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

统计文件信息: $ /opt/cdh-5.3.6/hadoop-2.5.0/bin/hdfs dfs -text /user/hadoop/wordcount/input/wc.input hadoop spark spark hadoop oracle mysql postgresql postgresql oracle mysql mysql mongodb hdfs yarn mapreduce yarn hdfs zookeeper 针对于以上文件使用hive做词频统计: create

2798: 复仇者联盟之数组成绩统计 时间限制: 1 Sec  内存限制: 128 MB 提交: 136  解决: 96 题目描述 定义一个5行3列的二维数组,各行分别代表一名学生的高数.英语.C++成绩.再定义一个有5个元素的一维数组,用于存储每名学生的平均成绩.请输入学生的各门课成绩,输出带平均成绩的成绩单,以及所有学生平均成绩的平均值. 输入 15个整数,表示5名学生3科的成绩 输出 分5行显示每名学生的成绩及平均成绩 再显示所有学生平均成绩的平均值(保留两位小数) 样例输入 97 78

awk增加统计列值为增加列数或进行运行结果统计,使用符号 + =.增加的结果赋给符号左边变量值,增加到变量的域在符号右边.例如将 $ 1加入变量total,表达式为toatl+=$1.列值增加很有用.许多文件都要求统计总数,但输出其统计结果十分繁琐.在awk中这很简单,请看下面的例子.将所有学生的'目前级别分'加在一起,方法是tot+=$6,tot即为awk浏览的整个文件的域6结果总和.所有记录读完后,在END部分加入一些提示信息及域 6总和.不必在awk中显示说明打印所有记录,每一个操作匹配时

昨天做了一道美团的面试题,要求是给N个数组,找出N个数组的公共子数组. ,,,,]; ,,,,]; ,,,,]; ,,,,]; 以上四个数组,有公共子数组2, 3,7 function main(){ var result = []; ]; ; i<arguments.length ; i++){ var arr = arguments[i].reduce((a,item)=>{ arr.indexOf(item)!=- && a.push(item) return a },[

创建upflow表 create external table mydb2.upflow (ip string,sum string) row format delimited fields terminated by ','; select ip,sum(upflow) as sum from mydb2.access group by ip order by sum desc; 将表access里面的内容导入到upflow表中 insert into mydb2.upflow select

报错详情: 2020-04-09 22:56:58,827 ERROR [Listener at 0.0.0.0/45871] org.apache.hadoop.mapreduce.v2.app.MRAppMaster: Error starting MRAppMaster org.apache.hadoop.yarn.exceptions.YarnRuntimeException: java.lang.NullPointerException at org.apache.hadoop.map

Ping pong Time Limit: 1000MS   Memory Limit: 65536K Total Submissions: 2691   Accepted: 996 Description N(3<=N<=20000) ping pong players live along a west-east street(consider the street as a line segment). Each player has a unique skill rank. To im

概要: 计算HIVE BI库下每天数据表总大小及增量 输出: 总大小:xxxG 日同比新增数据量:xxxG 周同比新增数据量:xxxG 月同比新增数据量:xxxG 总表数:xxx 日新增表数:xxx 周新增表数:xxx 月新增表数:xxx 最大的20张表: ...... 表数据增量TOP20: ...... 代码: bi_report.sh #!/bin/bash GIGA=1000000000 content="\n" prefix='bi' today=`date -d"

一.使用MapReduce的方式进行词频统计 (1)在HDFS用户目录下创建input文件夹 hdfs dfs -mkdir input 注意:林子雨老师的博客(http://dblab.xmu.edu.cn/blog/1080-2/)中是在hadoop目录下创建input文件,而MapReduce读取的是HDFS目录中的文件,因此笔者认为该博客存在错误. (2)在hadopp根目录中创建两个测试文件file1.txt和file2.txt,并将他们拷贝到HDFS中的input目录下 echo "

-- hive中解析json数组 select t1.status ,substr(ss.col,,) as col ,t3.evcId ,t3.evcLicense ,t3.evcAddress ,t3.modelName from ( select get_json_object(json,"$.status") as status ,split( regexp_replace( regexp_extract( get_json_object(json,"$.data&q

1. 统计数组中元素总结 1.1 统计元素出现的次数 为了统计元素出现的次数,我们肯定需要一个map来记录每个数组以及对应数字出现的频次.这里map的选择比较有讲究: 如果数据的范围有限制,如:只有小写字母.1000以内的正数等,这时我们可以通过一个数组来充当map: 如果数据的范围没有限制,或者数据范围很大:如:int的数据范围,这时我们可以通过HashMap存储对应的key和value: 可参考代码: for(int i = 0; i< nums.length; i++){ count[nu

第一章.hive入门 一.hive入门手册 1.什么是数据仓库 1.1数据仓库概念 对历史数据变化的统计,从而支撑企业的决策.比如:某个商品最近一个月的销量,预判下个月应该销售多少,从而补充多少货源. 1.2传统数据仓库面临的挑战 (1)无法满足快速增长的海量数据存储需求 (2)无法有效处理不同类型的数据 (3)计算和处理能力不足 1.3 Hive介绍 Hbase支持快速的交互式的大数据应用 pig,Hive支持批量式的数据分析业务 1.4 Hive与传统数据库的对比 1.5 Hive在企业中的

date: 2018-11-16 19:03:08 updated: 2018-11-16 19:03:08 Hive sql函数 一.关系运算 等值比较: = select 1 from dual where 1 = 2; 等值比较:<=> a <=> b 不等值比较: <>和!= a != b || a <> b 小于比较: < a < b 小于等于比较: <= a <= b 大于比较: > a > b 大于等于比较:

group by 中出现的字段不能再select 后面单独显示,必须配合函数使用 上面中的 ' group by id 总结: Hive不允许直接访问非group by字段: 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: 分区是以文件夹的形式,桶是以文件的形式 关于桶的操作 http://blog.csdn.net/lzm1340458776/article/details/43272379

1. hive是什么? Hive是基于 Hadoop 的一个数据仓库工具: 1.       hive本身不提供数据存储功能,使用HDFS做数据存储: 2.       hive也不分布式计算框架,hive的核心工作就是把sql语句翻译成MR程序: 3.       hive也不提供资源调度系统,也是默认由Hadoop当中YARN集群来调度: 4.       可以将结构化的数据映射为一张数据库表,并提供 HQL(Hive SQL)查询功能. 2. hive和Hadoop关系 Hive利用HDF

方法1,建立临时表,利用hive的collect_set 进行去重. create table if not exists tubutest ( name1 string, name2 string ) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' STORED AS TEXTFILE; select * from ods.wdtest; 1 1 1 1 1 2 1 2 1 3 2 3 2 3 2 4 select name1,collect_set

Expression not in GROUP BY key ‘ xxx’ 遇到这么一个需求,输入数据为一个ID对应多个name,要求输出数据为ID是唯一的,name随便取一个就可以. 执行以下hive ql语句:     1 2 3 4 5 6 SELECT   sid,   class_id FROM   table2 GROUP BY sid ; 会报错:     1 FAILED: Error in semantic analysis: Line 1:18 Expression not

Hive基础 1.引入原因 对存在HDFS上的文件或HBase中的表进行查询时,是要手工写一堆MapReduce代码 对于统计任务,只能由懂MapReduce的程序员才能搞定 事实上,许多底层细节实际上进行的是从一个任务到下一个任务的重复性工作 使用MapReduce的时候遇到复杂的统计逻辑,这种MapReduce任务需要等上一个任务跑完再接下一个任务,而判断一个任务是否跑完,则是通过检测HDFS上对应输出文件是否生成_SUCCESS文件来判断,然后利用shell脚本去把它们串起来,整个流程就很

常常看到别人的博客里面,或者网站里面有这样随机颜色,但字体大小与标签出现频率有关的标签云,于是自己就想写一个.至于颜色的随机显示,那就很简单了,这里就不列代码. 因为正在学thinkphp,所以数据查找的都是用的tp数据查找语句. Public function render( $data ){ //在博文——标签多对多关系的中间表中查找出所有的标签 $tags = M('blog_tags')->select(); $a = array(); //去掉重复的标签,将所有不重复的标签保存在数组a