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从本篇开始，介绍使用Kettle实现Hadoop数据仓库的ETL过程。我们会引入一个典型的订单业务场景作为示例，说明多维模型及其相关ETL技术在Kettle上的具体实现。本篇首先介绍一个小而典型的销售订单示例，描述业务场景，说明示例中包含的实体和关系，并在MySQL数据库上建立源数据库表并生成初始的数据。我们要在Hive中创建源数据过渡区和数据仓库的表，因此需要了解与Hive创建表相关的技术问题，包括使用Hive建立传统多维数据仓库时，如何选择适当的文件格式，Hive支持哪些表类型，向不同类型的表中装载数据时具有哪些不同特性。我们将以实验的方式对这些问题加以说明。在此基础上，我们就可以编写Hive的HiveQL脚本，建立过渡区和数据仓库中的表。本篇最后会说明日期维度的数据装载方式及其Kettle实现。
二、按需装载 前面已经做了“初始装载”和“定期装载”。还有一种需要熟悉的装载类型，按需装载。所谓“按需装载”指的是，在正常调度之外，当源数据有效或者数据仓库需要时进行装载。例如，促销销售源数据只有在促销期内有效，而在其它时间是无效的，而对促销期数据就要进行按需装载。 在“建立数据仓库示例模型”中讨论的日期维度数据生成可以看做是一种按需装载。数据仓库预先装载了日期，当日期用完时，需要再次运行预装载。 本节的主题是按需装载，首先修改数据库模式，然后在DW数据库上执行按需装载，使用促销期场景进行说明。定期装载不适合促销期场景，因为促销期数据并不是按调度定期装载。下面是需要装载的促销期内容，存储在source.promo_schedule表中。
01 SQL SQL，脚本查询语言，处理代码的顺序不是按照脚本语言的顺序，这点是不同于其他编程语言的最明显特征。 SQL语言常见的比如，Mysql，HiveQL，Oracle等，虽然语法上存在一些差异，但它们在解释查询脚本上，尤其是在解析语句执行顺序上具有共性。如果将脚本语言分解为一系列的语句，那么这些语句的先后执行顺序是怎样的呢？ 这篇文章，主要总结SQL语句的执行顺序。 02 Select语句执行顺序 select查询语句的执行顺序，可以看出首先执行FROM子句，最后执行ORDER BY 执行顺序：
在写HiveQL的时候，往往发现内置函数不够用，Hive支持用户自定义函数UDF，使用Java进行开发。很多时候这显得过于繁重。因而Hive中提供了Transform机制（基于hadoop streaming），这种机制相当于提供了一个脚本程序的入口，因此我们可以很方便的使用shell、perl、python等语言进行开发。
在前两篇文章中，我们从多个角度，由浅入深，对比了pandas和SQL在数据处理方面常见的一些操作。
小结一下 git log 命令的使用 git log 命令形式: git log [<options>] [<since>..<until>] [[--] <path>...] 不带参时： 列出所有历史记录，最近的排在最上方 默认输出commit hash, author, date, commit message 记录过多时按Page Up、Page Down、↓、↑来控制显示 按q退出历史记录 带参时： 常用参数列举 参数 作用 -n 显示前n条 --stat 显示每次更新的修改文件的统计信息(列出修
前面文章中，我们用Kettle工具实现了Hadoop多维数据仓库的基本功能，如使用Sqoop作业项、SQL脚本、Hadoop file output、ORC output等步骤实现ETL过程，使用Oozie、Start作业项定期执行ETL任务等。本篇将继续讨论常见的维度表技术，以最简单的“增加列”开始，继而讨论维度子集、角色扮演维度、层次维度、退化维度、杂项维度、维度合并、分段维度等基本的维度表技术。这些技术都是在实际应用中经常使用的。在说明这些技术的相关概念和使用场景后，我们以销售订单数据仓库为例，给出Kettle实现和测试过程。
获取字符数是一个有用的实用程序，在许多情况下都很有用，我们可以使用它来获取空格数和随后的单词数，或者这可用于获取字符串中某个分隔符的计数。
案件回顾 面包是不是变轻了 面包店对外声称每个面包分量为400g 老店主退休，儿子接管面包店 有顾客投诉，面包分量比以前的轻了 统计了30个面包的重量，发现面包平均重量为397g（问题：手工面包不可能每个正好400g，根据数据判断，面包的分量到底有没有变轻？） 模拟实验与分析 将数据存储为csv格式，其中每个观测对象（各个面包）占一行，测定的变量（购买日期和面包重量）排成一列。将数据导入python。 import pandas as pd breads = pd.read_csv('breads.c
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1、date：显示、设置系统的日期和时间。 $date 2011年 01月 30日 星期日 14:43:35 CST $date 012309232011 执行结果：设置主机的时间日期为：2011/01/23 09：23 $date +'%d %H %M' 以一定的格式显示时间或日期信息，常见有如下的格式： %d ：显示日 $date +'%d' 30 %D ：显示日期 $date +'%D' 01/30/11 %e ：不足二位数的部分不用0补而是用空格补 %m ：显示月份 %Y ：显示公元年
Hive是Hadoop的一个模块。它是一个用于开发SQL类型脚本执行MapReduce操作的平台。
存储过程是用户定义的一系列sql语句的集合，涉及特定表或其它对象的任务，用户可以调用存储过程，而函数通常是数据库已定义的方法，它接收参数并返回某种类型的值并且不涉及特定用户表。
Hive：Hadoop刚开始出来的时候，使用的是hadoop自带的分布式计算系统 MapReduce，但是MapReduce的使用难度较大，所以就开发了Hive。Hive的出现解决了MapReduce的使用难度较大的问题，Hive的运行原理是将HQL语句经过语法解析、逻辑计划、物理计划转化成MapReduce程序执行。
我最近研究了hive的相关技术，有点心得，这里和大家分享下。 首先我们要知道hive到底是做什么的。下面这几段文字很好的描述了hive的特性： 1.hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供完整的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。其优点是学习成本低，可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。 2.Hive是建立在 Hadoo
-p 除了显示基本信息之外，还附带了每次提交的变化，好处：当进行代码审 review 时，可以快速看到别人提交代码的差异
窗口函数（Window Functions）是SQL标准中的一个高级特性，它允许用户在不改变查询结果集行数的情况下，对每一行执行聚合计算或其他复杂的计算。这些计算是基于当前行与结果集中其他行之间的关系进行的。窗口函数特别适用于需要执行跨多行的计算，同时又想保持原始查询结果集的行数不变的场景。
前些年的段子里，总有一些主考官的思想格局打不开，抛出这样的问题：让我在10秒钟内记住你。于是就有了，被打耳光的，被亲的，被扒衣服的，摔手机的······但作为程序员，要怎么用代码震惊的别人呢？
本篇重点是针对销售订单示例创建并测试数据装载的Kettle作业和转换。在此之前，先简要介绍数据清洗的概念，并说明如何使用Kettle完成常见的数据清洗工作。由于本示例中Kettle在Hadoop上的ETL实现依赖于Hive，所以之后对Hive做一个概括的介绍，包括它的体系结构、工作流程和优化。最后用完整的的Kettle作业演示如何实现销售订单数据仓库的数据转换与装载。
这个问题很常见，解决起来也不难，即按“型号+序号”进行分组，对后面各“日期”列求和：
表类型的定义和表类型与 ACID 属性的关系图使得 Hive 表变得清晰。表的位置取决于表的类型。您可以根据其支持的存储格式选择表的类型。
维度表是维度建模的灵魂所在，在维度表设计中碰到的问题（比如维度变化、维度层次、维度一致性、维度整合和拆分等）都会直接关系到维度建模的好坏，因此良好的维表设计就显得至关重要，今天就让我们就一起来探究下关于维表设计的相关概念和一些技术。
Make Directory缩写，创建目录（文件夹） mkdir [-p] dirName
ORC 是 Optimized Row Columnar 的缩写，ORC 文件格式提供一种高效的方法来存储Hive数据。旨在解决其他Hive文件格式的局限。当Hive读取，写入和处理数据时，使用 ORC 文件格式可以提高性能。
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很多做外贸或是国外广告联盟的，可能会遇到要求填写W-8 BEN表格，小编也不例外，如今美国监管比以前严格了，这个东西经常要填写，小编收集了一些资料一并发出来给大家。
1000倍的速度听起来很夸张。Python并不以速度著称。这是真的吗？当然有可能 ，关键在于你如何操作！
数据来源[1]于细胞学万能老二的期刊《nature cell biology》的一篇文章《Transcriptional diversity and bioenergetic shift in human breast cancer metastasis revealed by single-cell RNA sequencing》[2]，提到了乳腺癌转移过程中的mitochondrial oxidative phosphorylation (OXPHOS) 通路激活问题。
导读：在已经准备好工具箱的情况下，我们来学习怎样使用pandas对数据进行加载、操作、预处理与打磨。
随着系统用户量的不断增加，MySQL 索引的重要性不言而喻，对于后端工程师，只有在了解索引及其优化的规则，并应用于实际工作中后，才能不断的提升系统性能，开发出高性能、高并发和高可用的系统。 今天小编首先会跟大家分享一下MySQL 索引中的各种概念，然后介绍优化索引的若干条规则，最后利用这些规则，针对面试中常考的知识点，做详细的实例分析。
题目描述 小蓝要为一条街的住户制作门牌号。这条街一共有2020位住户，门牌号从1到2020编号。小蓝制作门牌的方法是先制作0到9这几个数字字符，最后根据需要将字符粘贴到门牌上，例如门牌1017需要依次粘贴字符1、0、1、7，即需要1个字符0，2个字符1，1个字符7。请问要制作所有的1到2020号门牌，总共需要多少个字符2？ 题目分析 题目代码
您可以使用内置的SURROGATE_KEY用户定义函数（UDF）在将数据输入表中时自动为行生成数字ID。生成的代理键可以替换多个复合键。
Linux文件目录管理 文件的路径 路径: . 表示当此层目录 .. 表示上一层目录 - 代表前一个工作目录 ~ 代表"目前用户身份"所在的文件夹 ~account 代表account这个用户的主文件夹(account是个账号名称) 使用cd 命令切换目录 pwd 显示目前所在目录 pwd -P(大写P)显示连接目录 //创建目录: mkdir 目录名 rmdir 目录名 执行文件路径变量$PATH ls命令的完整路径为:/bin/ls 查询环境变量路径: echo $PATH /usr/lo
本文是 Python 系列的 Cufflinks 补充篇。整套 Python 盘一盘系列目录如下：
首先我们先了解一下Hadoop的起源。然后介绍一些关于Hadoop生态系统中的具体工具的使用方法。如:HDFS、MapReduce、Yarn、Zookeeper、Hive、HBase、Oozie、Mahout、Pig、Flume、Sqoop。
25:计算两个日期之间的天数 查看 提交 统计 提问 总时间限制: 1000ms 内存限制: 65536kB描述 给定两个日期，计算相差的天数。比如2010-1-1和2010-1-3相差2天。 输入共两行： 第一行包含三个整数startYear，startMonth，startDay，分别是起始年、月、日。 第二行包含三个整数endYear，endMonth，endDay，分别是结束年、月、日。 相邻两个整数之间用单个空格隔开。 年份范围在1~3000。保证日期正确且结束日期不早于起始日期。输出
以下是 MySQL_fetch_array 和 MySQL_fetch_object 的区别：
对日期进行插值是一项非常常见的任务。很多时候我们手头的时间序列都是不完整的，当中总会因为这样那样的原因漏了几天的观测，例如股票停牌了，观测仪器坏了，值班工人生病了等等。在分析时，我们为了获得完整的时间序列就需要“插入”那些丢失的日期。
各位同学们大家好，今天又到了周日，视频课程的时候。上次咱们讲的是日历组件。 简短的回顾一下上周的内容，免得同学们一时断篇，想不起来身在何方。日历这种东西，初学者，包括我在内，多数都会有些不知从哪里下手。会有些不太理解这东西是怎么把每个月的格，都画出来的。 其实，单纯的日历，非常简单。本质就是Date()对象的应用。 日历是几行七列的表格，那么肯定是for...for循环嵌套的了。如果哪个同学不熟悉嵌套for循环，那肯定是没写过99乘法表。 ============ 今天这次课就是详细的给大家讲一个日历的内部
最近一位朋友在用Power BI做一项与日期相关的分析时，出现了一些看起来很奇怪的情况：
本文通过一个例子，综合体现常用的删前N行、借用标题行、删空行的操作方法。数据样式及要求如下：
转载自http://www.cnblogs.com/sharpxiajun/archive/2013/06/02/3114180.html Hive简介 首先我们要知道hive到底是做什么的。下面这几段文字很好的描述了hive的特性： 1.hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供完整的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。其优点是学习成本低，可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的M
上一篇文章中，我们介绍了 SQL 中最基本的 DML 语法，包括 insert 的插入数据、update 的更新数据、delete 的删除数据以及基本的查询语法，但大多比较简单不能解决我们日常项目中复杂的需求。
自从学了Python后就逼迫自己不用Excel，所有操作用Python实现。目的是巩固Python，与增强数据处理能力。
以上是示例底表，共有 8 条数据，城市1、城市2 两个城市，下面各有地区1～4，每条数据都有该数据的人口数。
内存限制: 65536kB 描述
可以使用 git status -s 命令或 git status --short 命令，得到一种更为紧凑的格式输出。
首先因为网站很多是动态的，直接用bs4是获取不到有些信息的，所以我们使用selenium和phantomjs将文件保存在本地，然后再处理。
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