一.Hive的几种数据模型 内部表 (Table 将数据保存到Hive 自己的数据仓库目录中:/usr/hive/warehouse) 外部表 (External Table 相对于内部表,数据不在自己的数据仓库中,只保存数据的元信息) 分区表 (Partition Table将数据按照设定的条件分开存储,提高查询效率,分区----->  目录) 桶表 (Bucket Table本质上也是一种分区表,类似 hash 分区   桶 ----> 文件) 视图表 (视图表是一个虚表,不存储数据,用来

hive提供了复合数据类型:Structs: structs内部的数据可以通过DOT(.)来存取,例如,表中一列c的类型为STRUCT{a INT; b INT},我们可以通过c.a来访问域aMaps(K-V对):访问指定域可以通过["指定域名称"]进行,例如,一个Map M包含了一个group->gid的kv对,gid的值可以通过M['group']来获取Arrays:array中的数据为相同类型,例如,假如array A中元素['a','b','c'],则A[1]的值为'b'

[root@wx03 ~]# cat a17.pl use JSON qw/encode_json decode_json/ ; use Encode; my $data = [ { 'name' => 'Ken' , 'age' => 19 }, { 'name' => '测试' , 'age' => 25 } ]; ##解json格式 my $array = decode_json ( $data ); print "1111111111\n"; print

Lookup Text: 23,879.41 (20.8X faster) Sentence: 1.15 (23.9X faster) /// <summary> /// Hex string lookup table. /// </summary> private static readonly string[] HexStringTable = new string[] { ", "0A", "0B", "0C&quo

/* * Java Bittorrent API as its name indicates is a JAVA API that implements the Bittorrent Protocol * This project contains two packages: * 1. jBittorrentAPI is the "client" part, i.e. it implements all classes needed to publish * files, share

php array数组: $arrayValue = array(5); $arrayValue = array('5'); 的不同之处 一个是整型一个是字符串型 array(1) { [0]=> int(5) } array(1) { [0]=> string(1) "5" } 表示:数组下标为0的元素是字符串,长度为1,值是5

当使用如下代码将List转换为Array类型时: List<String> list = new ArrayList<>(); String[] array = list.toArray(new String[list.size()]); 会出现提示 Call to 'toArray()' with pre-sized array argument 'new String[list.size()]' Inspection info: There are two styles to

①文本对象document: 例如:document.getElementById()    只获取一个对象          document.getElementsByTagName()   获取对象伪数组          document.getElementsByClassName() 获取对象伪数组,存在兼容问题          document.createElement()   创建元素 只有document具备write属性 页面对象:document.body    获取b

Math对象 Math 是一个内置对象, 它具有数学常数和函数的属性和方法.不是一个函数对象. 与其它全局对象不同的是, Math 不是一个构造函数.  Math 的所有属性和方法都是静态的. 跟数学相关的运算直接使用Math中的成员即可. console.log(Math.PI); //圆周率3.141592653589793 Math.random();//介于 0 和 1 之间的伪随机数. Math.ceil(6.6);//获取大于或等于提供数值的最小整数--向上取整 Math.floor

前言 我们在判断某一个字符是否存在于一个字符串中或者某一个值是否存在于一个数组中时,ES7之前我们需要使用indexOf,ES7引入了新的方法includes 语法 数组:Array.inexOf(searchElement, startIndex) 字符串:String.inexOf(searchElement, startIndex) 第一个参数searchElement是要检索的值 第二个参数是可选值,从何处开始进行检索,如果不规定此值,则默认从首字符开始检索 查看数组和字符串的原型链我们

一.ArrayList 与 string.string[]数组的转换 1.ArrayList 转换为 string[] : ArrayList list = new ArrayList(); list.Add("aaa"); list.Add("bbb"); //转换成数组 string[] arrString = (string[])list.ToArray(typeof( string)) ; 2.string[] 转换为 ArrarList : ArrayLi

2019/4/2 补充一下 这里如果填充为0,则不会崩溃,填充为非0时,再次调用赋值就会崩溃 推测非0拷贝破坏了string内部的数据结构,不要对任何类使用memset https://blog.csdn.net/sardden/article/details/42736947

1.数组转List String[] arr = new String[]{"A", "B", "C"}; List list = Arrays.asList(arr); //返回固定大小,不能做add和remove等操作 2.数组转Set String[] arr= new String[]{"A", "B", "C"}; Set<String> set= new Hash

1. 引言 在分析广告日志时,会有这样的多维分析需求: 曝光.点击用户分别有多少? 标签能覆盖多少广告用户? 各个标签(标注)类别能覆盖的曝光.点击在各个DSP上所覆盖的用户数 -- 广告数据与标签数据join之后,存储orc file的schema如下: create external table default.ad_tag ( uid string ,dsp string ,view string ,click string ,tags array<struct<tag:string,l

1. 引言 在前一篇中,解决了Hive表中复杂数据结构平铺化以导入Kylin的问题,但是平铺之后计算广告日志的曝光PV是翻倍的,因为一个用户对应于多个标签.所以,为了计算曝光PV,我们得另外创建视图. 分析需求: 每个DSP上的曝光PV,标签覆盖的曝光PV: 累计曝光PV,累计标签覆盖曝光PV 相当于cube(dsp, tag) + measure(pv),HiveQL如下: select dsp, tag, count(*) as pv from ad_view where view = 'v

1. hdfs 文件   {"retCode":1,"retMsg":"Success","data":[{"secID":"000001.XSHE","ticker":"000001","secShortName":"深发展A","exchangeCD":"XSHE"

hive中建立外部分区表,外部数据格式是json的如何导入呢? json格式的数据表不必含有分区字段,只需要在hdfs目录结构中体现出分区就可以了 This is all according to this guide: http://blog.cloudera.com/blog/2012/12/how-to-use-a-serde-in-apache-hive/ hive> ADD JAR /home/hadoop/hive-serdes-1.0-SNAPSHOT.jar; Added /ho

1. 通过Hive view CREATE EXTERNAL TABLE if not exists finance.json_serde_optd_table ( retCode string, retMsg string, data array<struct< secid:string,="" tradedate:date,="" optid:string,="" ticker:string,="" secsh

impala中使用复杂类型(Hive):    如果Hive中创建的表带有复杂类型(array,struct,map),且储存格式(stored as textfile)为text或者默认,那么在impala中将无法查询到该表解决办法:    另建一张字段一致的表,将stored as textfile改为stored as parquet,再将源表数据插入(insert into tablename2 select * from tablename1),这张表即可在impala中查询. 查询方

最近在用Hive做多维数据分析,总结一些常用HiveQL命令. 1. 建表 以纯文本数据建表: create table default.calendar_table ( day_cal date ,week_cal string ,montn_cal string ,year_cal string ) row format delimited fields terminated by ',' stored as textfile; 若未指定为外部表(external table),则默认为托管

The hiveddl.sql script has performed the following steps to refine the data: Converted the raw Twitter data into a tabular format. Used the dictionary file to score the sentiment of each Tweet by the number of positive words compared to the number of