1. 语法 lateralView: LATERAL VIEW udtf(expression) tableAlias AS columnAlias (',' columnAlias)* fromClause: FROM baseTable (lateralView)* 2. 描述 Lateral View一般与用户自定义表生成函数(如explode())结合使用。 如内置表生成函数中所述,UDT

Hive   Lateral View  

1. union语法 select_statement UNION [ALL | DISTINCT] select_statement UNION [ALL | DISTINCT] select_statement ... UNION将多个SELECT语句的结果集合并为一个独立的结果集。当前只能支持UNION ALL(bag union)。不消除重复行。每个select语句返回的列的数量和名字必须

Hive   Union   Union All   Union Distinct   联合  

1. 输入DStream与Receiver 输入DStreams表示从源中获取输入数据流的DStreams。在指南一示例中,lines表示输入DStream,它代表从netcat服务器获取的数据流。每一个输入DStream(除 file stream)都 与一个接收器Receiver相关联,接收器从源中获取数据,并将数据存入Spark内存中来进行处理。 输入DStreams表示从数据源获取的原始数

输入DStreams   Spark Streaming   Receivers   接收器  

离散流或者DStreams是Spark Streaming提供的基本抽象,它代表一个连续的数据流。从源中获取输入流,或者是输入流通过转换算子生成的处理后的数据流。在内部,DStreams由一系列连续的 RDD组成。这是Spark对不可变,分布式数据集的抽象(更多细节参见Spark编程指南)。 DStream中的每个RDD包含来自特定间隔的数据,如下图所示: 对DStream应用的任何操作都会转换为

Spark Streaming   DStreams   离散流  

为了初始化Spark Streaming程序,一个StreamingContext对象必需被创建,它是Spark Streaming所有流操作的主要入口。一个StreamingContext 对象可以用SparkConf对象创建。 可以使用SparkConf对象创建JavaStreamingContext对象: SparkConf conf = new SparkConf().setAppName

Spark Streaming   StreamingContext   Spark  

1. 概述 Spark streaming是Spark核心API的一个扩展,它对实时流式数据的处理具有可扩展性、高吞吐量、可容错性等特点。数据可以从诸如Kafka,Flume,Kinesis或TCP套接字等许多源中提取,并且可以使用由诸如map,reduce,join或者 window等高级函数组成的复杂算法来处理。最后,处理后的数据可以推送到文件系统、数据库、实时仪表盘中。事实上,你可以将处理后

Spark Streaming   Example   Spark  

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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