针对内置的函数,可以根据函数的应用类型进行归纳分类,比如:数值类型函数、日期类型函数、字符
本篇文章主要介绍如何在CDP DC7.0.3集群中使用Ranger在Hive中进行行过滤及列脱敏,行级别的过滤相当于一个强制性的where子句,例如在订单表中,员工仅被允许查看自己所在地区的订单,其他区域的无法查看。列脱敏可以对某些敏感信息的列进行数据屏蔽,例如身份证号可以屏蔽中间的八位。
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含义:connect to Hive Server on port number -hiveconf x=y Use this to set hive/hadoop configuration variables.
MaxCompute的UDF包括:UDF,UDAF和UDTF三种函数,本文将重点介绍如何通过Python实现这三种函数。 参数与返回值类型 参数与返回值通过如下方式指定: PythonUDF目前支持ODPSSQL数据类型有:bigint,string,double,boolean和datetime。SQL语句在执行之前,所有函数的参数类型和返回值类型必须确定。因此对于Python这一动态类型语言,需要通过对UDF类加decorator的方式指定函数签名。 函数签名signature通过字符串指定,语法如下:
本文主要讲述怎样用hive计算日期差问题。 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; //*查函数功能*// OK datediff(date1, date2) - Returns the number of days between date1 and date2 date1 and date2 are strings in the for
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):
本文档讲述如何开发Hive自定义函数(UDF),以及如何在Impala中使用Hive的自定义函数,通过本文档,您将学习到以下知识:
目前基于ELK架构的日志系统,通过filebeat收集上来的日志都会发送到同一个kafka topic中,然后再由Logstash消费处理写入Elasticsearch中,这种方式导致该topic包含所有业务日志,那么各个业务去做实时统计分析就会造成重复消费,使得流量成本的浪费;对于离线分析的日志来源是通过在应用服务端定时上传的方式,对于日志量比较大的业务,一方面上传时会对应用服务器造成比较大的压力,另一方面这种上传方式对于后续小时或者分钟级别分析造成一定延时。
摘要:本文介绍了 dinky 在 Flink on Kubernetes 的实践分享。内容包括:
order by:order by 是要对输出的结果进⾏全局排序,这就意味着只有⼀个reducer才能实现(多个reducer⽆法保证全局有序)但是当数据量过⼤的时候,效率就很低。如果在严格模式下(hive.mapred.mode=strict),则必须配合limit使⽤
SUID可以让调用者以文件拥有者的身份运行该文件,所以我们利用SUID提权的思路就是运行root用户所拥有的SUID的文件,那么我们运行该文件的时候就得获得root用户的身份了
我理想地是在寻找SHA512/SHA256哈希,类似于SHA()函数在Pig的linkedin datafu UDF中提供的功能。
本文整理自 NebulaGraph PD 方扬在「NebulaGraph x KubeBlocks」meetup 上的演讲,主要包括以下内容:
在hive0.13之后可以将功能函数注册到元数据中,无需每次创建session重新创建临时功能函数。
九、正则表达式 原文:Regular Expressions 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 自豪地采用谷歌翻译 部分参考了《JavaScript 编程精解(第 2 版)》 一些人遇到问题时会认为,“我知道了,我会用正则表达式。”现在它们有两个问题了。 Jamie Zawinski Yuan-Ma said, ‘When you cut against the grain of the wood, much strength is needed. When you prog
HiveSQL ->AST(抽象语法树) -> QB(查询块) ->OperatorTree(操作树)->优化后的操作树->mapreduce任务树->优化后的mapreduce任务树
本文主要以基于AWS 搭建的EMR spark 托管集群,使用pandas pyspark 对合作单位的业务数据进行ETL ---- EXTRACT(抽取)、TRANSFORM(转换)、LOAD(加载) 等工作为例介绍大数据数据预处理的实践经验,很多初学的朋友对大数据挖掘,数据分析第一直观的印象,都只是业务模型,以及组成模型背后的各种算法原理。往往忽视了整个业务场景建模过程中,看似最普通,却又最精髓的数据预处理或者叫数据清洗过程。
Excel有一个有趣且非常有效的技巧叫做隐式交集(Implicit Intersection),允许有效地使用大的命名区域和整列引用。
如果有一个依赖于一些计算慢的资源的用户定义函数,可能希望该用户定义函数在大多数情况下只返回其占用的单元格中最后一次计算得到的值,并且只偶尔使用计算慢的资源。
SQL是结构化查询语言,SQL也是一个标准,每个数据库服务器都在标准的基础上进行了相应的调整和扩展,相应的,每个数据库对数据的各种操作语言的语法就会做出相应的调整
类似于java的方法将一组逻辑语句封装在方法体 对外暴露方法名 事先提供好的一些功能可以直接使用 函数可以用在select 语句及其子句上 也可以用在update ,delete 语句当中
本系列文章主要针对ETL大数据处理这一典型场景,基于python语言使用Oracle、aws、Elastic search 、Spark 相关组件进行一些基本的数据导入导出实战,如:
在数据分析领域中,没有人能预见所有的数据运算,以至于将它们都内置好,一切准备完好,用户只需要考虑用,万事大吉。扩展性是一个平台的生存之本,一个封闭的平台如何能够拥抱变化?在对数据进行分析时,无论是算法也好,分析逻辑也罢,最好的重用单位自然还是:函数。 故而,对于一个大数据处理平台而言,倘若不能支持函数的扩展,确乎是不可想象的。Spark首先是一个开源框架,当我们发现一些函数具有通用的性质,自然可以考虑contribute给社区,直接加入到Spark的源代码中。 我们欣喜地看到随着Spark版本的演化,确实涌
①保证环境变量中有JAVA_HOME ②基于HADOOP工作,保证环境变量中有HADOOP_HOME ③在环境变量中配置HIVE_HOME,默认hive在启动时,会读取HIVE_HOME/conf中的配置文件
*更多函数:https://blog.csdn.net/qq646040754/article/details/82721801
使用 TypeScript、ScyllaDB 和 Next.js 构建视频流应用的最小设计。
所以在当面对很复杂的业务场景时,如何有效的复用,管理和维护 SQL代码是非常重要的。Byzer 很好的解决了这方面的问题。除了本篇模块化编程以外,相辅相成的还有一个能力,就是模板编程的能力: Byzer Man:Byzer 模板编程入门。
前面基本完成了动网格专题的发布,不过还是有一些内容并没有更新进去,比如说in-cylinder、接触检测、2.5D网格重构等。不过这些都是小技巧,写起来挺麻烦,以后有时间再通过案例视频的方式讲解好了。从今天开始最近一段时间准备发布Fluent UDF的一些内容。
1,Pig的安装 (一)软件要求 (二)下载Pig (三)编译Pig 2,运行Pig (一)Pig的所有执行模式 (二)pig的交互式模式 (三)使用pig脚本执行模式 3,Pig Latin语句的声明 (一)加载数据 (二)使用和处理数据 (三)存储中间数据 (四)存储最终数据 (五)调试Pig Latin语言 4,Pig的属性值管理 5,Pig一些注意事项 1,Pig的安装 (一)软件安装 必须配置:
大家好,我是来自 BOSS直聘的赵俊南,主要负责安全方面的图存储相关工作。作为一个从 v1.x 用到 v3.x 版本的忠实用户,在见证 NebulaGraph 发展的同时,也和它一起成长。
你有没有问过数据科学家是否希望他们的代码运行得更快?询问地球是否是平的,您可能会得到更多样化的回答。它确实与技术领域的其他任何事物没有任何不同,几乎总是越快越好。显着改善处理时间的最佳方法之一是(如果您还没有的话)从 CPU 切换到 GPU。感谢 Andrew NG 和 Fei-Fei Li 等先驱,GPU 因在深度学习技术方面表现特别出色而成为头条新闻。
最近因为工作需要对VLDB的一些论文进行了阅读。其中包括谷歌新发表的F1数据库的分析。解读谷歌论文一直都是不太容易的。因为谷歌向来都是说一半藏一半。这篇论文相对来说还是写的比较开放的,还是不能免俗。
仔细观察图1,会发现我们只有一个图表,并且根据用户选择的选项来更改图表的源数据。因此,假设有4个系列的数据——销售额、成本、利润和顾客数量,我们将添加第五个系列。这将始终显示用户选择的系列的数据,如下图2所示。
使用JdbcStorageHandler,可以将Hive连接到MySQL,PostgreSQL,Oracle,DB2或Derby数据源。然后,您可以创建一个表示数据的外部表,并查询该表。
Doris是一个MPP的OLAP系统,主要整合了Google Mesa(数据模型),Apache Impala(MPP Query Engine)和Apache ORCFile (存储格式,编码和压缩) 的技术。
使用过MySQL的人都知道,MySQL有很多内置函数提供给使用者,包括字符串函数、数值函数、日期和时间函数等,给开发人员和使用者带来了很多方便。
Apache ranger 是一个集中式的安全管理框架,用户可以登录到ranger的web控制台配置不同的策略,实现对hadoop相关生态组件细粒度的权限控制。
在先前的一篇文章中我曾介绍过,如何在 ClickHouse 中用 SQL 创建 UDF 自定义函数 ,《传送门》在此。
最近给StreamingPro提供了两个新的模块,一个是streamingpro-manager,一个是streamingpro-api。 streamingpro-manager主要是提供一个部署,管理Spark任务的web服务。streamingpro则是增强了定制StreamingPro的能力。当然,还有就是对原有功能的增强,比如StreamingPro SQL Server 支持异步导出数据,使得交互式查询中,如果有海量结果需要返回成为可能。
在流式计算领域,越来越多成熟的技术框架出现在开源世界,如Storm、Heron、Spark、Samza、Flink、Beam等。流式技术也逐步进化发展,支持流上丰富计算语法(类SQL)、支持at least once或exactly once语义、支持高可靠高可用、支持高吞吐低延迟、支持基于事件时间计算、支持统一整合接入抽象等,这些都从不可能变为可能。
在计算机的使用过程中,经常会有一些计划中的任务需要在将来的某个时间执行,linux中提供了一些方法来设定定时任务。
我们作为一个软件系统,肯定到处充满着各种单据,也必然需要有各种单据号与之对应。比如:电商行业的订单号、支付流水号、退款单号等等。SCM的采购单号、进货单号、出货单号、盘点单号等。在一个企业内部或者一个2C的平台,无法避免的需要通过某个单据号来进行沟通。所以一个好的单据号必然是便于沟通的,简单来说优先级就是 好记 > 好输入 > 好看,当然也是越短越好。
继 无编码利用协同算法实现个性化推荐,我纯粹使用SQL和配置实现了一个更为复杂一些的,计算文章词汇的tf/idf值,将浏览数作为预测值,使用线性回归算法进行模型训练的示例。帮助大家更好的了解StreamingPro对算法的优秀支持。这篇文章的示例将会跑在Spark 2.0 上了。为了方便大家体验,我已经将Spark 安装包,StreamignPro,以及分词包都准备好,大家下载即可。
场景描述:这是一个Spark的面试题合集。是我自己作为面试者和作为面试官都会被问到或者问到别人的问题,这个总结里面有大量参考了网上和书上各位老师、大佬的一些原文答案,只是希望可以给出更好的回答,一般上我都会把原文链接贴上,如有侵权请联系删除!
Excel催化剂不止于在数据处理、分析领域有大作为,甚至对日常数据录入这样本该有业务系统去完成的工作,也可以在Excel上又快又准地进行录入,避免许多中小企业,因IT系统的欠缺,无法顺利地开展数据化管理。
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我们知道在CDR排版中,如果需要使用合并打印功能,则需要将数据改成列,这样在调用中才不会出错,本次客户发的表格数据如下:
单元测试是开发者编写的一小段代码,用于检验被测代码的一个很小的、很明确的功能是否正确,通常而言,一个单元测试是用于判断某个特定条件(或者场景)下某个特定函数的行为1。
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