#include <cstdlib> 头文件包含两个随机函数：
函数一：int rand(void)；
从srand (seed)中指定的seed开始，返回一个[0, RAND_MAX（0x7fff）]间的随机整数。函数二：void srand(unsigned seed)；
参数seed是rand()的种子，用来初始化rand()的起始值。即一般是先调用srand(s
老实说，一般在使用Hive进行数据分析工作时，很少会遇到什么hive的BUG。但有时候我们自己写的UDF或者SerDe会遇到些诡异的问题，尤其是在升级hive的版本时，api变动或hive内部添加了新的执行优化机制可能使原来工作的UDF或SerDe不再正常工作。所以还是需要掌握些DEBUG手段，以备不时之需。 本文主要总结我在使用HQL执行Query类操作时用到的DEBUG方法，主要有这么几板斧
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2023-08-16 05:12:42
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# 如何实现"Hive rand"函数
## 引言
您好，作为一名经验丰富的开发者，我很乐意教您如何实现"Hive rand"函数。Hive是一种基于Hadoop的数据仓库工具，它允许我们在大数据集上进行数据分析和查询。"Hive rand"函数可以用于生成随机数，非常有用。在本文中，我将逐步为您介绍实现"Hive rand"函数的过程，并提供相应的代码和解释。
## 实现流程
在开始之前，让
原创
2023-09-04 18:32:05
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文章目录Hive 函数32.5 窗口函数（开窗函数）2.6 Rank2.7 常用的 hive 函数 Hive 函数32.5 窗口函数（开窗函数）1）相关函数说明OVER()：指定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。CURRENT ROW：当前行n PRECEDING：往前n行数据n FOLLOWING：往后n行数据UNBOUNDED：无边界
UNBOUND
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2023-08-21 12:52:25
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hive函数之数学函数 round(double d)--返回double型d的近似值（四舍五入），返回bigint型；round(double d,int n)--返回保留double型d的n位小数double型近似值（四舍五入）；floor(double d)--返回<=d的最大bigint值；ceil(double d)--返回>=d的最小bigint 值；ceilin
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2023-07-14 23:31:07
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# Hive 中的随机数生成：多个 RAND 的使用
在数据处理和分析中，随机数生成是一项常见的需求。Hive 是一个基于 Hadoop 的数据仓库工具，允许用户用类 SQL 的语言进行数据查询和管理。在 Hive 中，`rand()` 函数可以用来生成随机数。本篇文章将介绍如何在 Hive 中使用多个 `rand()` 函数，并提供相关的代码示例，以及流程图帮助你更好地理解这一过程。
##
背景先说下我们数仓大致的数据链路。各个业务系统的数据库 -> hive -> doris -> 报表/邮件/系统hive里ods层几乎所有的数据都依赖于从业务库拉取，但是偶尔也难以避免的会遇到拉取失败或者集群（主要是业务库）宕机的情况，导致ods层数据大批量的拉取失败，从而影响到dwd层、dws层、ads层等数以千计的hive表，进而影响到数据。每当遇到宕机的情况我们的解决方案是
rand函数介绍rand()函数用来产生随机数，但是，rand()的内部实现是用线性同余法实现的，是伪随机数，由于周期较长，因此在一定范围内可以看成是随机的。它可以随机的产生 0 ~ RAND_MAX（至少是32767） 的随机数（整数）,定义类型不同最大值也不同，rand 函数包含在头文件stdlib.h中，RAND_MAX在头文件stdlib.h中定义。函数原型：int
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2023-12-25 07:15:52
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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：1、随机抽样（rand()函数）（1）使用rand()函数进行随机抽样，limit关键字限制抽样返回的数据，
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2023-10-05 19:15:19
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项目github地址：bitcarmanlee easy-algorithm-interview-and-practice 欢迎大家star，留言，一起学习进步mysql中有order by函数，而且是使用频率相当高的一个函数。之前看过一个数据，说计算机25%的工作量都用在排序上面（数据的真伪性没有考证）。从这也就不难看出为什么数据库里order by的操作这么重要了。hive中除了order b
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2023-09-01 13:28:43
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在我们做开发的中效率一直是个问题，特别是对于很多大数据量操作，今天我们碰到一个要随机查询数据，一开始我们可能想到最简单的order by rand() 来操作但效率不敢恭维啊最近由于需要大概研究了一下MYSQL的随机抽取实现方法。举个例子，要从tablename表中随机提取一条记录，大家一般的写法就是：SELECT * FROM tablename ORDER BY RAND() LIMIT 1。
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2023-10-22 20:04:36
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1 UDTF表生成函数explode函数接收map或者array类型的数据作为参数，然后把参数中的每个元素炸开变成一行数据。一个元素一行explode(map)将map里的每一对元素作为一行，其中key为一列，value为一列explode函数可以直接使用，但是如果在select条件中，包含explode和其他字段就必须结合lateral view侧视图使用explode函数+lateral vi
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2023-11-28 11:05:10
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1.抽样 从一个表中随机抽样得到一个不重复的数据样本，随机取样 SELECT * FROM <Table_Name> DISTRIBUTE BY RAND() SORT BY RAND() LIMIT ; 这是使用RAND()函数和LIMIT关键字来获取样例数据。 使用DISTRIBUTE和SORT关键字来保证数据是随机分散到mapper和reducer的。ORDER BY RAND(
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2023-08-09 10:16:14
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# 如何实现 Hive 中的“distribute by rand”用于处理 Join
在大数据处理的场景中，Hive 是一个强大的工具，用于执行 SQL 查询以处理海量的数据。当我们需要将两个或更多的表进行 Join 操作时，选择合适的分发策略非常重要，特别是在性能和资源利用方面。本文将详细介绍如何使用 Hive 中的 `DISTRIBUTE BY RANDOM` 来处理 Join 操作，并呈
原创
2024-09-17 04:25:35
162阅读
Python是一种强大而灵活的编程语言，它可以应用于各种领域，包括科学计算、数据分析和机器学习。在Python中有许多内置的函数和模块，其中包含了一些用于生成随机数的函数。mt_rand是其中之一。
mt_rand是一个随机数发生器，它使用Mersenne Twister算法生成伪随机数。这个算法因其高性能和良好的统计性质而受到广泛使用。在Python中，通过使用random模块中的mt_ran
原创
2023-12-19 06:12:16
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目录总结：Order by：Sort by：Distribute by：Cluster by：总结：总结：①order by 全排序，最终会使用一个Reducer生成一个有序的文件，如果输入的数据太大的话，一个Reducer根本应付不过来；②sort by ，会启用多个Reducer进行分区排序（对数据随机分区），并生成多个文件，文件内部是有序的，全局无序；③distribute by 能够实现定
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2023-07-12 14:47:37
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扩展hive函数 案列以及解释1.rand()；rand(int sedd)取随机数 返回值为double类型 说明:返回一个0到1范围内的随机数。如果指定种子seed，则会等到一个稳定的随机数序列2.round(double n,a) ：对输入的n数，保留a位小数，四舍五入， round(double a) 四舍五入3.ceil：向上取整 select ceil(45.6); --464.flo
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2024-05-20 10:35:46
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# 如何在Hive中生成两位数随机数
作为一名经验丰富的开发者，我将会教你如何在Hive中生成两位数的随机数。首先，我们需要明确整个流程，然后逐步指导你完成每一步骤。
## 流程概述
下面是生成两位数随机数的步骤概述：
| 步骤 | 内容 |
| --- | --- |
| 1 | 创建一个包含两位数随机数的表 |
| 2 | 插入数据到表中 |
| 3 | 查询表，获取两位数随机数 |
原创
2024-04-13 04:51:05
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当数据量很大时，需要查找一个数据的子集用于加快数据的分析，这种技术就是抽样技术。Hive中，数据抽样分为以下三种：随机抽样；桶表抽样；块抽样；1 随机抽样1）语法结构使用Rand（）和LIMIT关键字得到抽样数据，Distribute和Sort关键字确保数据在mappers和reducers之间高效的随机分布，也可以使用order by rand（）实现，但是性能不好。语法：SELECT * FR
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2023-06-12 20:52:51
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Hivehive是简历再hadoop上的数据库仓库基础架构，它提供了一系列的工具，可以用来进行数据提取转化加载（ETL），这是一种可以存储，查询和分析存储再hadoop种的大规模数据机制，hive定义了简单的类sql查询语音，称为QL，它允许熟悉sql的用户查询数据，同时， 这个语言也允许熟悉mapreduce开发者的开发自定义的mapper和 reducer 来处理内建的mapper和reduc
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2024-09-22 19:29:45
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