Hive函数大全–完整版 现在虽然有很多SQL ON Hadoop的解决方案,像Spark SQL.Impala.Presto等等,但就目前来看,在基于Hadoop的大数据分析平台.数据仓库中,Hive仍然是不可替代的角色.尽管它的相应延迟大,尽管它启动MapReduce的时间相当长,但是它太方便.功能太强大了,做离线批量计算.ad-hoc查询甚至是实现数据挖掘算法,而且,和HBase.Spark都能整合使用. 如果你是做大数据分析平台和数据仓库相关的,就目前来说,我建议,Hive是必须的. 很…

1. Hive是什么 Hive是基于Hadoop的数据仓库解决方案.由于Hadoop本身在数据存储和计算方面有很好的可扩展性和高容错性,因此使用Hive构建的数据仓库也秉承了这些特性.这是来自官方的解释. 简单来说,Hive就是在Hadoop上架了一层SQL接口,可以将SQL翻译成MapReduce去Hadoop上执行,这样就使得数据开发和分析人员很方便的使用SQL来完成海量数据的统计和分析,而不必使用编程语言开发MapReduce那么麻烦. 先上一张经典的Hive架构图: Hive架构图 如图…

Hive入门(一) Hive入门(一) 什么是Hive? Hive是个数据仓库,数据仓库就是数据库,但又与一般意义上的数据库有点区别 实际上,Hive是构建在hadoop HDFS上的一个数据仓库. 什么又是数据仓库? 而数据仓库是一个面向主题的.集成的.不可更新的.随时间不变化的数据集合,它用于支持企业或组织的决策分析处理 面向主题,那么什么又是主题呢?主题就是指用户使用数据仓库决策时所关心的重点的方面,比如商品的推荐系统,那么这里我们所关心的主题就是商品的信息 数据仓库是个集成的数据库,也就…

一.全局变量与局部变量 一个模块中,最高级别的变量有全局作用域. 全局变量一个特征就是:除非被删除,否则他们存活到脚本运行结束,且对于所有的函数都可访问. 当搜索一个标识符(也称变量.名字等),Python是先从局部作用域开始搜索,如果局部作用域内没有找到那个名字,那么就在全局域找,如果还没有则抛出一个NameError异常. 一个变量的作用域和它寄存的名称空间相关,注意,局部变量会覆盖全局变量.如: bar = 10 def foo(): bar = 100 return bar global…

一.关于函数式编程的内建函数 apply()逐渐被舍弃,这里不讨论 1.filter() #filter(func,seq) """纯Python描述filter函数""" def Myfilter(bool_func,seq): filtered_seq = [] for obj in seq: if bool_func(obj): filtered_seq.append(obj) return filtered_seq print Myfil…

一.lambda函数 1.lambda函数基础: lambda函数也叫匿名函数,即,函数没有具体的名称,而用def创建的方法是有名称的.如下: """命名的foo函数""" def foo():return 'beginman' #Python中单行参数可以和标题写在一行 """lambda关键字创建匿名函数,该表达式同以上函数""" lambda:'beginman' 上面的只是简单的…

一.装饰器(decorators) 装饰器的语法以@开头,接着是装饰器函数的名字.可选参数. 紧跟装饰器声明的是被装饰的函数和被装饰的函数的可选参数,如下: @decorator(dec_opt_args) def func(func_args): .... 其实总体说起来,装饰器其实也就是一个函数,一个用来包装函数的函数,装饰器在函数声明完成的时候被调用,调用之后声明的函数被换成一个被装饰器装饰过后的函数. 如: def deco(func): ... return func @deco de…

一.什么是函数.方法.过程 推荐阅读:http://www.cnblogs.com/snandy/archive/2011/08/29/2153871.html 一般程序设计语言包含两种基本的抽象:过程抽象和数据抽象.过程抽象有时也称控制抽象. 子程序在1950年以前就发明了,作为一种抽象那时候并未被完全接受.相反,最初它被看做是一种节省代码的机制,但很快子程序就被认可为过程抽象的一种方式.意识到子程序可以作为一种抽象机制,这产生了三个重要结果. 人们发明了一些语言,支持各种参数传递机制 奠定了…

函数的定义 def 函数名(形式参数): 函数体 [return 返回值] def是系统的关键字. 如果是自定义函数,函数名要复合变量命名规则,并且不能是系统关键字(jupyter中,打出系统关键字是绿色的) def和return是绿色的,也就是系统关键字 函数的调用 函数的调用很简单,只要根据函数的定义形式将实际计算时的参数值传进去就行(也可能没有参数) 函数调用格式:函数名(实际参数) 函数调用写的参数是实际参数('实际'体现在参数是实际执行函数使用的) 函数定义写的参数是形式参数('形式'…

现在虽然有很多SQL ON Hadoop的解决方案,像Spark SQL.Impala.Presto等等,但就目前来看,在基于Hadoop的大数据分析平台.数据仓库中,Hive仍然是不可替代的角色.尽管它的相应延迟大,尽管它启动MapReduce的时间相当长,但是它太方便.功能太强大了,做离线批量计算.ad-hoc查询甚至是实现数据挖掘算法,而且,和HBase.Spark都能整合使用. 如果你是做大数据分析平台和数据仓库相关的,就目前来说,我建议,Hive是必须的. 很早之前整理过Hive的函数…