开窗函数，分析函数用于计算基于组的某种聚合值，它和聚合函数的不同之处是：对于每个组返回多行，而聚合函数对于每个组只返回一行。开窗函数指定了分析函数工作的数据窗口大小，这个数据窗口大小可能会随着行的变化而变化。–排序，即便值一样，也不会出现重复排序， select row_number() over(order by name) as 排序, * from t2_temp–排序，值一样，就重复排序,
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2023-08-10 23:33:31
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文章目录一，前言二，常用函数分析三，窗口函数练习第一套：第二套第三套 一，前言要先了解窗口函数的结构，over（）才是窗口函数，而avg()、sum()、max()、min()等是与over（）搭配的分析函数二，常用函数分析order by是排序的意思，是该窗口中的partition by可理解为group by 分组。 over(partition by 列名)搭配分析函数时，分析函数按照每一
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2023-09-20 06:26:00
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## 如何实现 mongodb partitioned
### 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(创建partitioned集合) --> B(选择partition key)
B --> C(分片集合)
C --> D(启用分片)
```
### 步骤
| 步骤 | 操作 |
|------|------|
| 1 | 创建partiti
原创
2024-06-04 05:33:02
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3.9 表分区3.9.1 表分区概述Hive 分区partition （订单介绍） 必须在表定义时指定对应的partition字段，分区的本质相当于在表的目录下在分目录进行数据的存储。分区好处： 查询时可以通过过滤不需要的分区下的数据，减少查询时的磁盘IO操作。单分区建表语句：create table day_table (id int, content string) partitioned b
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2024-01-11 21:54:54
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## MySQL添加分区（Partitioned）的概述
MySQL是一种流行的关系型数据库管理系统，它支持在数据表中使用分区（Partitioned）的功能。分区是将大型表分解为更小、更易管理的数据块的过程，从而提高查询性能和数据管理效率。本文将介绍如何在MySQL中添加分区，并提供相关的代码示例。
### 什么是MySQL分区？
MySQL分区是将表按照特定的规则拆分成更小的、逻辑上独立
原创
2023-11-16 09:42:57
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1、为什么要建分区在Hive Select查询中一般会扫描整个表内容，会消耗很多时间做没必要的工作。有时候只需要扫描表中关心的一部分数据，因此建表时引入了partition概念。partition就是辅助查询，缩小查询范围，加快数据的检索速度和对数据按照一定的规格和条件进行管理。建表分区：单分区，多分区create table day_hour_table (id int, content str
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2023-11-03 10:36:35
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template <class BidirectionalIterator, class UnaryPredicate> BidirectionalIterator partition (BidirectionalIterator first, BidirectionalIterator last, ...
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2021-09-02 14:56:00
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1.L_Monitoring有这么些字段,ID,Collecttime,PlateType,PlateNO以及其他一些这段.建立这个表的时候是个非分区表,其中ID是主键,并在Collecttime,PlateType,PlateNO上面建立了索引.2.系统运行一阵子后,L_Monitoring数据变得非常大,5,6千万,而且后续还会更大.所以要求将L_Monitoring表进行分区.分区方案是按照
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2024-04-07 10:23:24
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简介hive的表在hdfs上对应一个文件目录，当使用hive进行select查询操作时，会对这个目录下的所有文件进行全表的扫描，其实这样的查询时很浪费性能的，这样就引入了partiton(分区)和bucket(桶)的概念。 hive的分区和桶都是把hive的表进行分块的操作，但是partiton是粗粒度的划分，而bucket是细粒度的划分，从而提高查询的效率分区表分区表指的是创建表时，指定par
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2023-08-29 20:46:53
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The uniform distributed to
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2011-02-13 13:36:00
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原创
2023-11-01 09:39:43
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基础hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。用来开发SQL类型脚本用于做MapReduce操作的平台。架构单元名称操作用户接口/界面Hive是一个数据仓库基础工具软件，可以创建用户和HDFS之间互动。用户界面，Hive支持是Hive的Web UI，Hive命令行，Hiv
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2024-05-15 01:29:48
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1、架构图2.系统角色 Producer： 充当消息发布的角色，支持分布式集群方式部署。producer通过MQ的负载均衡模块选择相应的Broker集群队列进行消息投递。投递的过程支持快速失败并且低延迟。 Consumer: 充当消息消费者的角色，支持分布式集群方式部署。
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2024-09-27 21:03:07
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Hive分区partition详解 Hive分区更方便于数据管理，常见的有时间分区和业务分区。 下面我们来通过实例来理解Hive分区的原理；一、单分区操作1.创建分区表create table t1(
id int
,name string
,hobby array<string>
,add map<String,strin
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2023-08-17 21:15:31
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When the host is marked as Failed, a restart of the virtual machines will be initiated.
When the host is marked as Isolated, the master might initiate the restarts.
原创
2012-08-22 14:01:44
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Hive入门（六）函数提升窗口聚合函数窗口位置函数first_valuelast_valuelaglead窗口分析函数row_numberrankdense_rankntilHive优化——参数优化MapReduce参数优化推测执行JVM重用Hive参数优化Fetch Task严格模式并行执行压缩Hive优化——SQL优化Hive优化——表设计优化分区表分桶表文件格式列式存储Hive数据倾斜现象
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2023-07-14 11:14:12
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# Hive 数据库的分区：以“PARTITIONED BY”两个字段为例
在大数据处理的领域，Hive 作为一种数据仓库基础设施，能够高效地处理大量的结构化数据。为了优化查询性能，Hive 提供了数据分区的功能。在这篇文章中，我们将讨论如何在 Hive 中使用“PARTITIONED BY”语句来根据两个字段进行数据分区，并通过代码示例帮助理解。
## 数据分区的概念
数据分区是将数据划分
数据加速运算。Master & WorkerSpark 集群的独立部署环境中，不需要依赖其他的资源调度框架，自身就实现了资源调度的功能，所以环境中还有其他两个核心组件：Master 和Worker，这里的Master 是一个进程，主要负责资源的调度和分配，并进行集群的监控等职责，类似于Yarn 环境中的 RM, 而Worker 呢，也是进程，一个 Worker 运行在集群中的一台服务器上，
<br />How to Partition a Non-partitioned Table [ID 1070693.6]<br /> <br /
原创
2022-09-01 21:40:08
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在论文中作者提出了一种全新的解决分布式事务的方案Galvin。它是一个分布式事务解决框架，不依赖存储层，只要满足CRUD的存储层均可。作者的核心思路是对即将处理的事务进行预处理，事务执行之前在执行层面达成事务执行的共识，作者通过将事务记录写入日志，这样事务在日志中的顺序就是事务的执行顺序，这是一个全局的事务日志，从而保证事务执行在全局层面达成共识。Calvin分成三层sequencing lay
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2022-03-27 17:10:01
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