Hive调优梳理：高效的文件格式中间压缩格式GZip压缩率高，消耗CPU更高Snappy压缩率和CPU消耗更均匀根据业务创建分区表根据业务创建分桶表 保证map扫描尽量少高效的文件格式压缩格式列裁剪分区裁剪分桶保证map传给reduce的数据量尽量小 1. 避免笛卡尔积 2.&nb
转载
2024-01-11 13:10:59
96阅读
文章目录一、分区1、默认分区2、动态分区3、多级分区（多级子目录）二、分桶三、Hive JDBC四、一些数据类型1、基本数据类型2、时间类型3、复杂数据类型1 array2 map3 struct4、行、列转换1 行转列2 列转行五、开窗函数1、统计连续登陆最大天数1、top N总结 I know, i know 地球另一端有你陪我 一、分区 1、默认分区实际上是在表的目录下在以分区命名，建
转载
2024-04-24 19:20:41
70阅读
在数据分析和处理的工作中，有时我们需要从大规模数据集中找出前 N 个值，这个问题在 Hive 中是非常常见的。下面是一个详细的过程，帮助你在 Hive 中实现求 top N 值的功能，涵盖了环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、排错指南以及扩展应用。
## 环境准备
首先确保你的环境中已安装 Hive，并且配置了 Hadoop。还需要确认以下前置依赖安装：
- Hadoop
- Hive
模拟的需求为统计每个区域下最受欢迎的产品TOP3，即统计每个区域点击数最多的三个产品。 首先这里有三张表,城市表city_info，产品表product_info，用户行为表user_click。其中,city_info和product_info两张维度表存在MySQL，user_click数据存在于HDFS。 city_info里面有三个字段，分别为city_id,city_name,area。
转载
2023-07-14 11:55:49
171阅读
1.背景这篇文章本身就不长，总共三页半，作者来自Facebook数据基础架构团队。下面正式介绍。 传统的数据集存储方案成本过高，Hadoop则可以作为替代方案：在大规模廉价的商用机器上进行大规模数据存储。Hadoop上可以运行MapReduce，但是mapreduce编程模型的级别非常低，难以维护和重用。 Hive是一种基于Hadoop构建的开源数据仓库解决方案。Hive支持类似SQL的声明性语言
1、ROW_NUMBER，RANK()，DENSE_RANK()
语法格式：row_number() OVER (partition by COL1 order by COL2 desc ) rank
partition by：类似hive的建表，分区的意思；
order by ：排序，默认是升序，加desc降序；
rank：表示别名
表示根据COL1分组，在分组内部根据 COL2排序，而此函数计
转载
2024-08-22 16:13:51
45阅读
一、案列说明:现有如此三份数据：1、users.dat 数据格式为： 2::M::56::16::70072， 共有6040条数据 对应字段为：UserID BigInt, Gender String, Age Int, Occupation String, Zipcode String 对应字段中文解释：用户id，性别，年龄，职业，邮政编码2、movies.dat 数据格式为： 2::Juman
需求场景，组内排序，例如统计某个用户前10次消费金额，如求某个相同id或组内的top值 步骤一，创建测试表 create table tmp_partition_test ( name string, subject string, score int ) 步骤二，插入测试数据 insert int ...
转载
2021-08-06 15:17:00
671阅读
2评论
一、自定义简单标准函数（UDF）1.定义： 标准函数：指一行的一列或多列作为参数传入，返回单一值的函数。 如：to_date(string timestamp)，sqrt(double a)，concat(string a,string b)等。2.实现自定义concat： 功能：用于将两个输入参数连接起来。&nb
转载
2023-09-01 16:10:34
115阅读
mysql 中求top n TopN:前几条数据 1.TopN age最大的前三个 select * from students order by age desc limit 0,3; 2.分组Top1 按sex分组后,求分组中年龄最大的一个 1.select * from students wh ...
转载
2021-08-21 13:41:00
380阅读
2评论
背景假设有一个学生各门课的成绩的表单，应用hive取出每科成绩前100名的学生成绩。这个就是典型在分组取Top N的需求。 解决思路对于取出每科成绩前100名的学生成绩，针对学生成绩表，根据学科，成绩做order by排序,然后对排序后的成绩，执行自定义函数row_number(),必须带一个或者多个列参数，如ROW_NUMBER(col1, ....)，它的作用是按指定的列进行分组生成
转载
2024-07-29 10:51:57
14阅读
一.Yarn的工作原理YARN 的作业运行，主要由以下几个步骤组成：（1）作业提交第0步：Client调用job.waitForCompletion方法，向整个集群提交MapReduce作业。第1步：Client向RM申请一个作业id。第2步：RM给Client返回该job资源的提交路径和作业id。如果申请成功就会生成一个applicationId,ResourceManager是允许H
转载
2023-08-10 23:35:14
97阅读
现在有这样一份数据：1,huangxiaoming,45,a-c-d-f2,huangzitao,36,b-c-d-e3,huanglei,41,c-d-e4,liushishi,22,a-d-e5,liudehua,39,e-f-
原创
2020-02-29 19:16:56
53阅读
现在有一个面试题场景举例北京市学生成绩分析成绩的数据格式exercise5_1.txt 文
原创
2019-06-26 13:28:39
54阅读
## SparkSQL TopN的实现流程
在实现SparkSQL的TopN功能之前，首先需要确保已经安装并配置好了Spark以及相关依赖。下面是实现SparkSQL TopN的步骤概览：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 创建SparkSession |
| 步骤二 | 加载数据源 |
| 步骤三 | 注册为临时表 |
| 步骤四 | 使用SparkSQL执
原创
2023-10-01 06:50:39
38阅读
# Spark TopN: 高效处理大数据集中的Top N问题
## 引言
在大数据处理领域，我们经常需要从海量的数据集中找出最大或最小的N个元素。例如，我们可能需要找出销售额最高的N个产品，或者找出某个时间范围内点击量最高的N个页面。这个问题被称为Top N问题，解决这个问题并保证高性能是大数据处理的一个重要挑战。
Apache Spark是一个开源分布式计算框架，提供了强大的数据处理和分
原创
2023-09-08 03:38:14
114阅读
# Java实现TopN
在数据处理中，常常需要找出排名前N的数据。一种常见的场景是在大数据集中找出最大或最小的N个数。比如，找出销售额最高的前10个商品，或者找出用户评论最多的前5篇文章等。本文将介绍使用Java实现TopN的常用方法，并给出相应的代码示例。
## 方法一：排序法
最直观的方法是将数据进行排序，然后取前N个元素。Java提供了快速排序算法，可以很方便地排序数组或集合。
`
原创
2023-08-17 07:12:18
150阅读
# MySQL Top-N 问题解决指南
在数据分析中，Top-N 问题是指从数据集中找出前 N 名的记录。解决这个问题在数据库查询中非常常见，如找出销售额最高的前五个产品。本篇文章将帮助你实现 MySQL Top-N 问题，下面是解决这个问题的整体流程。
## 流程步骤
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 确定数据源和目标表 |
| 2 | 编写
# Window TopN算子
在数据处理和流式计算中，Window是一种按时间或者其他条件划分数据流的方式。Window TopN算子是在Window内对数据进行排序，并返回TopN的结果。这个算子在很多实际场景中都有应用，比如实时热门搜索词统计、实时排行榜等。
## Window TopN算子的工作原理
Window TopN算子的工作原理可以简单概括为以下几个步骤：
1. 从数据流中
原创
2024-01-12 18:17:36
54阅读
从大文件中计算topN的问题
转载
2017-08-13 22:25:12
5281阅读
