1.背景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：
2.随机方法1.数据块抽样（tablesample()函数）a.tablesample(n perce
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2023-07-14 11:45:35
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# Hive计算：几个列相加
## 引言
在数据处理和分析中，经常需要对表中的多个列进行计算。Hive是一种在Hadoop上构建的数据仓库基础设施，它提供了类似于SQL的查询语言来处理大规模的结构化数据。在Hive中，可以使用HQL（Hive Query Language）对表进行查询和计算。
本文将介绍如何使用Hive计算几个列相加的方法，并提供相应的代码示例。
## 概述
Hive是
原创
2024-02-13 10:12:32
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# Hive 计算列值个数
在Hive中，计算列值的个数是一项常见的任务。无论是在数据分析、数据清洗还是数据统计等工作中，了解列的值个数可以帮助我们更好地理解数据，做出更准确的结论。本文将介绍如何使用Hive计算列值的个数，并提供相应的代码示例。
## 1. Hive简介
Apache Hive是构建在Hadoop之上的一个数据仓库基础架构，用于提供数据汇总、查询和分析等功能。它提供了类似于
原创
2023-12-10 03:22:02
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在使用 Hive 进行数据处理时，数值乘除计算是一项常见操作。本文将为您提供一个详细的指南，涵盖从环境准备到扩展应用的完整流程，确保解决 Hive 做数值乘除计算的问题。
## 环境准备
在开始之前，您需要准备相应的环境并安装以下前置依赖。
```bash
# 安装Hive及其依赖
sudo apt-get update
sudo apt-get install hive
sudo apt-
# 如何在 Python 中对列做自然对数（LN）计算
在数据分析与处理的过程中，计算自然对数（LN）是一种非常常见的操作。Python 中的 `numpy` 库为我们提供了便捷的方法来对数据列进行 LN 计算。本文将详细指导你如何从头开始实现这一目标。
## 流程概述
以下是进行 LN 计算的简要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|-----
原创
2024-08-28 03:29:31
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# Hive计算多个列的方差：实战与思路拆解
在大数据的处理与分析当中，Hive 是一种常用的工具。它可以让我们在分布式环境中处理大规模数据集。特别是计算多个列的方差时，合理的表达和实现能够显著提高分析的效率。本文将详细记录解决“Hive计算多个列的方差”问题的全过程，从背景到特性拆解，无不涵盖必要的知识、工具和实战经验。
## 背景定位
### 适用场景分析
在数据分析中，我们经常需要评估多
Hive SQL是一种基于Hadoop的数据仓库解决方案，它提供了类似于SQL的查询语言来处理和分析大规模的数据集。在Hive SQL中，我们可以使用计算表达式来对表中的列进行计算。本文将介绍如何使用Hive SQL计算几个列相加。
首先，我们需要创建一个Hive表，并插入一些数据以供计算。以下是一个示例表的定义和数据插入的代码：
```sql
CREATE TABLE my_table (
原创
2024-02-16 03:40:05
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实现Hive计算多列的众数
## 概述
在Hive中计算多列的众数，我们可以通过使用UDAF（User-Defined Aggregation Function）函数来实现。UDAF函数是Hive提供的一种自定义聚合函数，可以用于处理自定义的聚合操作，例如计算众数等。
下面，我将为你详细介绍实现Hive计算多列的众数的步骤，并提供相应的代码示例。
## 步骤
### 步骤1：创建UDAF函
原创
2023-12-23 07:17:26
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对于任何DBMS，索引都是进行优化的最主要的因素。对于少量的数据，没有合适的索引影响不是很大，但是，当随着数据量的增加，性能会急剧下降。 小宝鸽试了一下，2.5万数据单表中，无索引：200ms-700ms，添加索引后10ms-15ms，使用redis缓存1ms-7ms，如果数据量更大的时候，索引效果将会更加明显。更甚者，多表查询。索引原理 1、除了词典，生活中随处可见索引的例子，如火车站的车次表
1.1 Hive函数分类1.2 Hive CLI命令显示当前会话有多少函数可用show functions;显示函数的描述信息：DESC FUNCTION concat;显示函数的扩展描述信息：1.3 简单函数函数的计算粒度为单条记录：关系运算数学运算逻辑运算数值计算日期函数类型转换条件函数字符串函数统计函数 1.4
## 如何在Hive中计算所有列之和
在Hive中，计算所有列的总和是一个常见的需求。这个需求可能会出现在数据分析、报表生成等方面。在本文中，我们将介绍如何在Hive中计算所有列的总和，并提供一个示例来演示该过程。
### 建立关系图
首先，让我们来创建一个关系图来表示我们要处理的数据结构。下面是一个简单的关系图示例：
```mermaid
erDiagram
CUSTOMER |
原创
2024-02-28 05:38:11
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复杂数据类型一共有四种：ARRAY：数组MAP：键值对STRUCT：命名字段集合UNION：从几种数据类型中指明选择一种,UNION的值必须于这些数据类型之一完全匹配； 所用函数说用：列转行EXPLODE(col): 将 hive 一列复杂的 array 或者 map 结构拆分成多行。LATERAL VIEW 用法：LATERAL VIEW udtf(expression) table
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2023-07-12 20:16:34
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## Python读取CSV一列做计算的步骤
在Python中，读取CSV文件并进行计算可以使用`pandas`库来实现。`pandas`是一个强大的数据处理库，提供了方便的数据结构和数据分析工具。下面是实现这个需求的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 读取CSV文件 |
| 3 | 提取需要计算的列 |
| 4 | 进行计算
原创
2023-09-27 05:28:33
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参考文章： 1. Hive row_number() 等用法 2.Hive中分组取前N个值 TopN 功能一直是一个热门的话题，下面我们看在Hive 中实现分组 TopN . Hive 在0.11 之后引入了 一个函数 ROW_NUMBER() 可以非常方便的解决此类问题 0.11 前相近功能
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2023-07-14 21:30:50
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行转列1．相关函数说明 collect_list(col)：函数只接受基本数据类型，它的主要作用是将某字段的值进行不去重汇总，产生array类型字段,将多行数据转成一行一列存储在数组中. collect_set(col)：函数只接受基本数据类型，它的主要作用是将某字段的值进行去重汇总，产生array类型字段,将多行数据转成一行一列存储在数组中.2.数据准备 name constellation b
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2023-07-12 11:10:08
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第一：列转行 (对某列拆分，一列拆多行)lateral view explode(split(column, ',')) num数据
2122 9,12
2123 12,15
2124 12,15
2125 1,12,15
建表
create table if not exists t_row_to_column_tmp(
id string,
tag string
)
row form
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2023-06-25 17:02:11
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hive行列转换方法具体思路需要根据数据来定，常见的解决方法如下：行转列： 多行转多列1、使用case when 查询出多列即可，即可增加列。 或者 2.转成数组或者集合后 一个一个的取值 不就变成一列了 一个字段 多个取值 变成多列 多列变一列 select concat(str1,str2,str3) from 表; – concat可以带多个参数列转行: 字段 多行转一行 一行转多行1、la
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2023-05-27 15:06:13
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4、Hive查询语法(DQL)SELECT [ALL | DISTINCT] select_expr, select_expr, ...
FROM table_reference
[WHERE where_condition]
[GROUP BY col_list]
[ORDER BY col_list]
[CLUSTER BY col_list
| [DISTRIBUTE BY col_list
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2023-08-14 12:42:05
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Hive(下)一，Hive分区与自定义函数1.1 Hive的分区 partition假如现在我们公司一天产生3亿的数据量，那么为了方便管理和查询，此时可以建立分区(可按日期 部门等具体业务分区)。分门别类的管理注意：必须在表创建的时候创建 partition!!!分区分为：单分区和多分区分区分为：静态分区和动态分区1.1.1 创建分区单分区建表语句：create table day_table(i
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2023-12-09 23:00:36
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数据的存储有时候存在一个主键对应多行数据记录的情况，如果我们想把数据做行转列（合并）操作，就可以使用collect_set()和concat_ws()函数嵌套，返回string。concat_ws(',', collect_set(column_name))仅仅使用collect_set(column_name)函数返回的是数组，见下边第3条说明。 说明：collect_set()去重，colle
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2023-07-24 15:37:06
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