使用coalesce将%2列合并为%1时出现问题_HIve:将Cast与COALESCE结合使用并为其添加别名 - 腾讯云开发者社区

我们需要coalesce算子。...假设我们希望将原本的分区个数A通过重新分区变为B，那么有以下几种情况： A > B（多数分区合并为少数分区） A与B相差值不大此时使用coalesce即可，无需shuffle过程。...A与B相差值很大此时可以使用coalesce并且不启用shuffle过程，但是会导致合并过程性能低下，所以推荐设置coalesce的第二个参数为true，即启动shuffle过程。...A < B（少数分区分解为多数分区）此时使用repartition即可，如果使用coalesce需要将shuffle设置为true，否则coalesce无效。...使用checkpoint的优点在于提高了Spark作业的可靠性，一旦缓存出现问题，不需要重新计算数据，缺点在于，checkpoint时需要将数据写入HDFS等文件系统，对性能的消耗较大。

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Spark性能优化 (2) | 算子调优

mapPartitions算子也存在一些缺点：对于普通的map操作，一次处理一条数据，如果在处理了2000条数据后内存不足，那么可以将已经处理完的2000条数据从内存中垃圾回收掉；但是如果使用mapPartitions...三. filter 与 coalesce 的配合使用在Spark任务中我们经常会使用filter算子完成RDD中数据的过滤，在任务初始阶段，从各个分区中加载到的数据量是相近的，但是一旦进过filter...假设我们希望将原本的分区个数A通过重新分区变为B，那么有以下几种情况： 1. A > B（多数分区合并为少数分区） A与B相差值不大此时使用coalesce即可，无需shuffle过程。...A与B相差值很大此时可以使用 coalesce 并且不启用 shuffle 过程，但是会导致合并过程性能低下，所以推荐设置 coalesce 的第二个参数为 true，即启动 shuffle 过程。...A < B（少数分区分解为多数分区）此时使用repartition即可，如果使用coalesce需要将shuffle设置为true，否则coalesce无效。

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MySQL分区表（1416）

提高可用性：在某些情况下，如果一个分区出现问题，其他分区仍然可以继续工作，这提高了整个表的可用性。...创建分区表时，使用DATA DIRECTORY和INDEX DIRECTORY选项为每个分区指定存储路径。使用CREATE TABLE ......PARTITION BY语句定义分区表结构，并为每个分区指定DATA DIRECTORY和INDEX DIRECTORY。...合并分区（Merged Partitioning）：描述：这是一种特殊的分区策略，它允许将多个分区合并为一个单一的分区。这在某些情况下可以提高查询性能，因为合并分区可以减少分区开销。...操作步骤：使用ALTER TABLE ... COALESCE PARTITION语句将两个或多个相邻分区合并为一个分区。

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SQL系列（一）快速掌握Hive查询的重难点

mapjoin合并为一个 set hive.auto.convert.join.noconditionaltask.size=10000000; -- 多个mapjoin转换为1个时，所有小表的文件大小总和的最大值...缺省时默认为NULL操作上理解为：将col向下滞后n行分析函数lead(col, n, DEFAULT) over()与lag相反操作上可理解为：将col向上滞前n行分析函数first_value(col...然后将所有组合写入grouping sets里。...然后将所有组合写入grouping sets里。...因为在业务中，有些SubQuery需要被反复使用，但使用场景也仅限于当前SQL，为此开发中间表就显得不值当。

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HAWQ取代传统数仓实践（十）——维度表技术之杂项维度

但是，若外键列表已经很长，则应该避免将更多的外键加入到事实表中。 4. 将标志位字段存储到订单维度中可以将标志位字段添加到订单维度表中。...上一篇我们将订单维度表作为退化维度删除了，因为它除了订单号，没有其它任何属性。与其将订单号当成是退化维度，不如视其为将低基数标志或状态作为属性的普通维度。...使用杂项维度处理这些标志位的适当替换方法是将它们包装为一个杂项维度，其中放置各种离散的标志或状态数据。对杂项维度数据量的估算会影响其建模策略。...另一方面，如果具有高度非关联的属性，包含更多的数量值，则将它们合并为单一的杂项维度是不合适的。...源数据中有四个属性列，而事实表中只对应一列，因此需要使用四列关联条件的组合确定杂项维度表的代理键值，并装载到事实表中。五、测试 1. 准备测试数据使用下面的脚本添加八个销售订单。

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mysql分区语句

PARTITION n0 VALUES LESS THAN (1960), PARTITION n1 VALUES LESS THAN (1970) ); 5:也可以将两个分区合并为一个分区...12个分区变为8个分区 ALTER TABLE clients COALESCE PARTITION 4; 同样的有以下的语句关于KEY分区的表: mysql> CREATE TABLE clients_lk...PARTITION 18; ERROR 1478 (HY000): Cannot remove all partitions, use DROP TABLE instead 要是分区数比现有的分区数多的话,只能使用...PARTITION n0 VALUES LESS THAN (1960), PARTITION n1 VALUES LESS THAN (1970) ); 5:也可以将两个分区合并为一个分区...PARTITION 18; ERROR 1478 (HY000): Cannot remove all partitions, use DROP TABLE instead 要是分区数比现有的分区数多的话,只能使用

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Mysql8.0中的Json数据类型

Transactional @Query(nativeQuery = true, value = "UPDATE xxx AS a " + "SET a.machine_wording = coalesce...转换成一个表，然后通过where条件过滤掉uuid等于传入的uuid的JsonObject，然后通过json_arrayagg函数将过滤后的JsonObject转换成JsonArray，最后通过update语句将原来的...07-22测试环境产生问题在测试环境中的时候对下边这个需求进行测试的时候产生了一些小问题根据UUID查询出对应的JsonObject并且将其删除，并保留该JsonArray的其他数据首先使用我上边...deleteJsonObjectByUuid方法时会在特殊环境下产生一些问题 出现问题的场景当我们的machine_wording字段中的JsonArray中的JsonObject为一个的时候会出现删除不掉的问题...产生问题的原因是对应的sql是先找到UUID不等于传入的时候他就会拿到所有不等于的然后更新到这个字段中，相当于删掉了，所以当只有一个的时候他找不到然后没有办法更新上去，所以就会出现问题 以下是我进行修改之后的方法

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Spark 转换算子源码

，传入分区id, 可以在数据中直接使用。...distinct是由其他基础的算子组合实现的，其原理是使用map将其转换为（key,null），调用reduceBykey进行聚合去重，最后再使用map转换为key。...N > M, N和M差不多的情况下，可以将shuffle设置为false，这种情况就是将多个分区合并为一个新的分区。父RDD和子RDD是窄依赖的关系。...RDD分区合并为更少的分区。...(numPartitions, shuffle = true) } 如果是进行减少分区数，可以使用coalesce算子，避免执行shuffle过程。

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spark计算操作整理

」 union 将两个数据集合并为一个数据集, 用于后续处理. cartesian 对两个数据集做笛卡尔积....K 在数据1中, 不再数据2中 zip 将两个数据集合并为(K, V)数据集, 两数据集元素数量必须一致「分区操作」 coalesce 将 RDD 缩减到 n 个分区, 可指定是否乱序 repartition...可自定义分区函数与排序函数 glom 将每个分区的元素合并为一个列表结果的获取操作用于从已经处理过的数据集中取出结果....方法名说明「数据合并」 reduce 通过自定义函数, 将数据集中所有元素合并为一个元素返回. fold 将所有元素合并为一个....与reduce的区别是, 这个函数有个初始值 aggregate 将所有元素合并为一个元素. 在合并过程中可以携带自定义信息. 合并前后的数据类型可以不一样.

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Terrafrom函数解析

signum(-13) -1 字符串处理函数函数名描述使用示例...chunklist(list, chunk_size) coalesce...返回第一个非空的字符串 coalesce("", "b") b...list合并为一个list concat("a", "", "b", "c") "a", "", "b", "...map合并为一个map，并移除重复的key merge({"a"="b", "c"="d"}, {"e"="f", "c"="z"}) {"a" = "b", "c" =

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分区的管理和调整都有哪些

所有这些操作都可以通过使用ALTER TABLE命令的分区扩展来实现。...个分区合并为n个分区（m>n），即减量重新组织分区 RANGE：ALTER TABLE tb REORGANIZE PARTITION s0,s1,......INTO ( list_partitions_exprs(n) ) HASH & KEY：ALTER TABLE clients COALESCE PARTITION n; (n小于原有分区数) 数据不丢失的前提下...，将分区表的m个分区拆分为n个分区（m<n），即增量重新组织分区 RANGE：ALTER TABLE tb REORGANIZE PARTITION p0,p1,......ALTER TABLE tb OPTIMIZE PARTITION p0, p1; 如从分区中删除了大量的行，或者对一个带有可变长度字段（VARCHAR、BLOB、TEXT类型）的行作了许多修改，可以使用优化分区来收回没有使用的空间

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性能优化之查询转换 - 子查询类

1 子查询推进子查询推进（又称子查询推入）是指优化器将子查询提前进行评估，使得优化器可以更早地介入优化以获得更优质的执行计划。这个技术可以通过提示PUSH_SUBQ/NO_PUSH_SUBQ控制。...2 子查询解嵌套、展开子查询解嵌套是指优化器将子查询展开，和外部的查询进行关联、合并，从而得到更优的执行计划。可以通过UNNEST/NO_UNNEST提示控制是否进行解嵌套。...这种方式的优点在于，使用WITH子句的子查询在复杂查询语句中只需要执行一次，但结果可以在同一个查询语句中被多次使用。缺点在于，这种方式不允许语句变形，所以无效的情况较多。下面看一个示例。...4 子查询合并在语义等价的前提下，如果多个子查询产生的结果集相同，则优化器可以使用这种技术将多个子查询合并为一个子查询。这样的好处在于减少多次扫描产生的开销。...可以通过NO_COALESCE_SQ/COALESCE_SQ提示来控制。

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视图

可以使用系统视图返回与SQL server实例或在该实例中定义的对象有关的信息。例如，查询sys.databases 目录视图以便返回与实例中提供的用户定义数据库有关的信息。...以下示例将创建一个视图并为该视图创建索引。包含两个查询，它们使用 AdventureWorks 数据库中的索引视图。...OBJECT_NAME(referencing_id) AS referencing_entity_name, o.type_desc AS referencing_desciption, COALESCE...referenced_server_name, referenced_database_name, referenced_schema_name, referenced_entity_name, COALESCE...sp_rename，但是建议删除现有视图，然后使用新名称重新创建。

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Spark优化(二)----资源调优、并行度调优

1.Spark作业基本运行原理：我们使用使用spark-submit提交一个Spark作业之后，这个作业就会启动一个对应的Driver进程。...Driver进程会将我们编写的Spark作业代码分拆为多个stage，每个stage执行一部分代码片段，并为每个stage创建一批task，然后将这些task分配到各个Executor进程中执行。...唯一需要注意的一点是，如果需要使用collect算子将RDD的数据全部拉取到Driver上进行处理，那么必须确保Driver的内存足够大，否则会出现OOM内存溢出的问题。...xx,num) --scala （4）sc.parallelizePairs(xx,num) --java 参数说明：以上四个都是设置分区数（5）rdd.repartitiion(num) /rdd.coalesce...(num) 参数说明：重分区repartition方法就是调用了coalesce方法,shuffle为true的情况，coalesce没有shuffle （6）rdd.reduceByKey(xx,num

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数据结构第17讲沟通无限校园网——最小生成树（kruskal算法）

（5）合并结点4和结点5集合号不同，即属于两个不同连通分支，则将边（4，5）加入边集TE，执行合并操作将两个连通分支所有结点合并为一个集合；假设我们把小的集合号赋值给大的集合号，那么5号结点的集合号也改为...（7）合并结点3和结点7集合号不同，即属于两个不同连通分支，则将边（3，7）加入边集TE，执行合并操作将两个连通分支所有结点合并为一个集合；假设我们把小的集合号赋值给大的集合号，那么3号结点的集合号也改为...（9）合并结点4和结点7集合号不同，即属于两个不同连通分支，则将边（4，7）加入边集TE，执行合并操作将两个连通分支所有结点合并为一个集合；假设我们把小的集合号赋值给大的集合号，那么4、5号结点的集合号都改为...（15）合并结点5和结点6集合号不同，即属于两个不同连通分支，则将边（5，6）加入边集TE，执行合并操作将两个连通分支所有结点合并为一个集合；假设我们把小的集合号赋值给大的集合号，那么6号结点的集合号都改为...（19）合并结点1和结点2集合号不同，即属于两个不同连通分支，则将边（1，2）加入边集TE，执行合并操作将两个连通分支所有结点合并为一个集合；假设我们把小的集合号赋值给大的集合号，那么2、3、4、5

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企业级数据治理工作怎么开展？Datahub这样做

了解数据的用户可以通过编写描述和使用标签和词汇表术语对数据进行分类来轻松注释您拥有的数据。 DataHub 还在右侧栏中增加了简单而强大的注释工具。...如何去定义数据的合规标准？ DataHub 的业务词汇表功能可以提供一站式服务，来标准化数据的合规类型，并为整个企业提供数据合规性的事实标准。...将数据按照合规类型标准化为不同的级别，例如敏感数据、机密数据等等。单击术语表功能可让您轻松查看关联该术语的实体列表。术语表还允许您定义业务术语并将数据集和仪表板与术语相关联。...在 DataHub 中，您可以将术语表应用于数据集中的特定列，这样您就可以对数据进行分类并为其分配合规类型。您还可以为术语表设置继承结构，以便特定类别自动与其他词汇表术语分类。...在下面的示例中，我们将所有标记为“品种”的数据设置为也属于“敏感”的术语，因此它会在整个 DataHub 中自动携带该合规类型。如何将我的数据资产应用于部门级？

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企业级数据治理工作怎么开展？Datahub这样做

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【数据库设计和SQL基础语法】--查询数据--聚合函数

四、高级聚合函数 4.1 GROUP_CONCAT GROUP_CONCAT 是一种聚合函数，用于将每个分组中的字符串值合并为一个字符串，并可选地使用分隔符分隔各个值。...注意事项 GROUP_CONCAT 通常用于合并文本数据，适用于需要将组内多个值合并为一个字符串的情况。...4.2 CONCAT_WS CONCAT_WS 是一种字符串函数，用于将多个字符串连接在一起，并使用指定的分隔符分隔它们。...使用 COALESCE 或 IFNULL：使用 COALESCE 函数（在多数数据库系统中）或 IFNULL 函数（在 MySQL 中）来处理 NULL 值。...连接操作和 NULL 值使用 COALESCE 或 IFNULL 连接值：在连接操作中，如果有可能出现 NULL 值，可以使用 COALESCE 或 IFNULL 将 NULL 转换为其他值。

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【数据库设计和SQL基础语法】--查询数据--聚合函数

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如何保障移动终端安全？一文详解源自支付宝的全链路安全防护建设

6月24日，蚂蚁集团和互联网安全新媒体FreeBuf联合开展移动安全公开课，蚂蚁集团数字科技mPaaS技术专家叶鸣宇（夜禹）在线讲解了mPaaS移动安全合规整体解决方案与实践，我们将内容整理出来与大家分享...此外，自2015年起，国内金融机构开始尝试使用将人脸识别作为一种用户身份核验方式，并将APP的业务直接依赖人脸身份核验的结果。...→事中主要是通过移动隐私合规安全切面的方式来对所有的API进行一个切面，从而监控每个用户在使用过程中所涉及到的权限情况以及隐私异常的问题。...→事后就是出现问题后，企业方根据监控的数据下发指令对隐私异常或者有风险的地方进行阻断，从而把风险降到最低。...目前，外部的很多厂商提供相关能力仅仅体现在事前的部分是无法完全把控风险的，而移动隐私合规解决方案可以帮助企业在测试过程中、在线上过程中以及出现问题之后快速响应及时管控。

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Spark性能调优-RDD算子调优篇（深度好文，面试常问，建议收藏）

Spark性能优化 (2) | 算子调优

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