了解如何在不排序或更改其顺序的情况下使用awk'!visited $ 0 ++'。 [jb0vbus7u0.png] 假设您有一个文本文件，并且需要删除它的所有重复行。...对于文件的每一行，如果行出现次数为零，则将其增加一并打印该行，否则，它仅增加出现次数而无需打印该行。 我对awk并不熟悉，所以我想了解它是如何通过这么短的脚本来实现这一点的。...（注意：在我们访问变量的值之后执行操作） 综上所述，整个表达式的计算结果是: 如果事件为零 / 空字符串，则返回true 如果出现的次数大于零，则返回false awk语句由一个模式-表达式和一个关联的操作组成...否则，不执行操作，也不打印任何内容。 为什么不使用 uniq 命令？ uniq命令仅除去相邻的重复行 。...abc ghi def xyz klm 参考资料 Gnu awk 用户指南 awk 中的数组 Awk真值 Awk 表达式 如何在Unix中删除文件中的重复行？ 删除重复行而不排序 awk '!
以下示例代码使用 SQL 别名为 CTOF 来注册我们的转换 UDF，然后在 SQL 查询使用它来转换每个城市的温度。...为了简单起见，我们将实现一个叫 SUMPRODUCT 的 UDAF 来计算以库存来分组的所有车辆零售价值，具体的数据如下： {"Make":"Honda","Model":"Pilot","RetailValue...如果我们只使用 Spark 进行大数据计算，不使用其他的计算框架（如MapReduce或者Storm）时，就采用 Standalone 模式就够了，尤其是单用户的情况下。...在 Spark 中，计算将会分成许多小的任务，保证能在任何节点运行后能够正确合并，因此，就算某个节点出现故障，这个节点的任务将均匀地分散到集群中的节点进行计算，相对于传递故障恢复机制能够更快地恢复。...NONE: 不持久化集群的元数据，当出现异常的是，新启动 Master 不进行信息恢复集群状态，而是直接接管集群。 57.
至于UDAF具体要操作DataFrame的哪个列，取决于调用者，但前提是数据类型必须符合事先的设置，如这里的DoubleType与DateType类型。...UDAF的核心计算都发生在update函数中。在我们这个例子中，需要用户设置计算同比的时间周期。...以本例而言，每一个input就应该只有两个Field的值。倘若我们在调用这个UDAF函数时，分别传入了销量和销售日期两个列的话，则input(0)代表的就是销量，input(1)代表的就是销售日期。...，除了需要对UDAF进行实例化之外，与普通的UDF使用没有任何区别。...通过Spark提供的UDF与UDAF，你可以慢慢实现属于自己行业的函数库，让Spark SQL变得越来越强大，对于使用者而言，却能变得越来越简单。
这种方法比较繁琐，但是可以在预先不知道schema和数据类型的情况下在代码中动态创建DataFrame。 ?...六，DataFrame的API交互 DataFrame和DataSet具有完全相同的API，此处演示DataFrame常用的一些API使用。...可以把DataFrame当做数据类型为Row的RDD来进行操作。 ? ? ? ? ? ? ?...3，类Excel操作 可以对DataFrame进行增加列，删除列，重命名列，排序等操作，去除重复行，去除空行，就跟操作Excel表格一样。 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?...其中UDAF由分为弱类型UDAF和强类型UDAF，前者可以在DataFrame，DataSet，以及SQL语句中使用，后者仅可以在DataSet中使用。 1，普通UDF ? ?
以下示例代码使用 SQL 别名为 CTOF 来注册我们的转换 UDF，然后在 SQL 查询使用它来转换每个城市的温度。...为了简单起见，我们将实现一个叫 SUMPRODUCT 的 UDAF 来计算以库存来分组的所有车辆零售价值，具体的数据如下： {"Make":"Honda","Model":"Pilot","RetailValue...如果我们只使用 Spark 进行大数据计算，不使用其他的计算框架（如MapReduce或者Storm）时，就采用 Standalone 模式就够了，尤其是单用户的情况下。...在 Spark 中，计算将会分成许多小的任务，保证能在任何节点运行后能够正确合并，因此，就算某个节点出现故障，这个节点的任务将均匀地分散到集群中的节点进行计算，相对于传递故障恢复机制能够更快地恢复。...NONE: 不持久化集群的元数据，当出现异常的是，新启动 Master 不进行信息恢复集群状态，而是直接接管集群。 57. Spark的存储体系 ?
创建外部表：当数据已经在HDFS上以某种格式存储，并且需要将其暴露给其他系统（如Spark、Presto）使用时，通常会创建外部表。...6 UDF、UDAF、UDTF 在 Hive 中，用户可以编写自定义函数（User-Defined Functions，UDFs）来实现自己的业务逻辑。...根据计算方式的不同，Hive 中的自定义函数主要分为三类：UDF、UDAF 和 UDTF。...OVER() 可以出现在聚合函数（如 SUM、COUNT、AVG、MIN、MAX 等）的后面。 ...mapreduce.job.reduces=10; --如设置 reduce 数量为 10，使用 rand()， 随机生成一个数 --x % 10,这样数据就会随机进入 reduce 中，防止出现有的文件过大或过小
在SQL语句中使用自定义函数时，如果计算的数据量过大并且存在倾斜，会导致作业占用的内存超出默认分配的内存。...因为MaxCompute使用分布式计算的方式来处理聚合函数，因此需要知道如何序列化和反序列化数据，以便于数据在不同的设备之间进行传输。 UDAF代码示例如下。...type：表示返回值的数据类型。UDAF只返回一列。...使用示例 以通过MaxCompute Studio开发计算平均值的UDAF函数AggrAvg为例，实现逻辑如下。...用普通方式创建Java UDTF时可省略大括号（{}）。 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。
2、数据虚拟化 Moonbox提供虚拟表到物理表之间的映射，终端用户无需关心数据的物理存放位置和底层数据源的特性，可直接操作数据，体验类似操作一个虚拟数据库。...包括对用户的创建删除和授权，数据表或者数据列的访问授权，挂载、卸载物理数据源或者数据表，创建删除逻辑数据库，创建删除udf/udaf，创建删除定时任务等。...4、列权限控制 数据安全越来越受到企业的重视，我们希望在方便快捷提供计算服务和数据服务的同时，还能够实现数据安全。Moonbox定义了DCL语句来实现数据列级别权限控制。...5、多种形式的UDF/UDAF Moonbox除了支持以jar包的形式创建UDF/UDAF外，还支持以源代码的形式创建，包括Java语言和Scala语言，这给UDF开发验证带来了便捷性。...本篇作为Moonbox系列的开篇，主要从设计理念、架构、功能特点等方面进行了介绍。接下来的文章将会从安装使用、实现细节、应用场景等方面来展开。 作者：王浩 来源：宜信技术学院
因此本文主要解决在实际开发过程中，遇到的2种问题： 混用Type-Safe和Untyped类型，导致出错 反序列化Entity时，字段对应不上的问题 以下逐一进行描述说明。...UDAF的实现 先说明下Spark Java UDAF的2种实现形式2。...实现这样一个UDAF，统计AddressEntity中street出现的次数和对city的求和。...理清楚了它们的使用场景，就可以避免混用导致的错误。...对象的toColumn方法实现聚合计算。
4）样例类被用来在Dataset中定义数据的结构信息，样例类中每个属性的名称直接映射到DataSet中的字段名称。...5） Dataframe是Dataset的特列，DataFrame=Dataset[Row] ，所以可以通过as方法将Dataframe转换为Dataset。...Row是一个类型，跟Car、Person这些的类型一样，所有的表结构信息我都用Row来表示。 6）DataSet是强类型的。...val udaf = new MyAgeAvgFunction spark.udf.register("avgAge",udaf) //使用聚合函数 val frame...val udaf = new MyAgeAvgClassFunction //将聚合函数转化为查询列 val avgCol = udaf.toColumn.name("avgAge
或其他数据存储系统（如Apache HBase）中的文件； Hive除了支持MapReduce计算引擎，还支持Spark和Tez这两种分布式计算引擎； 它提供类似sql的查询语句HiveQL对数据进行分析处理...通用是指，在拥有了统一的metastore之后，在Hive中创建一张表，在Spark/Impala中是能用的；反之在Spark中创建一张表，在Hive中也是能用的，只需要共用元数据，就可以切换SQL引擎...BY怎么看都是多余（功能上的多余，除非有COUNT(DISTINCT)），如果不是因为Hive Bug或者性能上的考量（曾经出现如果不执行子查询GROUP BY，数据得不到正确的结果的Hive Bug...这可以通过一个Map/Reduce来解决这个问题。Hadoop的计算框架，不怕数据多，就怕作业数多。 ...reduce 3.6 存储格式 可以使用列裁剪，分区裁剪，orc，parquet等这些列式存储格式，因为列式存储的表，每一列的数据在物理上是存储在一起的，Hive查询时会只遍历需要列数据，大大减少处理的数据量
此外，Spark 内部也使用了高效的广播算法来减少网络消耗。 可以通过调用 SparkContext 的 broadcast() 方法来针对每个变量创建广播变量。...开窗用于为行定义一个窗口（这里的窗口是指运算将要操作的行的集合），它对一组值进行操作，不需要使用 GROUP BY 子句对数据进行分组，能够在同一行中同时返回基础行的列和聚合列。 ...开窗函数的 OVER 关键字后括号中的可以使用 PARTITION BY 子句来定义行的分区来供进行聚合计算。...与 GROUP BY 子句不同，PARTITION BY 子句创建的分区是独立于结果集的，创建的分区只是供进行聚合计算的，而且不同的开窗函数所创建的分区也不互相影响。...batch 间隔为切割 RDD 的间隔，滑动间隔为每隔多长时间来计算一次，窗口长度为每次计算的数据量是多少。
概述 用户自定义聚合函数(UDAF)支持用户自行开发聚合函数完成业务逻辑。从实现上来看 Hive 有两种创建 UDAF 的方式，第一种是 Simple 方式，第二种是 Generic 方式。...但是这种方式已经被标注为 Deprecated，建议不要使用这种方式开发新的 UDAF 函数。...从高层次上来看通用 UDAF 需要实现两个部分： 第一部分是创建一个 Resolver 类，用于实现类型检查以及操作符重载(如果需要的话)，并为给定的一组输入参数类型指定正确的 Evaluator 类。...第二部分是创建一个 Evaluator 类，用于实现 UDAF 的具体逻辑。一般实现为一个静态内部类。...info 除此之外还可以获取关于函数调用的额外信息，比如，是否使用了 DISTINCT 限定符或者使用特殊通配符。 对于平均值 UDAF，我们只需要一个参数：用于计算平均值的数值列。
索引列参与计算： 当我们在查询条件中对索引列进行表达式计算，也是无法走索引的。...哪些情况下适合建立索引？ 高频查询列： 对于经常出现在查询条件中的列，建立索引可以加快查询速度。例如，经常根据username或email字段查询的用户表。...如何在MySQL中创建全文索引，并说明全文索引的使用场景？...对于经常更新的字段，如果创建了索引，那么每次数据更新都可能导致索引的页面分裂，进而需要更多的存储空间来维护索引结构。 索引失效： 频繁的更新操作可能导致索引的页变得碎片化，从而降低索引的效率。...索引页的碎片化意味着索引中的数据不再按照顺序存储，这会增加数据库在执行查询操作时的磁盘I/O次数，因为数据库可能需要读取多个不连续的页面来满足查询条件。
尤其是在维度很多的情况下，可以取得一个存储空间和查询效率之间的平衡。 在创建 Rollup 的时候首先你需要有一个聚合模型的 Base 表，然后就可以取部分维度创建一个 Rollup 表。...很多用户行为分析的场景下的 UDAF 或 UDF，用 Array 表达更加方便和规范。 更方便更智能的批量创建 Rollup。...+qps 左右）的时候会出现连接不上的问题，但此时 CPU 占用并不高。...因此我们要使用全局字典将用户 ID 映射成连续递增的 ID，这就是使用全局字典的目的。...全局字典的更新逻辑概况： 这里是使用 Spark 程序来实现的，首先加载经过 ETL 清洗之后各个数据源（画像、关注、行为这些数据源）和全局字典历史表（用来维护维护用户 ID 跟自增 ID 映射关系），
创建表时：创建内部表时，会将数据移动到数据仓库指向的路径；若创建外部表，仅记录数据所在的路径，不对数据的位置做任何改变。...桶表专门用于抽样查询，是很专业性的，不是日常用来存储数据的表，需要抽样查询时，才创建和使用桶表。 10、Hive底层与数据库交互原理？...14、Fetch抓取 Fetch抓取是指，Hive中对某些情况的查询可以不必使用MapReduce计算。...18、Count(Distinct) 去重统计 数据量小的时候无所谓，数据量大的情况下，由于COUNT DISTINCT操作需要用一个Reduce Task来完成，这一个Reduce需要处理的数据量太大...条件，Hive只能使用1个reducer来完成笛卡尔积 20、行列过滤 列处理：在SELECT中，只拿需要的列，如果有，尽量使用分区过滤，少用SELECT *。
这里我直接用的java8的语法写的，如果是java8之前的版本，需要使用Function2创建匿名函数。 再来个自定义的UDAF—求平均数 先来个最简单的UDAF，求平均数。...类似这种的操作有很多，比如最大值，最小值，累加，拼接等等，都可以采用相同的思路来做。...，拼接字符串 再比如一个场景，需要按照某个字段分组，然后分组内的数据，又需要按照某一列进行去重，最后再计算值 1 按照某个字段分组 2 分组校验条件 3 然后处理字段 如果不用UDAF，你要是写spark...还是不如SparkSQL看的清晰明了... 所以我们再尝试用SparkSql中的UDAF来一版！...，不同的第三列值，进行拼接。
因此，我们的目标是寻求一款计算存储一体的MPP数据库来替代我们目前的存储计算层的组件。我们对这款MPP数据库有如下要求: 足够快的查询性能。 对标准SQL支持较全面，用户使用友好。...我们的确限制住了单个db能够允许同时存在的最大事务数目，但是由于fe在计算执行计划的时候需要获取db的读锁，提交和完成事务需要获取db的写锁，一些长尾任务的出现导致了好多计算执行计划的任务都堵塞在获取db...这样在UDAF的帮助下，我们就可以顺利完成留存分析的计算。...由于Doris不支持嵌套数据类型，当嵌套类型新增元素时，则Doris表需要增加字段，从提交增加字段请求到添加字段成功等待的时间较长，当集群管理的tablet数目庞大并且表的数据量和tablet数目都比较多的情况下可能会出现添加列失败的问题...Doris修改schema的原理是通过创建包含新的schema的tablet，然后将旧的tablet的数据迁移到新的tablet来完成schema的修改。
2.14 如何在MySQL中创建全文索引，并说明全文索引的使用场景？2.15 当表中的数据量非常大时，如何有效地维护和管理索引，以确保查询性能？...4.索引列参与计算： 当我们在查询条件中对索引列进行表达式计算，也是无法走索引的。...2.9 哪些情况下适合建立索引高频查询列： 对于经常出现在查询条件中的列，建立索引可以加快查询速度。例如，经常根据username或email字段查询的用户表。...对于经常更新的字段，如果创建了索引，那么每次数据更新都可能导致索引的页面分裂，进而需要更多的存储空间来维护索引结构。索引失效： 频繁的更新操作可能导致索引的页变得碎片化，从而降低索引的效率。...索引页的碎片化意味着索引中的数据不再按照顺序存储，这会增加数据库在执行查询操作时的磁盘I/O次数，因为数据库可能需要读取多个不连续的页面来满足查询条件。
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