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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# 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
# 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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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
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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2．4 以个数为基准和以质量为基准的平均粒径计算公式一般情况下，以个数为基准和以质量为基准的平均粒径计算可有下列公式转换：注： ni , di 含义：颗粒粒径为 di 的颗粒的总个数为 ni 。mi , di 的含义：颗粒粒径为 di 的颗粒，在整个颗粒群中占有的质量为 mi 。2．4．1 个数平均径以个数为基准：相当
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2023-08-04 18:01:17
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目录内容数据仓库中的粒度一、占用空间估算二、确定双重粒度/单一粒度三、确定粒度的级别四、总结 数据仓库中的粒度数仓粒度确定的是否合理，很大程度决定了在设计和实现的过程中所遇到问题的控制程度，如果没有确定合理的数据粒度，那么会在各种意想不到的环节出现问题。如何进行粒度确定？一、占用空间估算很容易考虑到的是，在数仓粒度的确定起始，需要符合自己的具体业务或者具体需求，作为确定的起点，我们需要实现估测一
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2023-09-30 10:54:18
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# 从Hive数据库中计算每年总额
在数据分析和处理中，经常会遇到需要统计每年总额的情况。而在Hive数据库中，我们可以利用SQL语句来实现这样的统计。本文将介绍如何使用Hive数据库中的月粒度数据，来求每年的总额。
## 月粒度数据
在Hive数据库中，我们经常会遇到存储在表中的月粒度数据。这种数据以月为单位进行存储，每行代表一个月的数据。例如，一个销售数据表可能包含以下字段：日期、销售额
原创
2024-05-11 05:19:52
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这两天设计的T2模型，涉及日期维度表中粒度的选择，因为一般实际销售达成ACT表是按天为标准记录的，而销售目标表TGT一般是按月记录，特此总结一下建模技巧。数据仓库：时间维度表，最小粒度为DATE。建立视图，表格模型中Times维度表：select * from vw_CB_DATECREATE view [dbo].[vw_CB_DATE]
AS
WITH mycte AS(
SEL
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2023-07-20 20:35:56
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文章目录数据模型名词说明业务板块公共定义项目管理维度业务过程指标统计粒度事实事实的设计准则事实表事实表设计原则事实表设计方法声明粒度确定事实冗余维度事务事实表设计过程事务事实表分类多事务事实表两种事务事实表如何选择周期快照事实表特性用快照采样状态快照粒度密度与稀疏性半可加性快照事实表分类设计步骤单维度的每天快照事实表混合维度的每天快照事实表全量快照事实表累计快照事实表设计过程业务过程确定粒度确定
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2023-10-20 06:49:49
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第10章实战之谷粒影音10.1 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--统计视频观看数Top20所属类别--统计视频观看数Top50所关联视频的所属类别Rank--统计每个类别中的视频热度Top10--统计每个类别中视频流量Top10--统计上传视频最多的用户Top10以及他们上传的视频--统计每个类别视频观看数Top
目录DW=DB+Data存储空间的估算实体表数据行数估算业务活动表数据行数估算粒度的确定越细越好?确定的方法DM的影响DB法律 DW=DB+DataDW相对于DB的最大一点是对于数据物理情况的讨论,对于DB而言,设计的时候遵循关系模型的设计范式,顶多在性能出现问题时打破设计范式,而对于DW而言,设计范式从一开始就是被打破的,其中原因就是数据量的大小.对于DB而言,虽然其称为Database,但是
粒度似乎是根据项目模块划分的细致程度区分的，一个项目模块（或子模块）分得越多，每个模块（或子模块）越小，负责的工作越细，就说粒度越细，否则为粗粒度。简而言之：粗粒度：模块的功能太过于集中。细粒度：将一个大的功能分成比较多的子模块。 我在一篇论文中读到这样的描述：通常情况下，软件缺陷预测模型的选择取决于预测目标，一般，粗粒度软件模块内的缺陷概率较大，故对于此类模块而言，预测其是否存在缺陷并
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2023-11-21 00:05:23
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测试用例设计粗细程度一. 测试粒度，是软件测试实施过程中用来衡量测试覆盖程度的专业术语，主要包括：1. 测试用例设计粒度，体现在： a. 测试点（check-list）多少。 b. 测试步骤（step）是否详细。 c. 功能点覆盖情况。2. 测试执行覆盖粒度。 a. 执行用例占总用例的比例 b. 测试需求覆盖情况。 c. 功能点覆盖情况。二. 测试粒度的粗细取决于1. 当前
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2012-07-16 09:03:05
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在《深入浅出Oracle》一书的P110页，关于Oracle的Granule我有这样一段描述:
自9i开始，Oracle引入新的初始化参数db_cache_size;该参数定义主Block Size(db_block_size定义的块大小)的default缓冲池的大小；
Db_cache_size最小值为一个粒度（granule）。
粒度（granule）：粒度是连续虚拟内存分配的单位，
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2023-05-03 01:23:14
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## Java粒度是什么？
Java粒度是指在编程中，我们选择对问题进行划分的程度或者说粒度的大小。在Java中，我们可以将程序的功能划分成不同的类、方法和变量，从而使得程序的结构更加清晰和易于维护。选择合适的粒度可以帮助我们更好地组织代码、提高代码的可读性和可维护性。本文将通过一些代码示例来介绍Java粒度的概念和如何选择合适的粒度。
## 类的粒度
在Java中，我们可以通过定义类来封装
原创
2023-10-15 08:55:52
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# Java 粒度：理解代码的细致度
在软件工程中，"粒度" 常常指模块、功能或代码片段的细致程度。在 Java 编程中，粒度不仅影响代码的可维护性，还影响到性能和模块化。粒度可以分为粗粒度和细粒度。本文将探讨这两个概念及其在 Java 语言中的应用，并给出代码示例以帮助理解。
## 粗粒度与细粒度的定义
- **粗粒度**：粗粒度模块通常包含了较多的功能或逻辑，往往较大且复杂。粗粒度的代码
表锁(table lock):MySQL中最基本的锁策略,并且是开销最小的策略.它会锁定整张表行级锁(row lock):可以最大程度地支持并发处理,同时也带来了最大的锁开销,在InnoDB和XtraDB等一些存储引擎中实行了行级锁...
原创
2023-04-11 00:28:36
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