1.Hive row_number() 函数的高级用法 row_num 按照某个字段分区显示第几条数据 select imei,ts,fuel_instant,gps_longitude,gps_latitude,row_number() over (PARTITION BY imei ORDER BY ts ASC) as row_num from sample_data_2 2.row_num 是相互连续的,join 自身,然后时间相减可求差create table obd_20140101

目录 一.简介 二.计算方法 三.GeoHash的精度 四.查找相邻8个区域的Geohash编码(.NET) 五.MySQL 中使用 GeoHash 最近项目中需要搜索周边的 POI 信息,查找的过程中了解到了 Geohash ,这这里记录下以便自己牢记也和大家分享下. 一.简介 GeoHash是一种地址编码方法.他能够把二维的空间经纬度数据编码成一个字符串.GeoHash具有以下特点: 1.GeoHash用一个字符串表示经度和纬度两个坐标.在数据库中可以实现在一列上应用索引 2.GeoHash

python使用datetime模块计算各种时间间隔的方法 本文实例讲述了python使用datetime模块计算各种时间间隔的方法.分享给大家供大家参考.具体分析如下: python中通过datetime模块可以很方便的计算两个时间的差,datetime的时间差单位可以是天.小时.秒,甚至是微秒,下面的代码就演示了datetime模块在计算时间差时的强大功能     # -*- coding: utf-8 -*- #!/usr/bin/env python import datetime #d

一.前言 Hive默认计算引擎时MR,为了提高计算速度,我们可以改为Tez引擎.至于为什么提高了计算速度,可以参考下图: 用Hive直接编写MR程序,假设有四个有依赖关系的MR作业,上图中,绿色是Reduce Task,云状表示写屏蔽,需要将中间结果持久化写到HDFS. Tez可以将多个有依赖的作业转换为一个作业,这样只需写一次HDFS,且中间节点较少,从而大大提升作业的计算性能. 二.安装包准备 1)下载tez的依赖包:http://tez.apache.org 2)拷贝apache-tez-

TimeSpan 结构  表示一个时间间隔. 命名空间:System 程序集:mscorlib(在 mscorlib.dll 中) 说明: 1.DateTime值类型代表了一个从公元0001年1月1日0点0分0秒到公元9999年12月31日23点59分59秒之间的具体日期时刻.因此,你可以用DateTime值类型来描述任何在想象范围之内的时间.TimeSpan值包含了许多属性与方法,用于访问或处理一个TimeSpan值, 其中的五个重载方法之一的结构 TimeSpan( int days, in

hive表结构例如以下: create table pv_user_info( session_id string, user_id string, url string, starttime bigint ); 主要就是这几个字段实用.省略其它. 实现方式:userid和sessionid分组后并按时间降序排序,降序排序后.第一行就是该用户最后一次浏览的网页.最后一行是第一次浏览的网页,第一行的starttime和第二行的starttime相减就是第二行停留时间. 这里会有几个误差 用户最后一

首先,hive本身有一个UDF,名字是datediff.我们来看一下这个日期差计算的官方描述,(下面这个是怎么出来的): hive> desc function extended datediff; OK datediff(date1, date2) - Returns the number of days between date1 and date2 date1 and date2 are strings in the format 'yyyy-MM-dd HH:mm:ss' or 'yyy

目录 一.背景 二.算法 1. 第一步:排序 2. 第二步:第二列与第三列做日期差值 3. 第三步:按第二列分组求和 4. 第四步:求最大次数 三.扩展(股票最大涨停天数) 强哥说他发现了财富密码,最近搞了一套股票算法,其中有一点涉及到股票连续涨停天数的计算方法,我们都知道股票周末是不开市的,这里有个断层,需要一点技巧.我问是不是时间序列,他说我瞎扯,我也知道自己是瞎扯.问他方法,他竟然不告诉我,这么多年的兄弟情谊算个屁.真当我没他聪明吗,哼! 靠人不如靠自己,我决定连夜研究一下在Hive里面计

命名空间:System 程序集:mscorlib(在 mscorlib.dll 中) 说明: 1.DateTime值类型代表了一个从公元0001年1月1日0点0分0秒到公元9999年12月31日23点59分59秒之间的具体日期时刻.因此,你可以用DateTime值类型来描述任何在想象范围之内的时间.TimeSpan值包含了许多属性与方法,用于访问或处理一个TimeSpan值, 其中的五个重载方法之一的结构 TimeSpan( int days, int hours, int minutes, i

hive 的存储路径的 .hive-staging_hive_yyyy-MM-dd_HH-mm-ss_SSS_xxxx-x 文件可以清理掉吗 https://blog.csdn.net/sparkexpert/article/details/51918999 https://www.v2ex.com/t/317114 http://www.aboutyun.com/thread-20657-1-1.html

-- 计算指定日期本周的第一天和最后一天 select day ,dayofweek(day) as dw1 ,date_add( - dayofweek(day)) as Su_s -- 周日_start ,date_add( - dayofweek(day)) as Sa_e -- 周六_end , end as dw2 ,date_add( end) as Mo_s -- 周一_start ,date_add( end) as Su_e -- 周日_end from ( select '2

简述 博主最近因工作任务缠身,都无暇顾及到我的这片自留地了.前段时间稍有空闲,花了较多的精力学习<啊哈算法>,从中学习到很多之前没有太注重的内容,收益颇丰.但是这些算法题目还没有看完,等后面有时间了,还需重新自我温习一下前面所写的内容,并且继续耕耘后面的算法知识. 今天稍微有点时间,总结一下博主近期工作中所遇到的一些难题,希望借此机遇总结一下类似问题的解决方法,也算是一种积累吧. 背景 我们在司机的手机APP里预置了定时上报GPS数据的功能,功能设置为了APP每15秒收集一次GPS定位地址,然

package com.grady import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.sql.{DataFrame, Row, SparkSession} object HiveTableToTable { def main(args: Array[String]): Unit = { val conf: SparkConf = new SparkConf().setAppName("StuToStu2") val sp

) FreeMarker --',-7)?date('yyyy-MM-dd'),'week')?string('yyyy-MM-dd')}'

关注公众号:大数据技术派,回复: 资料,领取1024G资料. 目录 时间滑动计算 外部调用实现时间循环 自关联实现滑动时间窗口 扩展基于自然周的的滚动时间窗口计算 总结 时间滑动计算 今天遇到一个需求大致是这样的,我们有一个业务涉及到用户打卡,用户可以一天多次打卡,我们希望计算出7天内打卡8次以上,且打卡时间分布在4天以上的时间,当然这只是个例子,我们具体解释一下这个需求 用户一天可以打卡多次,所以要求打卡必须分布在4天以上: 7天不是一个自然周,而是某一天和接下来的6天,也就是说时间是是滑动的

转自http://www.alidata.org/archives/622 使用Hive可以高效而又快速地编写复杂的MapReduce查询逻辑.但是某些情况下,因为不熟悉数据特性,或没有遵循Hive的优化约定,Hive计算任务会变得非常低效,甚至无法得到结果.一个”好”的Hive程序仍然需要对Hive运行机制有深入的了解. 有一些大家比较熟悉的优化约定包括:Join中需要将大表写在靠右的位置:尽量使用UDF而不是transfrom……诸如此类.下面讨论5个性能和逻辑相关的问题,帮助你写出更好的H

遇到个情况,跑hive级联insert数据报错,可以尝试换个hive计算引擎 hive遇到FAILED: Execution Error, return code 2 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.mr.MapRedTask错误 .配置mapreduce计算引擎 set hive.execution.engine=mr; .配置spark计算引擎 set hive.execution.engine=spark; .配置tez 计算引擎 set hive.

Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张表,并提供类SQL查询功能. 本质是:将HQL转化成MapReduce程序 1)Hive处理的数据存储在HDFS 2)Hive分析数据底层的实现是MapReduce 3)执行程序运行在Yarn上 1. Hive架构原理 hive的组成: 可以配置Hive运行引擎Tez: https://www.cnblogs.com/shengyang17/p/10527700.html 2. Hive安装及配置 ()把apache-

(1)Hive 数仓中一些常用的dt与日期的转换操作 下面总结了自己工作中经常用到的一些日期转换,这类日期转换经常用于报表的时间粒度和统计周期的控制中 日期变换: (1)dt转日期 to_date(from_unixtime(unix_timestamp('${dt}','yyyyMMdd'))) (2)日期转dt regexp_replace('${date}','-','') (3)dt转当月1号日期 to_date(from_unixtime(unix_timestamp(concat(s

c++时间计算模块 可用于计算代码运行耗时.计算代码运行时间线(比如处理与运行时间相关函数). 该模块从实际项目中产生,使用方式仁者见仁智者见智,设计思想可供参考. 源码: //author: cai bingcheng, 2018 #pragma once #include <iostream> #include <chrono> class GetCostTime { private: std::chrono::steady_clock::time_point m_time_p

补充说明 left outer join where is not null与left semi join的联系与区别:两者均可实现exists in操作,不同的是,前者允许右表的字段在select或where子句中引用,而后者不允许. 除了left outer join,Hive QL中还有right outer join,其功能与前者相当,只不过左表和右表的角色刚好相反. 另外,Hive QL中没有left join.right join.full join以及right semi join