Hive – Distinct 的實現
2. ReduceSink是在mapper.close()時才執行的,在GroupByOperator.close()時,把結果輸出。注意這裡雖然key是count和uid,但是在reduce時分割槽是按count來的!
3. 第一步的distinct計算的值沒用,要留到reduce計算的才準確。這裡只是減少了key組合相同的行。不過如果是普通的count,後面是會合並起來的。
4. distinct通過比較
相關推薦
Hive – Distinct 的實現
1. 第一步先在mapper計算部分值,會以count和uid作為key,如果是distinct並且之前已經出現過,則忽略這條計算。第一步是以組合為key,第二步是以count為key. 2. ReduceSink是在mapper.close()時才執行的,在GroupByOperator.close()時
Hive當中實現pivot操作
0.背景 實際工作當中遇到這樣一個問題,資料如下,但是我想通過SQL將資料轉換成按列展示的形式,即常用的pivot透視操作。 # 原始資料 id item value 1 a 10 2 b 21 1 b 15 2 a 20 # 次級目標格式(S
基尼係數計算:sql (hive)實現
通過近似的方法,如何在sql中計算基尼係數。 ------------------------------------------------------------------------------------------------- 如何在python中實現基尼
hive語句實現列轉行
建表語句 CREATE TABLE XXXX表( evel_id string DEFAULT NULL COMMENT 'xxxxid', object_id string DEFAULT NULL COMMENT '所屬物件', obje
hive distinct優化
hive針對count(distinct xxx)只產生一個reduce的優化。0x00 造成的原因由於使用了distinct,導致在map端的combine無法合併重複資料;對於這種count()全聚合操作時,即使設定了reduce task個數,set mapred.reduce.tasks=100;hi
Hive裡實現行資料的拆分、一行轉多行、行轉列、explode使用
在做資料轉換、清洗的過程中,經常會對行進行拆分、一行資料拆分為多行資料,下面是簡單的例子: 如圖表裡有如下資料:最終要得到結果如下:先用split進行分割得到一個數組,在用explode拆分陣列。LATERAL VIEW explode(split(b,',')
hive0.11的hive server實現kerberos認證和impersonation中碰到的問題
1. 針對”select *from xxx“這種不起MR Job的語句,server端是直接通過MetastoreClient拿到了表對應hdfs的存放路徑用FetchTask讀取出來的。這邊有點要注意的是hive 0.11中新增加了一個配置項”hive.fetch.task.conversion“,由
hive------ Group by、join、distinct等實現原理
map etc 條件 val log in use ins none 操作 1. Hive 的 distribute by Order by 能夠預期產生完全排序的結果,但是它是通過只用一個reduce來做到這點的。所以對於大規模的數據集它的效率非常低。在很多
hive語句優化-通過groupby實現distinct
同事寫了個hive的sql語句,執行效率特別慢,跑了一個多小時程式只是map完了,reduce進行到20%。 該Hive語句如下: select count(distinct ip) from(sel
hive 底層模組實現-distinct
準備資料 語句 SELECT COUNT, COUNT(DISTINCT uid) FROM logs GROUP BY COUNT; hive> SELECT * FROM logs; OK a 蘋果 3 a 橙子 3 a 燒雞
Hive 實現 wordcount
style nbsp logs 執行 txt hive ble text bsp 創建表: create table hive_wordcount(context string); load data local inpath ‘/home/hadoop/files/
Hive實現自增列
func temporary bold function name pan 實現 () b- 1、用row_number()函數生成代理鍵 insert into table id_test select row_number() over() + t2.max_id a
基於hive的拉鏈表設計實現
show htm schema ive when form put 增量 上傳 參考http://lxw1234.com/archives/2015/08/473.htm 測試數據 order_2015-08-21 1 2015-08-18 2015-08-18 創建2 2
oozie4.3.0+sqoop1.4.6實現mysql到hive的增量抽取
ssa 使用 註意 表分區 namenode localhost coord 分隔 his 1.準備數據源 mysql中表bigdata,數據如下: 2. 準備目標表 目標表存放hive中數據庫dw_stg表bigdata 保存路徑為 hdfs://localh
ES學習筆記-elasticsearch-hadoop導入hive數據到es的實現探究
redis field 大數 bst 功能 一次 extern 環境搭建 exce 各個業務數據“匯總到hive, 經過ETL處理後, 導出到數據庫“是大數據產品的典型業務流程。這其中,sqoop(離線)和kafka(實時)幾乎是數據總線的標配了。 但是有些業務也有不標準的
大資料之Spark(五)--- Spark的SQL模組,Spark的JDBC實現,SparkSQL整合MySQL,SparkSQL整合Hive和Beeline
一、Spqrk的SQL模組 ---------------------------------------------------------- 1.該模組能在Spack上執行Sql語句 2.可以處理廣泛的資料來源 3.DataFrame --- RDD --- tabl
Hive使用druid做連線池程式碼實現
配置文件 hive_jdbc_url=jdbc:hive2://192.168.0.22:10000/default hive.dbname=xxxxx hive_jdbc_username=root hive_jdbc_password=123456 #配置初始化大小、最小、最大 hiv
Hive 實現WordCount
準備資料 wd.txt 建立Hive表 create table ruoze_wc( sentence string ); 載入資料到表中 load data local inpath '/home/hadoop/data/wd.txt' into table ruo
Hive使用pmod函式實現dayofweek函式功能
dayofweek在hive2.2.0開始支援,低版本的hive原生未提供dayofweek函式(獲取一個日期是星期幾的方法),所以只有我們自己編寫udf函式提供,udf就不說了,在這裡給出了一個使用hive原生函式獲取星期幾的技巧。pmod(datediff('${date}', '1920-01-01')
java實現Presto線上查詢Hive
@Override public String queryHiveData(String sql, int page, int pageSize, String jobID, long startTime) { SQLQueryModel sqlQueryModel =