本文主要介绍Hive的数据类型。为hive的语法学习打下基础。 目录1.基本数据类型2.集合数据类型集合数据类型实例3.数据类型转化3.1 隐式类型转换规则3.2 CAST 操作显示进行数据类型转换4.参考资料 1.基本数据类型Hive数据类型和java数据类型很像，只有几个不同。重点需要记忆的类型是INT、 BIGINT、 BOOLEAN、STRING类型。2.集合数据类型一般使用较少。 Hiv
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2023-07-30 21:08:38
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hive中Sort By，Order By，Cluster By，Distribute By，Group By的区别order by： hive中的order by 和传统sql中的order by 一样，对数据做全局排序，加上排序，会新启动一个job进行排序，会把所有数据放到同一个reduce中进行处理，不管数据多少，不管文件多少，都启用一个reduce进行处理。如果指定了hive
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2023-07-12 11:57:27
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一、简单介绍Map在讲解Map排序之前，我们先来稍微了解下map。map是键值对的集合接口，它的实现类主要包括：HashMap,TreeMap,Hashtable以及LinkedHashMap等。其中这四者的区别如下（简单介绍）：HashMap：我们最常用的Map，它根据key的HashCode 值来存储数据,根据key可以直接获取它的Value，同时它具有很快的访问速度。HashMap最多...
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2021-07-22 10:06:39
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一、pandas中的rank()函数首先随机初始化一组数，然后data = pd.Series([1,2,3,4,5])
print(data)
data = data.rank()
print(data)这里的rank()函数打印出来虽然和原数组没区别，但是这里rank表示的是次序，所以这里的1.0，2.0表示的是第一名和第二名如果有重复值的话data = pd.Series([1,1,2,2,
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2023-11-18 22:59:12
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#define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS
#include <stdio.h>
void swap(char* buf1, char* buf2, int width)
{
int i = 0;
for (i = 0; i < width; i++)//实现每个字节的交换，循环最终实现两个数的交换
{
char tam = *buf1;
*b
原创
2023-03-25 19:46:56
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Hive的四种排序 order by order by 会对输入做全局排序，因此只有一个reducer（多个reducer无法保证全局有序） 只有一个reducer，会导致当输入规模比较大时，需要较长的时间。
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2023-07-14 12:56:00
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stream排序操作（默认ASC排序）List<Integer> collect = list.stream().sorted(Comparator.reverseOrder()).collect(Collectors.toList());Sy
原创
2024-03-19 14:11:10
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重排序在执行程序时为了提高性能，编译器和处理器常常会对指令做重排序。重排序分三种类型：编译器优化的重排序。编译器在不改变单线程程序语义的前提下，可以重新安排语句的执行顺序。指令级并行的重排序。现代处理器采用了指令级并行技术（Instruction-Level Parallelism， ILP）来将多条指令重叠执行。如果不存在数据依赖性，处理器可以改变语句对应机器指令的执行顺序。内存系统的重排序。由
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2024-06-28 11:25:11
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sap hana计算技术项目实战指南内存一、指令重排序指令重排序分为三种，分别为编译器优化重排序、指令级并行重排序、内存系统重排序。如图所示，后面两种为处理器级别(即为硬件层面)。编译器优化重排序：编译器在不改变程序执行结果的情况下，为了提升效率，对指令进行乱序的编译。例如在代码中A操作需要获取其他资源而进入等待的状态，而A操作后面的代码跟其没有依赖关系，如果编译器一直等待A操作完成再往下执行的话
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2024-05-23 09:40:52
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随着现代CPU从提升单核性能转变到提升多核性能，并发编程显得愈发重要。通过多线程的协同工作使得程序的执行效率更高！同时，计算机软硬件为了提升程序执行效率，对指令做了重排序操作，分为三种类型：编译器优化的重排序：编译器在不改变单线程程序的前提下进行指令的重排序；指令级并行重排序：现代CPU采用了指令级并行技术，包括流水线技术以及针对指令顺序进行重排序的方式；内存系统的重排序：由于处理器使用了读/写缓
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2024-04-14 06:39:22
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作者：西部小笼包 目录： 1.数据依赖性 2.程序顺序规则 3.重排序对多线程的影响 4.编译器重排序 5.指令集并行的重排序 6.内存系统的重排序 7.memory barrier 8.JDK 1.7 内存屏障实现1.数据依赖性如果两个操作访问同一个变量，且这两个操作中有一个为写操作，此时这两个操作之间就存在数据依赖性。数据依赖分下列三种类型：| 名称 | 代码示例 | 说明 | | 写后读 |
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2023-10-29 07:35:47
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1. 指令重排序 指令重排序分为三种，分别为编译器优化重排序、指令级并行重排序、内存系统重排序。如图所示，后面两种为处理器级别（即为硬件层面）。编译器优化重排序：编译器在不改变程序执行结果的情况下，为了提升效率，对指令进行乱序的编译。例如在代码中A操作需要获取其他资源而进入等待的状态，而A操作后面的代码跟其没有依赖关系，如果编译器一直等待A操作完成再往下执行的话效率要慢的多，所以可以先编译后面的
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2023-06-30 22:17:19
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# Python爬虫的种类及其应用
在互联网快速发展的时代，爬虫技术也越来越受到关注。Python作为一种简单易用的编程语言，其强大的库和工具，使得网络爬虫的创建变得更加高效与便捷。本文将介绍几种主要的Python爬虫类型，并通过代码示例进行说明。
## 1. 基于HTML解析的爬虫
这种爬虫主要通过解析网页的HTML内容来提取数据。我们可以使用BeautifulSoup库来实现这一点。以下
在平时的Hive数仓开发工作中经常会用到排序，而Hive中支持的排序方式有四种order bysort bydistribute bycluster by1）order by（全局排序）：只有一个reducer order by 会对输入的数据做全局排序，因此只有一个reducer（多个reducer无法
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2023-08-11 17:38:59
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指令重排序对主存的一次访问一般花费硬件的数百次时钟周期。处理器通过缓存（caching）能够从数量级上降低内存延迟的成本这些缓存为了性能重新排列待定内存操作的顺序。也就是说，程序的读写操作不一定会按照它要求处理器的顺序执行。重排序的背景我们知道现代CPU的主频越来越高，与cache的交互次数也越来越多。当CPU的计算速度远远超过访问cache时，会产生cache wait，过多的cache wai
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2023-09-17 17:38:57
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~本文小结：重排序能减少CPU流水线处理的中断，提高性能；重排序分为三类：编译器层面，指令层面和内存层面；顺序一致性模型指天然“同步且有原子性”的模型，其执行顺序为代码顺序；JMM保证正确同步的程序符合顺序一致性模型（但可以有影响结果的重排）；A happens-before B == A先于B执行，且A的操作对B可见；变量加了volatile修饰后，保证了代码中，按顺序对变量的写happens-
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2024-01-08 13:47:50
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python介绍Python是一门高级的、面向对象的、解释性、脚本语言。Python数据类型 1.Number类型 数值类型 2.String类型 字符类型 3.List类型 列表类型 4.Tuple类型 元组类型 5.Dict类型 字典类型 6.Set类型 集合类型Number类型一共分为四个小类别：整型，浮点型，布尔型，复数 一、Int 整型：就是整数类型 1.十进制：0~9 2.二进制：0~
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2023-10-07 16:44:11
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Python历史宏观上 python2 与python3的区别： Python2 源码不标准，混乱，重复代码太多 而python崇尚的是简单优美清晰，所以推出了创建了python3 &n
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2024-05-21 15:54:09
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在Python中处理数据时，理解数据元素的种类是至关重要的。这不仅涉及到如何定义和分类数据，还涉及到如何有效地操作和管理这些数据。本文将通过解析“Python中元素的种类”这个主题，带您深入理解这一过程。
## 问题背景
当我们使用Python进行开发时，经常需要处理不同类型的数据元素。这些元素可以是数字、字符串、列表、字典等。在处理这些元素的过程中，我们可能会遇到各种问题，例如类型不匹配、元
常用异常AttributeError 试图访问一个对象没有的树形，比如foo.x，但是foo没有属性xIOError 输入/输出异常；基本上是无法打开文件ImportError 无法引入模块或包；基本上是路径问题或名称错误IndentationError 语法错误（的子类） ；代码没有正确对齐IndexError 下标索引超出序列边界，比如当x只有三个元素，却试图访问x[5]KeyError 试图
原创
2016-05-23 09:32:29
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