Hive数据库
首先，我们需要连接
原创
2024-06-28 04:28:45
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一、单选题1.以下哪种设备工作在数据链路层 A. 集线器 B. 交换机 C. 路由器 D. 中继器2.不属于进程间通讯的是 A. 信号量 B. 线程局部存储 C. 消息队列 D. 共享内存3.下列关于linux中kernel space和user space描述错误的是 A. 程序代码能手动指定在哪个space中运行 B. user space不能直接创建进程 C. user space和kern
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2024-06-19 09:23:18
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取样器是用来模拟用户操作，向服务器发送请求以及接受服务器的响应数据的一类元件，其中HTTP请求取样器是用来模拟常用的http请求的。一：基本界面选项介绍：1、名称：本属性用于标识一个取样器，建议使用一个有意义的名称2、注释：对于测试没有任何作用，仅用户记录用户可读的注释信息3、协议：向目标服务器发送http请求时的协议，可以是http或者https或者是File,默认值http4、服务器名称或Ip
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2023-11-10 00:55:01
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# MySQL 取样函数的实现指南
在日常的数据处理和分析中，我们常常需要从一大堆数据中随机抽取样本以进行测试和评估。MySQL 提供了一些简单的工具来实现这一需求。本文将引导你如何实现 MySQL 的取样函数，帮助你从数据库中随机抽取数据。
## 流程概述
在开始之前，我们可以把整个实现过程分为几个步骤，以下是每个步骤的详细阐述：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-07 05:00:30
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# Python 密度取样：理论与实践
在数据科学和机器学习中，密度取样是一个非常重要的概念，特别是在高维空间中。密度取样的主要目的是从一些复杂的概率分布中提取样本，这样的样本能够反映出原始数据的特征。本文将带你了解密度取样的基本概念，介绍一段 Python 代码示例，并附上序列图以帮助更好地理解。
## 什么是密度取样？
密度取样（Density Sampling）是指根据某个特定概率密度
原创
2024-09-07 03:53:12
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JMeter取样器插件开发背景：**需用通过jmeter这个测试工具去测试某系统接口，该系统已知有自己的sdk和自己的协议，暴露出来的接口还是c++开发的，具体的还没涉及到，总之jmeter现有提供的功能不满足测试要求，需要在jmeter上开发出新的插件。 调查：插件开发这个说法比较广泛，这个范围太大了，对着现有功能的页面分析了下，需要开发出自定义取样器，自定义页面来接收测试人员录入的参数，启动测
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2024-09-04 07:18:52
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# Spark SQL 取样
在大数据处理中，为了提高性能和效率，经常需要对数据进行采样。采样是指从大规模数据集中抽取部分数据进行分析，以代表整体数据的特征。Spark SQL 提供了一些方法来进行数据取样，让用户可以方便地对数据进行抽样分析。
## 为什么需要数据取样
在处理大规模数据集时，往往需要耗费大量的时间和计算资源。而有时候我们并不需要对整个数据集进行分析，只需要对一部分数据进行抽
原创
2024-06-11 05:15:39
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# Mysql取样查询实现方法
## 前言
在数据库开发中，有时需要对大量数据进行取样查询以便更好地了解数据的分布情况。Mysql提供了一种方便快捷的方式来实现取样查询，本文将详细介绍整个流程，并给出每一步所需的代码示例。
## 流程概览
在实现Mysql取样查询的过程中，我们可以分为以下几个步骤：
1. 创建数据库和数据表
2. 插入测试数据
3. 使用取样查询获取数据样本
4. 分析
原创
2023-10-25 11:02:50
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Redis是基于内存存储数据，当内存中存储的数据较多时，为了避免内存被耗尽，Redis就需要有一套机制来保证能够自动清除那些被规定为可以被清除的数据，这种规定就可以定义为内存淘汰策略。Redis中的8种内存淘汰策略不淘汰，满了直接抛出异常（MAXMEMORY_NO_EVICTION）从所有KEY中，随机删除（MAXMEMORY_ALLKEYS_RANDOM）从所有KEY中，采用LRU方式删除（MA
1. 什么是Bootstrap?Bootstrap 是 Twitter开发的一个开源框架,它提供的用户界面组件可用于创建整洁且具有吸引力的网页,而且这些网页还能兼容所有现代 Web 浏览器。是基于HTML、CSS、Javascript开发的简洁、直观、强悍的前端开发框架，使得Web开发更加敏捷。内容包含基本结构：Bootstrap提供了一个带有网络系统、链接样式、背景的基本结构。CSS：Boots
Jmeter.TCP取样器##需求：公司需要做一个模拟设备，模拟发送报文，要求是先发一个签到报文，然后再发送正文。后续还有要从上一个报文取数据拿到下一个发送报文。先介绍一下tcp取样器的界面，上面红色圈起来部分是我要讲的。名称，注释：顾名思义就不讲了。。TCPClient classname:这是重点，这代表了你发出去的TCP报文是什么格式的，Jmeter自己提供的是实现了三类：TCPClient
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2024-07-01 16:47:02
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一、.attr()与.removeAttr() attr()有4个表达式 attr(传入属性名)：获取属性的值 attr(属性名, 属性值)：设置属性的值 attr(属性名,函数值)：设置属性的函数值 attr(attributes)：给指定元素设置多个属性值，即：{属性名一: “属性值一” , 属性名二: “属性值二” , … … } 二、removeAttr()删除方法 .removeAttr
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2023-08-10 13:34:54
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区分 DOM 属性和元素属性1 <img src="images/image.1.jpg" id="hibiscus" alt="Hibiscus" class="classA" />通常开发人员习惯将id,src,alt等叫做这个元素的"属性"。我们将其称为"元素属性"。但是在解析成 DOM 对象时,实际浏览器最后会将标签元素解析成"DOM 对象", 并且将元素的"元素属性"存储为"
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2024-06-29 13:05:09
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1.JMeter基本原理建立一个线程池，多线程运行取样器产生大量负载，在运行过程中通过断言来验证结果的正确性，通过监听器来记录测试结果。Jmeter结构图如下：2.JMeter组成部分2.1 取样器取样器用来模拟用户操作，向服务器（被测试系统）发出Http请求、WebService（SOAP/XML-RPC Request）请求或者Java请求等。我们可以把HTTP请求元件看成是一个没有界面的浏览
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2024-03-03 22:16:39
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# JavaScript获取样式
## 引言
在前端开发中，我们经常需要获取网页元素的样式信息，以便进行后续的操作和处理。JavaScript提供了多种方法来获取元素的样式，本文将介绍这些方法，并给出相应的代码示例。
## 获取内联样式
元素的内联样式是直接写在元素标签中的样式属性，如`Hello World!`。要获取元素的内联样式，可以使用`element.style`属性。
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原创
2023-08-08 09:36:36
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