hive sql 计算在线时长

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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

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后台传来毫秒,前台转换成对应的时分秒 //在线时长 function longTime(seconds){ //总秒数 //seconds=seconds/1000; //得到小时 var hour = seconds/3600; var r = seconds%3600; var m = r/60; var s = r%60; return parseInt(hour)+":"+parseInt(m)+":"+parseInt(s); }

js用img代替ajax js心跳向服务器定时传送参数主要计算用户在线时长

html: <!doctype html><html><head><meta charset="utf-8"><title>记录用户的在线时长</title></head> <body></body></html><script type="text/javascript"> var Statistics_Website_logo ={

bash 统计在线时长最长的十个玩/统计一天内一直处于不活跃状态的玩家的百分比

1.某游戏的客户端每隔5分钟会向服务端报告一次玩家的账户积分,如果两次报告的时间间隔不大于5分钟,认为该玩家在这5分钟内在线,假设报告数据的格式如下: IP Datetime Score 223.152.112.238 2014-08-22 12:01:35 54232 现有一天的数据,按时间按序保存,粗略估计玩家数在百万左右,请使用尽量少的硬件资源完成以下请求,统计在线时长最长的十个玩家:如果玩家两次提交的积分

PHP根据秒计算持续时长

/** * 计算持续时长 * * @param int $second 秒数 * @return string $duration 5天10小时43分钟40秒 */ function second2duration($seconds) { $duration = ''; $seconds = (int) $seconds; if ($seconds <= 0) { return $duration; } list($day, $hour, $minute, $second) = explode(

java web 程序---在线时长

思路:toLocalString()这个方法 <body> <% long t=session.getLastAccessedTime(); long t2=session.getCreationTime(); %> <h1>会话最近访问时间:<%=new Date(t).toLocaleString() %></h1> <h1>会话创建时间:<%=new Date(t2).toLocaleString() %></

jq计算总时长

1: <style> .item { width: 500px; height: 50px; margin: 0 auto; text-align: center; font-size: 30px; color: orange; } strong { background-color: orange; padding: 0 10px; color: #fff; border-radius: 4px; } </style> 2: <div class="days-co

sql 计算两时间或日期的相差的年、月、日、时、分、秒,年、月、日分别的提取

--年.月.日.时.分.秒 datediff(yy,date1,date2) datediff(m,date1,date2) datediff(d,date1,date2) datediff(hh,date1,date2) datediff(n,date1,date2) datediff(s,date1,date2) datediff(ms,date1,date2) --YEAR('2008-11-2 00:00:00') --年 --MONTH('2008-11-2 00:00:00')

java中最简单的计算执行时长的方式

日常在做一些性能测试的时候会通过执行时间来判断执行时长,java中最简单的方式如下: //开始时间 long startL= new Date().getTime(); //这里需要导入 java.util.*;包 exceFun(); long endL= new Date().getTime(); //执行时间 System.out.println("startL:"+senStrat +" endL:"+senEndL +" 执行时长:"

运营商挂时长神器,批量导入账号,导出账号状态,随机修改MAC地址

话不多说,直接上图可批量导入账号,同时修改广域网口MAC地址导出账号状态,包括在线时长,MAC,IP地址等等

使用Scala编写Spark程序求基站下移动用户停留时长TopN

使用Scala编写Spark程序求基站下移动用户停留时长TopN 1. 需求:根据手机基站日志计算停留时长的TopN 我们的手机之所以能够实现移动通信,是因为在全国各地有许许多多的基站,只要手机一开机,就会和附近的基站尝试建立连接,而每一次建立连接和断开连接都会被记录到移动运营商的基站服务器的日志中. 虽然我们不知道手机用户所在的具体位置,但是根据基站的位置就可以大致判断手机用户的所处的地理范围,然后商家就可以根据用户的位置信息来做一些推荐广告. 为了便于理解,我们简单模拟了基站上的一些移动用户

jave 计算音视频时长

File source = new File("视频.mp4"); Encoder encoder = new Encoder(); try { MultimediaInfo info = encoder.getInfo(source); System.out.println("dura="+info.getDuration()); Date date = new Date(info.getDuration()); SimpleDateFormat sdf = ne

Hive SQL 编译过程

转自:http://www.open-open.com/lib/view/open1400644430159.html Hive跟Impala貌似都是公司或者研究所常用的系统,前者更稳定点,实现方式是MapReduce,因为用Hue的时候,在groupby中文的时候,出现了点问题,并且看到写很长的SQL语句,经常会看到起很多个Job,因此想了解下Hive怎么将SQL转化成MapReduce的Job.以后写SQL的时候,大概就了解怎么去做优化了.下面是看到的一片优秀的文章(美团的技术博客),我粘过

最强最全面的Hive SQL开发指南，超四万字全面解析

本文整体分为两部分,第一部分是简写,如果能看懂会用,就直接从此部分查,方便快捷,如果不是很理解此SQL的用法,则查看第二部分,是详细说明,当然第二部分语句也会更全一些! 第一部分: hive模糊搜索表:show tables like '*name*'; 查看表结构信息:desc table_name; 查看分区信息:show partitions table_name; 加载本地文件:load data local inpath '/xxx/test.txt' overwrite into t

Spark(Hive) SQL数据类型使用详解(Python)

Spark SQL使用时需要有若干“表”的存在,这些“表”可以来自于Hive,也可以来自“临时表”.如果“表”来自于Hive,它的模式(列名.列类型等)在创建时已经确定,一般情况下我们直接通过Spark SQL分析表中的数据即可:如果“表”来自“临时表”,我们就需要考虑两个问题: (1)“临时表”的数据是哪来的? (2)“临时表”的模式是什么? 通过Spark的官方文档可以了解到,生成一张“临时表”需要两个要素: (1)关联着数据的RDD: (2)数据模式: 也就是说,我们需要将

由“Beeline连接HiveServer2后如何使用指定的队列（Yarn）运行Hive SQL语句”引发的一系列思考

背景我们使用的HiveServer2的版本为0.13.1-cdh5.3.2,目前的任务使用Hive SQL构建,分为两种类型:手动任务(临时分析需求).调度任务(常规分析需求),两者均通过我们的Web系统进行提交.以前两种类型的任务都被提交至Yarn中一个名称为“hive”的队列,为了避免两种类型的任务之间相互受影响以及并行任务数过多导致“hive”队列资源紧张,我们在调度系统中构建了一个任务缓冲区队列,所有被提交的任务(手动任务.调度任务)并不会直接被提交至集群,而是提交至这个缓冲区队列

【转】Hive SQL的编译过程

Hive是基于Hadoop的一个数据仓库系统,在各大公司都有广泛的应用.美团数据仓库也是基于Hive搭建,每天执行近万次的Hive ETL计算流程,负责每天数百GB的数据存储和分析.Hive的稳定性和性能对我们的数据分析非常关键. 在几次升级Hive的过程中,我们遇到了一些大大小小的问题.通过向社区的咨询和自己的努力,在解决这些问题的同时我们对Hive将SQL编译为MapReduce的过程有了比较深入的理解.对这一过程的理解不仅帮助我们解决了一些Hive的bug,也有利于我们优化Hive SQL

Hive SQL的编译过程

文章转自:http://tech.meituan.com/hive-sql-to-mapreduce.html Hive是基于Hadoop的一个数据仓库系统,在各大公司都有广泛的应用.美团数据仓库也是基于Hive搭建,每天执行近万次的Hive ETL计算流程,负责每天数百GB的数据存储和分析.Hive的稳定性和性能对我们的数据分析非常关键. 在几次升级Hive的过程中,我们遇到了一些大大小小的问题.通过向社区的咨询和自己的努力,在解决这些问题的同时我们对Hive将SQL编译为MapReduce的

转:Hive SQL的编译过程

Hive是基于Hadoop的一个数据仓库系统,在各大公司都有广泛的应用.美团数据仓库也是基于Hive搭建,每天执行近万次的Hive ETL计算流程,负责每天数百GB的数据存储和分析.Hive的稳定性和性能对我们的数据分析非常关键. 在几次升级Hive的过程中,我们遇到了一些大大小小的问题.通过向社区的咨询和自己的努力,在解决这些问题的同时我们对Hive将SQL编译为MapReduce的过程有了比较深入的理解.对这一过程的理解不仅帮助我们解决了一些Hive的bug,也有利于我们优化Hive SQL

Hive SQL的编译过程[转载自https://tech.meituan.com/hive-sql-to-mapreduce.html]

https://tech.meituan.com/hive-sql-to-mapreduce.html Hive是基于Hadoop的一个数据仓库系统,在各大公司都有广泛的应用.美团数据仓库也是基于Hive搭建,每天执行近万次的Hive ETL计算流程,负责每天数百GB的数据存储和分析.Hive的稳定性和性能对我们的数据分析非常关键. 在几次升级Hive的过程中,我们遇到了一些大大小小的问题.通过向社区的咨询和自己的努力,在解决这些问题的同时我们对Hive将SQL编译为MapReduce的过程有了

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