一. Redis是什么介绍1. 开源:早起版本2w3千行 2. 基于键值对的存储系统:字典形式 3. 多种数据结构:字符串,hash,列表,集合,有序集合 4. 高性能,功能丰富哪些公司在用?github,twitter,stackoverflow,阿里,百度,微博,美团,搜狐二. Redis特性# 1. 速度快: 10w ops(每秒10w读写),数据存在内存中,c语言实现,单线程模型 # 2
# 如何退出 HiveSQL Hive 是一个构建在 Hadoop 之上的数据仓库工具,它能够轻松地进行大数据的处理与查询。对于使用 HiveSQL 的开发者或数据分析师来说,掌握如何高效退出 HiveSQL 环境是一个必要的技能。本文将探讨如何安全、有效地退出 HiveSQL,并提供相关示例代码以及类图与旅行图。 ## 1. HiveSQL 概述 HiveSQL 是 Hive 中进行数据查
原创 8月前
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Variant Call Format(VCF)是一个用于存储基因序列突变信息的文本格式。表示单碱基突变, 插入/缺失, 拷贝数变异和结构变异等。BCF格式文件是VCF格式的二进制文件。   CHROM [chromosome]: 染色体名称。   POS [position]: 参考基因组突变碱基位置,如果是INDEL(插入缺失),位置是INDEL的第一个碱基位置。&nbsp
# 使用HiveSQL查询小时数据的实际问题解决方案 ## 引言 在数据分析和处理中,经常需要根据小时级别的数据进行统计和分析。然而,对于大规模的数据集,如何高效地使用HiveSQL查询小时数据是一个挑战。本文将介绍如何使用HiveSQL来查询小时数据,并提供一个实际示例来解决一个常见的问题。 ## 示例问题 假设我们有一个电商平台,我们需要统计每个小时内的订单数量。我们的数据集包含了订单的时
原创 2023-10-29 06:56:47
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# 如何查看HiveSQL队列 在Hive中,队列是用来管理资源和调度作业的一种机制。通过查看队列,我们可以了解当前作业的状态、优先级和资源使用情况。接下来,将介绍如何查看HiveSQL队列。 ## 查看队列信息 要查看HiveSQL队列信息,可以使用以下命令: ```sql SHOW RESOURCE PLAN; ``` 这条命令将返回当前Hive作业的资源计划,包括队列信息、作业优先
原创 2024-07-04 03:29:22
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### HiveSQL 中的 LIKE 子集用法 在数据处理和数据分析中,HiveSQL 是一个非常实用的工具,特别是对于大数据环境下的 SQL 查询。对于用户来说,使用 `LIKE` 语句可以进行模糊查询,而在某些情况下,我们需要进行子集查询,即在使用 `LIKE` 时,匹配特定的模式。 #### 1. 模糊匹配基础 `LIKE` 语句通常用于模式匹配。在 Hive 中,`LIKE` 的用
原创 11月前
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文章目录一、系统内置函数二、常用内置函数空字段赋值 NVLCASE WHEN THEN ELSE END多列变一列(列转列)一行变多行(行转行)窗口函数函数介绍按需求查询数据Rank常用日期函数常用取整函数常用字符串操作函数集合操作 UDF: 一进一出 UDAF: 多进一出 UDTF: 一进多出 (“多” 指的是输入数据的行数。)一、系统内置函数查看系统自带的函数show functions;显
转载 2023-08-19 18:28:27
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# 如何使用HiveQL的hiving count函数 在数据处理和分析中,经常需要对数据进行分组计数统计。在HiveQL中,可以使用hiving count函数来实现这一功能。本文将介绍如何使用HiveQL的hiving count函数,并通过一个实际问题来演示其用法。 ## 实际问题 假设我们有一个销售数据表格,包含了商品ID、销售日期和销售数量等字段。现在我们想要统计每个商品在每个月的
原创 2024-02-26 05:20:05
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## 概述 在HiveSQL中获取昨天的日期可以通过以下几种方式实现: 1. 使用日期函数和HiveSQL表达式获取昨天的日期。 2. 使用HiveQL中的子查询和日期函数获取昨天的日期。 3. 使用HiveSQL中的自定义函数(UDF)获取昨天的日期。 接下来,将逐个介绍这些方法并提供代码示例。 ## 方法一:使用日期函数和HiveSQL表达式获取昨天的日期 HiveSQL提供了一系列
原创 2023-10-01 04:56:59
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HiveSQL中,struct是一种数据类型,它可以用来存储不同类型的数据,类似于结构体。在处理结构化数据时,我们经常会用到struct类型,但如何查看struct数据呢?本文将介绍如何使用HiveSQL来查看struct数据,并通过示例来说明。 首先,让我们来创建一个包含struct类型的表,以便后续操作。假设我们有一个表叫做employee,包含姓名、年龄和地址等信息,其中地址是一个str
原创 2024-05-07 06:28:03
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# HiveSQL优化实践:提升查询效率 随着大数据技术的发展,Hive作为一种基于Hadoop的数据仓库软件,已经逐渐成为企业进行数据分析的主要选择。然而,在处理海量数据时,HiveSQL的查询性能可能会受到影响。优化HiveSQL查询是确保高效数据处理的重要环节。本文将探讨如何通过实际案例来优化HiveSQL查询性能。 ## 实际问题背景 假设某电商企业的销售数据存储在Hive中,表结构
原创 2024-08-06 11:55:18
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目录HIVEsql复杂用法举例1.保存select查询结果的几种方式:2.行转列,根据主键对某列进行合并3.列转行,将某列数据拆分成多行4.hive实现wordcount5.级联查询实现累积报表(笨办法)6-12均为9.hive 窗口分析函数6.窗口分析函数  sum() over() :可以实现在窗口中进行逐行累加(简单办法)7.分组排序求topn8.各种打序号方法9.LAG函数&nb
转载 2023-09-26 16:03:06
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安装 brew国内安装brew使用下面的脚本:/bin/zsh -c "$(curl -fsSL https://gitee.com/cunkai/HomebrewCN/raw/master/Homebrew.sh)"安装hivebrew install hiveHIVE执行sql语句hive能直接将sql语句转化为mapreduce代码(下面链接写的非常好)https://geek-docs.c
转载 2023-10-31 20:51:41
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hiveSQL语法 hivesql lead
转载 2023-05-18 22:34:26
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我们先来看看这两个函数的语法:lead(col,n,default) over()说明: 用于统计窗口内向下第n行的值参数1: 为要取值的列名参数2: 为向下第n行,默认值为1,这个值是固定的,不能动态的变化参数3: 为默认值,当向下第n行的值为NULL时,取默认值,如果不指定,则默认值为NULLlag(col,n,default) over()说明: 用于统计窗口内向上第n行的值,与lead()
转载 2023-08-18 23:20:31
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如下是关于如何HiveSQL中使用“IN”操作符的教程。 ## 目录 1. 引言 2. 操作流程 3. 代码实现 1. 创建一个示例表 2. 使用“IN”操作符查询数据 4. 总结 ## 1. 引言 在HiveSQL中,使用“IN”操作符可以在一个查询中匹配多个值。它可以与WHERE子句一起使用,以便过滤数据集。本教程将向你展示如何HiveSQL中使用“IN”操作符。 #
原创 2024-02-11 07:10:29
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## 项目方案:使用 HiveSQL 限制 Group By UID ### 背景 在大数据分析的过程中,尤其是在使用 HiveSQL 进行数据处理时,经常需要对数据进行分组操作。而在某些场景下,我们希望在 `GROUP BY` 子句中对某个特定的字段(如 UID)进行限制,以提高查询效率和结果的准确性。本方案将介绍如何HiveSQL 中实现对 `GROUP BY` 的限制,以便在项目中更
原创 2024-08-24 03:39:25
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使用WSL(Windows Subsystem for Linux)这一适用于 Linux 的 Windows 子系统可让开发人员按原样运行 GNU/Linux 环境(包括大多数命令行工具、实用工具和应用程序),且不会产生传统虚拟机或双启动设置的开销。        VS Code(Visual Studio Code
# 项目方案:使用Hive SQL对日期数据进行年份减法运算 ## 1. 简介 在某些情况下,我们需要对日期数据进行年份的减法运算,以获取日期之间的年数差异。本项目方案将介绍如何使用Hive SQL来实现这一功能。 ## 2. 方案概述 我们将使用Hive SQL中的日期函数和运算符来对日期数据进行年份的减法运算。具体步骤如下: 1. 将日期数据转换为标准的日期格式。 2. 使用内置函数
原创 2023-11-28 08:42:23
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一、Hive介绍  Apache官网给出的logo,一半是Hadoop大象的头,一半是蜜蜂的身体,也是寓意着它是基于Hadoop,哈哈,纯属个人理解,进入正题。数据仓库工具,可以将sql语句转换成MapReduce任务来运行。可以用来数据提取、转化、加载(ETL),这是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据的机制。  Hive定义了简单的类sql查询语言,成为HiveQL,它允许
转载 2023-07-14 23:41:42
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