A Multiple Granularity Co-Reasoning Model for Multi-choice Reading Comprehension Abstract：针对多选式阅读理解任务，我们提出了一个多粒度推理性模型，该模型基于段落、问句和候选答案之间的交互信息来选出正确答案。首先，我们引入了一个多粒度文本匹配模块以实现段落与问句和每个候选答案间的交互。我们利用从多语义
grouping sets 用法在Hive中，会出现对同一个数据表进行不同粒度的汇总，这时可以有两种方案：用多个sql，对不同粒度使用不同的 group by 方法。用1个sql，使用 grouping sets 方法一次性得到所有粒度的汇总。以测试数据表 tmp_student 为例:1、生成测试数据在 hive 环境中创建临时表：create table tmp.tmp_student
(
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2023-07-12 16:15:19
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# 理解 Hive 粒度的实现
Hive 是一个基于 Hadoop 的数据仓库软件，用于方便地进行大数据查询和分析。在 Hive 中，“粒度”指的是我们在表中存储数据的细致程度。为了帮助刚入行的小白理解如何实现 Hive 粒度，本文将详细介绍整个流程，并提供相应的代码示例。
## 实现过程
以下是实现 Hive 粒度的流程：
| 步骤 | 描述
1.需求描述
统计硅谷影音视频网站的常规指标，各种 TopN 指标：
-- 统计视频观看数 Top10
-- 统计视频类别热度 Top10
-- 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
-- 统计视频观看数 Top50 所关联视频的所属类别排序
--
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2023-12-10 11:24:52
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所有经过 URL 路由过滤过的请求都将会映射到一个特定的控制器上，并由这个控制器上指定的方法来执行处理。因此，控制器就是开发者写代码来处理请求的地方。现在，让我们简要浏览一下控制器的方方面面。控制器粒度一个 ASP.NET MVC 应用程序通常由若干控制器类组成。但是，到底我们需要有多少控制器？具体的数量还是由你决定，主要看你怎么组织应用中的行为。事实上，你也可以在你的应用程序中设置一个控制器，并
# 华丽的Hive生命周期粒度指南
Hive作为一个数据仓库工具，允许你使用HQL（Hive Query Language）进行数据处理和分析。在实际应用中，Hive的生命周期管理（Lifecycle Management）是一个重要的话题，特别是如何控制和管理数据的粒度。下面，我们将详细讨论Hive生命周期的粒度，实现流程及其所需的步骤。
## Hive生命周期粒度流程
我们将Hive生命
一，order by ,sort by,distribute by 的用法1）order by 对全局数据的一个排序,仅仅只有一个reduce工作，最好不用。2）sort by 对每一个reduce 内部数据进行排序，全局结果集来说不是排序。 set mapreduce.job.reuces = 3 ; 会生成3个文件，每个文件内都是排好序的。3）distribute by
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2023-08-10 17:40:27
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粒度这个词对于设计人员来说也不是什么陌生的词，粒度上通常称为粗粒度和细粒度，而这里讲的粒度控制主要指的是在系统设计的过程中如何根据需求去控制设计的范围。
粒度的把握是软件设计的关键，举例子来说吧，目前软件的市场上充斥着各种各样同功能的软件，从功能来说甚至几乎完全一样的都有很多，但在各自粒度的控制上或者说达到的程度上都是不同的，往往可以看出大型软件公司做出来的东西虽然功能相同，但其在性能
# Hive原子粒度实现指南
## 1. 概述
在本篇文章中，我将向你介绍如何实现Hive原子粒度。Hive是一个基于Hadoop的数据仓库基础设施，可以让我们方便地进行大规模数据的存储和分析。原子粒度是指在Hive中对数据进行具体操作的最小单元。
本文将通过以下步骤来教会你如何实现Hive原子粒度：
1. 创建Hive表
2. 导入数据
3. 查询数据
4. 更新数据
5. 删除数据
原创
2023-08-28 05:28:41
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第10章 Hive实战之谷粒影音10.1 需求描述10.2 项目10.2.1 数据结构10.2.2 ETL原始数据10.3 准备工作10.3.1 创建表10.3.2 导入ETL后的数据到原始表10.3.3 向ORC表插入数据10.4 业务分析10.4.1 统计视频观看数Top1010.4.2 统计视频类别热度Top1010.4.3 统计出视频观看数最高的20个视频的所属视频类别以及对应视频类别的个
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2023-12-01 08:32:43
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sql group by 与 having的用法1. GROUP BY 是分组查询, 一般 GROUP BY 是和聚合函数配合使用group by 有一个原则,就是 select 后面的所有列中,没有使用聚合函数的列,必须出现在 group by 后面（重要）例如,有如下数据库表：A B 1 abc 1
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2024-02-26 10:23:37
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系列文章目录第一章 MySQL概述第二章 MySQL的常用命令第三章 MySQL中的常用数据类型第四章 单行处理函数 文章目录系列文章目录前言1、count使用步骤2、sum3、avg4、max5、min6、分组关键字总结 前言在上一章中我们介绍了MySQL的单行处理函数，这一章我们继续介绍MySQL的多行处理函数；在使用之前我们还是要导入之前一直使用的脚本文件，以其中的emp表格演示(下图所示)
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2023-12-27 10:47:58
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一.Hive聚合运算 - GROUP BYGROUP BY用于分组Hive基本内置聚合函数与GROUP BY一起使用如果没有指定GROUP BY子句，则默认聚合整个表 除聚合函数这一列外，所选的其他列也必须包含在GROUP BY中，在前面查询的时候可以不加，不会报错，但是看不出来结果代表的意义GROUP BY支持使用CASE WHEN或表达式select category, max(offerva
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2023-07-04 16:25:57
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group by 作为一种分组查询，在sql中用处十分广泛。其中的简单用法，这里不再进行赘述，这篇文章，主要是研究 group by 的 rollup ,cube以及grouping sets测试的表如下图所示group by rollup
首先解释一下 rollup的中文意思为：归纳，汇总的意思。
select sum
(toba_num
),cust_code
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2023-10-01 10:34:42
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# 如何在 Hive 中使用 `GROUP BY`
当你刚入行数据分析时，`GROUP BY` 是一个非常重要的功能，它用于根据一个或多个列对结果集进行分组。例如，你可能想要计算不同城市的平均销售额。在 Hive 中使用 `GROUP BY` 可以帮助你轻松实现这一目标。接下来，我们将通过一个详细的流程来说明如何在 Hive 中使用 `GROUP BY`。
## 流程概览
以下是使用 `GR
Hive 的执行原理是高频面试题。因为后面的调优或者数据倾斜的处理都是在对其执行原理清楚的基础上进行的。今天以 GROUP BY 为例讲解一下。1.直观的角度下表名叫 table1：idnamenumber1aaa22aaa33bbb44bbb55ccc66ddd77eee78bbb59ccc6如果执行下面的语句：SELECT name
FROM table1
GROUP BY name;容
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2023-10-03 11:17:40
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# 如何实现“hive group by if”
## 1. 介绍
作为一名经验丰富的开发者，我将教你如何在Hive中使用“group by if”语句。这个任务对于刚入行的小白可能有些困难，但是只要跟着我的指导一步一步来，你一定能够掌握这个技术。
## 2. 流程
下面是实现“hive group by if”的流程，我们将通过以下步骤来完成任务：
| 步骤 | 操作 |
|---|---
原创
2024-04-08 06:27:55
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目录GROUPING SETS按grouping sets查询和group by查询再union的等价关系Grouping__ID（两个下划线_）Groupingcube and rolluprollupcubehive.new.job.grouping.set.cardinality设置每条数据复制的份数 本博客来聊聊SELECT语句的GROUP BY子句的增强聚合特性。模拟数据（分隔符为’\
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2024-08-24 07:14:15
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问题 6：使用 map join 解决数据倾斜的常景下小表关联大表的问题，但如果小表很大， 怎么解决。这个使用的频率非常高，但如果小表很大，大到 map join 会出现 bug 或异常， 这时就需要特别的处理。以下例子：Select * from log a
Left outer join members b
On a.memberid = b.memberid.
Members 有 600
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2024-07-26 08:54:01
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大家好，我是后来。 这几天因为做数仓，写完SQL后总觉得自己写的SQL又臭又长，是不是应该好好优化下，于是还专门为此重新2本书，才看了没多少，就打破了自己原来对调优的认知。本文内容大多来自于《Hive 性能调优实战》SQL优化？到底在优化什么？理透需求原则，这是优化的根本；把握数据全链路原则，这是优化的脉络；坚持代码的简洁原则，这让优化更加简单；没有瓶颈时谈论优化，是自寻烦恼。所以接下来通过2个常
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2023-08-22 20:50:42
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