1. 常用分析函数 下表列出了一些分析函数以及描述信息: 分析函数 描述 RANK 返回数据项在分区中的排名。排名值序列可能会有间隔 DENSE_RANK 返回数据项在分区中的排名。排名值序列是连续的,不会有间隔 PERCENT_RANK 计算当前行的百分比排名 ROW_NUMBER 确定分区中当前行的序号 CUME_DIST 计算分区中当前行的相对排名 NTILE() 将每个分区的行尽可能均匀地

Hive   分析函数   RANK   ROW_NUMBER   NTILE  

窗口函数(window functions)对多行进行操作,并为查询中的每一行返回一个值。 OVER()子句能将窗口函数与其他分析函数(analytical functions)和报告函数(reporting functions)区分开来。 1. 常用窗口函数 下表列出了一些窗口函数以及描述信息: 窗口函数 描述 LAG() LAG()窗口函数返回分区中当前行之前行(可以指定第几行)的值。 如果没

Hive   窗口函数   LEAD   LAG   FIRST_VALUE  

本文介绍了用于窗口函数和分析函数的Hive QL增强功能。所有窗口和分析函数操作都按照SQL标准。 当前版本支持以下窗口函数和分析函数: 1 窗口函数 窗口函数 描述 LAG() LAG()窗口函数返回分区中当前行之前行(可以指定第几行)的值。 如果没有行,则返回null。 LEAD() LEAD()窗口函数返回分区中当前行后面行(可以指定第几行)的值。 如果没有行,则返回null。 FIRST_

Hive   窗口函数   分析函数   windowing functions   analytics functions  

1. 简介 Spark的bin目录中的spark-submit脚本用于启动集群上的应用程序。 可以通过统一的接口使用Spark所有支持的集群管理器,因此不必为每个集群管理器专门配置你的应用程序(It can use all of Spark’s supported cluster managers through a uniform interface so you don’t have to c

spark   spark-submit  

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测试  

1.需求 我们项目中需要复制一个大文件,最开始使用的是hadoop cp命令,但是随着文件越来越大,拷贝的时间也水涨船高。下面进行hadoop cp与hadoop distcp拷贝时间上的一个对比。我们将11.9G的文件从data_group/adv/day=20170116下所有文件复制到tmp/data_group/adv/day=20170116/文件下 1.1 查看文件大小 hadoop

Hadoop   MapReduce   Distcp   数据迁移   拷贝  

1.概述 getopts从符合标准POSIX.2选项语法的参数列表中获取选项及其参数(也就是,单个字母前面带有 - ,可能后跟参数值;单个字母可以分组)。通常,shell脚本使用getopts来解析传递给它们的参数。 当在getopts命令行中指定参数时,getopts将解析这些参数,而不是解析脚本命令行。 Example: sh test.sh -d 20170120 -p ios -k get

Shell   getopts   命令行参数解析  

1.需求 我们项目中需要复制一个大文件,最开始使用的是hadoop cp命令,但是随着文件越来越大,拷贝的时间也水涨船高。下面进行hadoop cp与hadoop distcp拷贝时间上的一个对比。我们将11.9G的文件从data_group/adv/day=20170116下所有文件复制到tmp/data_group/adv/day=20170116/文件下 1.1 查看文件大小 hadoop

hadoop   distcp   cp   数据迁移   大文件复制  

在查看数据块的如何处理之前,我们需要更仔细地了解Hadoop如何存储数据。在Hadoop中,文件由一个一个的记录组成,最终由mapper任务一个一个的处理。 例如,示例数据集包含有关1987至2008年间美国境内已完成航班的信息。如果要下载数据集可以打开如下网址: http://stat-computing.org/dataexpo/2009/the-data.html 。每一年都会生成一个大文件

Block   InputSplit   Hadoop   MapReduce  

1. 多路径输入 FileInputFormat是所有使用文件作为其数据源的 InputFormat 实现的基类,它的主要作用是指出作业的输入文件位置。因为作业的输入被设定为一组路径, 这对指定作业输入提供了很强的灵活性。FileInputFormat 提供了四种静态方法来设定 Job 的输入路径: public static void addInputPath(Job job,Path

Hadoop   MapReduce   MultipleInputs   多路径输入   多个输入  
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