本文主要使用实例对Hive内建的一些聚合函数.分析函数以及采样函数进行比较详细的讲解. 一.基本聚合函数 数据聚合是按照特定条件将数据整合并表达出来,以总结出更多的组信息.Hive包含内建的一些基本聚合函数,如MAX, MIN, AVG等等,同时也通过GROUPING SETS, ROLLUP, CUBE等函数支持更高级的聚合.Hive基本内建聚合函数通常与GROUP BY连用,默认情况下是对整个表进行操作.在使用GROUP BY时,除聚合函数外其他已选择列必须包含在GROUP BY子句中. 例

今天帮同事测试,发现代码里有个好用的hive 函数: 1. collect_set 可以输出未包含在groupby里的字段.条件是,这个字段值对应于主键是唯一的. select a, collect_set(b)[0], count(*) -- 同时想输出每个主键对应的b字段 from ( select 'a' a, 'b' b from test.dual )a group by a; -- 根据a group by 2. concat_ws 和collect_set 一起可以把group b

作者:王先荣 大约在两年前翻译了<随机抽样一致性算法RANSAC>,在文章的最后承诺写该算法的C#示例程序.可惜光阴似箭,转眼许久才写出来,实在抱歉.本文将使用随机抽样一致性算法来来检测直线和圆,并提供源代码下载. 一.RANSAC检测流程 在这里复述下RANSAC的检测流程,详细的过程见上一篇翻译文章: RANSAC算法的输入是一组观测数据,一个可以解释或者适应于观测数据的参数化模型,一些可信的参数.     RANSAC通过反复选择数据中的一组随机子集来达成目标.被选取的子集被假设为局内点

本文翻译自维基百科,英文原文地址是:http://en.wikipedia.org/wiki/ransac,如果您英语不错,建议您直接查看原文. RANSAC是"RANdom SAmple Consensus(随机抽样一致)"的缩写.它可以从一组包含"局外点"的观测数据集中,通过迭代方式估计数学模型的参数.它是一种不确定的算法--它有一定的概率得出一个合理的结果:为了提高概率必须提高迭代次数.该算法最早由Fischler和Bolles于1981年提出. RANSAC

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 本来转载于SAS随机抽样 在统计研究中,针对容量无限或者容量很大以至于无法直接对其进行研究的总体,都是通过从中抽取一部分个体作为研究对象,以考察总体的特征.被抽取的部分个体称为该总体的一个样本.从总体中抽取样本的过程,称为抽样. 抽样包括随机抽样和非随机抽样.非随机抽样是从总体中抽取指定的个体,具有主观意向性,这里不做讨论. 随机抽样是按照随机

方案一:请参考<数据库“行专列”操作---使用row_number()over(partition by 分组字段 [order by 排序字段])>,该方案是sqlserver,oracle,mysql,hive均适用的. 在hive中的方案分为以下两种方案: 创建测试表,并插入测试数据: --hive 测试 行转列 collect_set collect_list create table tommyduan_test( gridid string, height int, cell st

Hive中collect相关的函数有collect_list和collect_set. 它们都是将分组中的某列转为一个数组返回,不同的是collect_list不去重而collect_set去重. 做简单的实验加深理解,创建一张实验用表,存放用户每天点播视频的记录: 1 2 3 4 5 create table t_visit_video (     username string,     video_name string ) partitioned by (day string) row

collect_set去除重复元素:collect_list不去除重复元素select gender,       concat_ws(',', collect_set(children)),       concat_ws(',', collect_list(children))  from Affairs group by gender // 创建视图 data.createOrReplaceTempView("Affairs") val df3= spark.sql("

https://zhuanlan.zhihu.com/p/49991313 在将样本数据分成训练集和测试集的时候,应当谨慎地考虑一下是采用纯随机抽样,还是分层抽样. 通常,数据集如果足够大,纯随机抽样的方式,将样本数据分成两个子集是没有太大的问题. 如果不是,纯随机抽样肯可能会导致抽样数据偏差,影响训练效果,降低预测模型预测的准确性. 设想调查公司需要做1000份抽样调查,调查的问题和性别可能有较大的相关性.如果想让调查结果代表全国男性和女性对这些问题的看法,假设全国人口男女比例大致为60:40

Hive中collect相关的函数有collect_list和collect_set. 它们都是将分组中的某列转为一个数组返回,不同的是collect_list不去重而collect_set去重. 做简单的实验加深理解,创建一张实验用表,存放用户每天点播视频的记录: create table t_visit_video ( username string, video_name string ) partitioned by (day string) row format delimited f

Hive 的collect_set使用详解   https://blog.csdn.net/liyantianmin/article/details/48262109 对于非group by字段,可以用Hive的collect_set函数收集这些字段,返回一个数组: 使用数字下标,可以直接访问数组中的元素: select a,collect_set(b) as bb from t where b<='xxxxxx' group by a 会按照a分组 通过collect_set会把每个a所对应的

转载自王先荣 http://www.cnblogs.com/xrwang/p/SampleOfRansac.html 作者:王先荣 大约在两年前翻译了<随机抽样一致性算法RANSAC>,在文章的最后承诺写该算法的C#示例程序.可惜光阴似箭,转眼许久才写出来,实在抱歉.本文将使用随机抽样一致性算法来来检测直线和圆,并提供源代码下载. 一.RANSAC检测流程 在这里复述下RANSAC的检测流程,详细的过程见上一篇翻译文章: RANSAC算法的输入是一组观测数据,一个可以解释或者适应于观测数据的参

这两天看<计算机视觉中的多视图几何>人都看蒙了,转载一些干货看看 转自王先荣 http://www.cnblogs.com/xrwang/archive/2011/03/09/ransac-1.html 作者:王先荣    本文翻译自维基百科,英文原文地址是:http://en.wikipedia.org/wiki/ransac,如果您英语不错,建议您直接查看原文.    RANSAC是“RANdom SAmple Consensus(随机抽样一致)”的缩写.它可以从一组包含“局外点”的观测数

转自:孤影醉残阳 http://hi.baidu.com/siyupy/item/e4bb218fedf4a0864414cfad 随机抽样问题(蓄水池问题Reservoir Sampling) 随即抽样问题: 要求从N个元素中随机的抽取k个元素,其中N无法确定. 是在 <计算机程序设计与艺术> 中看到的这个题目,书中只给出了解法,没给出证明. 解决方法是叫Reservoir Sampling (蓄水池抽样) Init : a reservoir with the size: k for i=

select id, str_to_map(concat_ws(',',collect_set(concat(substr(repay_time,0,7), ':',round(interest,2)))),',',':') repay_interest from 50_repay t

concat_ws: 用指定的字符连接字符串 例如: 连接字符串: concat_ws("_", field1, field2),输出结果将会是:“field1_field2”. 数组元素连接: concat_ws("_", [a,b,c]),输出结果将会是:"a_b_c". collect_set: 把聚合的数据组合成一个数组,一般搭配group by 使用. 例如有下表T_course; id name course 1 zhang san

转自:https://www.cnblogs.com/cc11001100/p/9043946.html Hive中collect相关的函数有collect_list和collect_set. 它们都是将分组中的某列转为一个数组返回,不同的是collect_list不去重而collect_set去重. 做简单的实验加深理解,创建一张实验用表,存放用户每天点播视频的记录: create table t_visit_video ( username string, video_name string

随机抽样 (numpy.random) 简单的随机数据 rand(d0, d1, ..., dn) 随机值 >>> np.random.rand(3,2) array([[ 0.14022471, 0.96360618], #random [ 0.37601032, 0.25528411], #random [ 0.49313049, 0.94909878]]) #random randn(d0, d1, ..., dn) 返回一个样本,具有标准正态分布. Notes For rando

随机抽样一致性(RANSAC)算法能够有效的剔除特征匹配中的错误匹配点. 实际上,RANSAC能够有效拟合存在噪声模型下的拟合函数.实际上,RANSAC算法的核心在于将点划分为“内点”和“外点”.在一组包含“外点”的数据集中,采用不断迭代的方法,寻找最优参数模型,不符合最优模型的点,被定义为“外点”.这就是RANSAC的核心思想. RANSAC原理 OpenCV中滤除误匹配对采用RANSAC算法寻找一个最佳单应性矩阵H,矩阵大小为3×3.RANSAC目的是找到最优的参数矩阵使得满足该矩阵的数据点

random 是平时开发过程中常用的一个模块,该模块实现了各种分布的伪随机数生成器,以及和随机数相关的各种实用函数.基本函数 random() 在区间 [0.0, 1.0) 内均匀生成随机浮点数,是模块中几乎所有函数的基础. Python 使用 Mersenne Twister 作为核心生成器,由于完全确定性(对于给定的初始化条件,生成的随机数序列完全确定,所以称为"伪随机数"),该模块不适用于安全或加密用途. 由于入门语言是 C 语言,所以最开始用 Python 的时候还写过 x =

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. 但是,后来我查了一下MYSQL的官方手册,里面针对RAND()的提示大概意思就是,在ORDER BY从句里面不能使用RAND()函数,因为这样会导致数据列被多次扫描.但是在MYSQL 3.23版本中,仍然可以通过ORDER BY RAND()来实现随机. 但是真正测试一下