Elasticsearch作为一个分布式搜索和分析引擎,以其强大的全文搜索、结构化搜索和分析能力而广受欢迎。在Elasticsearch中,脚本是一种强大的工具,允许用户在查询和索引操作中执行动态计算和数据处理。从Elasticsearch 7.6版本开始,脚本功能得到了进一步的优化和提升,为用户提供了更加灵活和高效的数据处理方式。
来源:大数据技术与架构本文约6000字,建议阅读10分钟本文收集了Hive面试中的高频考题。 如果你是数据开发、数据研发、或数据分析师,那么这篇文章将对你非常有用。记得转发收藏哦。 一、Hive面试题 1、hive内部表和外部表的区别 未被external修饰的是内部表,被external修饰的为外部表。 区别: 内部表数据由Hive自身管理,外部表数据由HDFS管理; 内部表数据存储的位置是hive.metastore.warehouse.dir(默认:/user/hive/warehouse),
经常会有A.getb().getc().d()的方法调用,有没有什么方法将调用链变短比呢,联想到操作系统是通过消息触发一系列操作,我们也可以模仿这一操作,用事件的方式调用方法,当然也有弊端会让事件到处跑,不知道有哪些方法被调用了,我在写代码的时候就喜欢事件的方式(不过聚合根还是设计的简单一些,不要嵌套太深,从根源上避免这种太深的设计)
• Table API 是一套内嵌在 Java 和 Scala 语言中的查询API,它允许以非常直观的方式组合来自一些关系运算符的查询
哈喽各位,本章主要写的是FlinkSQL也是Flink章节的倒数第二篇了,最后还有一篇FlinkCEP,稍后会出,耐心关注哦!好了,进入正题!!!!
这是所有SELECT语句的必选元素。 通常,选择项指的是FROM子句中指定的表中的一个字段。 选择项由下列一个或多个项组成,多个项之间用逗号分隔:
之前总结过metric聚合的内容,本篇来说一下bucket聚合的知识。Bucket可以理解为一个桶,他会遍历文档中的内容,凡是符合要求的就放入按照要求创建的桶中。 本篇着重讲解的terms聚合,它是按照某个字段中的值来分类: 比如性别有男、女,就会创建两个桶,分别存放男女的信息。默认会搜集doc_count的信息,即记录有多少男生,有多少女生,然后返回给客户端,这样就完成了一个terms得统计。 Terms聚合 { "aggs" : { "genders" : {
UNION将两个或多个查询组合为一个查询,该查询将数据检索到结果中。 由UNION组合的查询可以是由单个SELECT语句组成的简单查询,也可以是复合查询。
Innodb引擎的表用count(*),count(1)直接读行数,复杂度是O(n),因为innodb真的要去数一遍。但好于具体的count(列名)。
《E往无前》系列将着重展现腾讯云ES在持续深入优化客户所关心的「省!快!稳!」诉求,能够在低成本的同时兼顾高可用、高性能、高稳定等特性,可以满足微盟、小红书、微信支付等内外部大客户的核心场景需求。 E往无前 | 让你的ES查询性能起飞!腾讯云大数据ES查询优化攻略“一网打尽” 背景 Elasticsearch是一个基于Lucene库的开源搜索引擎,简称ES。腾讯联合 Elastic 公司在腾讯云上提供了内核增强版 ES 云服务,目前在腾讯内外部广泛应用于日志实时分析、结构化数据分析、全文检索等场景。海量规模
MongoDB的引用式数据模型是一种将数据拆分为多个文档的方法,用于管理大量数据或需要频繁更新的数据。引用式数据模型使用一个文档来引用另一个文档,而不是将所有数据存储在单个文档中。
本文的设计方法主要应用于大型综合数据分析系统,由于其接入数据源种类较多且数据不稳定。所谓不稳定是指数据进入数据仓库后,外部数会发生变化,关键是这些变化会影响整体的数据分析。一般的数据仓库中采集的各种数据聚合策略,聚合后的数据能够提升整体的分析效率,但聚合后的数据更新的成本极高,会产生链条式的反应,影响一波又一波的数据。双外键的设计主要是应对这类不稳定的数据源,针对数据来源多样化、数据源无法受到自身约束的数据分析系统。
在Flink去重第一弹:MapState去重中介绍了使用编码方式完成去重,但是这种方式开发周期比较长,我们可能需要针对不同的业务逻辑实现不同的编码,对于业务开发来说也需要熟悉Flink编码,也会增加相应的成本,我们更多希望能够以sql的方式提供给业务开发完成自己的去重逻辑。本篇介绍如何使用sql方式完成去重。 为了与离线分析保持一致的分析语义,Flink SQL 中提供了distinct去重方式,使用方式:
排序是计算机内经常进行的一种操作,其目的是将一组“无序”的记录序列调整为“有序”的记录序列。分内部排序和外部排序,若整个排序过程不需要访问外存便能完成,则称此类排序问题为内部排序。反之,若参加排序的记录数量很大,整个序列的排序过程不可能在内存中完成,则称此类排序问题为外部排序。内部排序的过程是一个逐步扩大记录的有序序列长度的过程。
如果其中有一张表为小表,直接使用map端join的方式(map端加载小表)进行聚合。
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
有赞是一家SaaS公司,更是一家大数据公司。如何从海量数据中高效地挖掘数据的价值,并对数据进行可视化分析与展示,是我们亟待解决的问题。鉴于此有赞BI平台应运而生,BI平台经过多次迭代,使用户可以快速方便地在BI平台进行数据的分析与展示,满足了不同业务的取数需求,目前月均 UV 700+,PV 3W5+,报表总数 5K+。
首先通过搜索词匹配倒排表得到一个只有id的结果集,然后通过id匹配正排索引拿到对应的文档字段,最后返回结果,这样的好处是:
DDD这几年越来越火,资料也很多,大部分的资料都偏向于理论介绍,有给出的代码与传统MVC的三层架构差异较大,再加上大量的新概念很容易让初学者望而却步。本文从MVC架构角度来讲解如何演进到DDD架构。
本文首发于政采云前端团队博客:编写高质量可维护的代码:数据建模 https://www.zoo.team/article/data-modeling
Elasticsearch是一个基于Lucene库的开源搜索引擎,简称ES。腾讯联合 Elastic 公司在腾讯云上提供了内核增强版 ES 云服务,目前在腾讯内外部广泛应用于日志实时分析、结构化数据分析、全文检索等场景。海量规模、丰富的应用场景不断推动着腾讯云ES团队对原生ES进行持续的高可用、高性能、低成本等全方位的优化。 本文旨在介绍腾讯云ES 在优化查询性能之路上的探索历程,是对大量内外部客户不断优化实践的一个阶段性总结。本文会先从ES基本原理入手,在此基础上,从内核角度引导大家如何才能充分“压榨” ES 的查询性能。
Elasticsearch中的聚合是一种以结构化的方式提取和展示数据的机制。可以把它视为SQL中的GROUP BY语句,但是它更加强大和灵活。
聚合查询是 Elasticsearch 中一种强大的数据分析工具,用于从索引中提取和计算有关数据的统计信息。聚合查询可以执行各种聚合操作,如计数、求和、平均值、最小值、最大值、分组等,以便进行数据汇总和分析。
什么是Hive? 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,并提供类SQL查询功能(HQL)。 2.HIve的意义(最初研发的原因) 减少开发人员
随着微服务架构的普及,领域驱动设计(DDD)又重回软件设计战场。虽然团队内不少项目已经开始尝试,使用DDD指导项目的设计与开发,但还是有不少同学对DDD缺乏基础了解。因此,本文结合书本的定义及个人理解,对DDD中关键概念进行梳理,避免沟通时的歧义。毕竟DDD提倡使用通用语言,业务层面应该使用通用语言,技术层面也应该统一术语。
Hive存储的是逻辑上的数据仓库信息,包括表的定义、数据的存储位置(HDFS路径)、分区和表的元数据等。实际的数据文件存储在HDFS上,Hive通过HQL(Hive Query Language)实现对这些数据的SQL-like查询,本质上是将SQL查询转换为MapReduce任务在Hadoop上执行。
之前有分享过一篇笔记:Spark sql规则执行器RuleExecutor(源码解析) 里面有提到Analyzer、Optimizer定义了一系列 rule。 📷 其中Analyzer定义了从【未解析的逻辑执行计划】生成【解析后的逻辑执行计划】的一系列规则,这篇笔记整理了一下这些规则都哪些。 基于spark3.2 branch rule【规则】 batch【表示一组同类的规则】 strategy【迭代策略】 注释 OptimizeUpdateFields Substitution fixedPoint 此
一直是想知道一条SQL语句是怎么被执行的,它执行的顺序是怎样的,然后查看总结各方资料,就有了下面这一篇博文了。
原标题:Spring认证中国教育管理中心-Spring Data MongoDB教程七(内容来源:Spring中国教育管理中心)
API 设计是微服务设计中非常重要的环节,代表服务之间交互的方式,会影响服务之间的集成。通常来说,一个好的 API 设计需要满足两个主要的目的。
1.倾斜原因:map 输出数据按 key Hash 的分配到 reduce 中,由于 key 分布不均匀、业务数据本身的特、建表时考虑不周、等原因造成的 reduce 上的数据量差异过大。
hello,everyone,好久不见。最近几周部门有个大版本发布,一直没有抽出时间来写博。由于版本不断迭代,功能越做越复杂,系统的维护与功能迭代越来越困难。前段领导找我说,能不能在架构上动手做做文章,将架构迁移到DDD。哈哈哈哈,当时我听到这个话的时候瞬间来了精神。说实话,从去年开始从大厂的一些朋友那里接触到DDD,自己平时也会时不时的阅读相关的文章与开源项目,但是一直没有机会在实际的工作中实施。正好借着这次机会可以开始实践一下。
学习架构不仅仅是为了成为一名合格的架构师,同时也可以在设计、开发、部署一个系统、甚至一个模块时能够更合理地考虑到其内部的权衡取舍,以及与周边系统的耦合和隔离问题。当然在自己能力不足的情况下,"抄",绝对是个捷径。伟大的明代著名科学家徐光启就曾说过:"欲求超胜,必先会通。会通之前,必先翻译"。
Flink Table/SQL 中对于流表TableSink的定义有三类:AppendStreamTable、RetractStreamTableSink 、UpsertStreamTableSink ,这三类主要区别对应不同的流类型,在我看来可以归纳为两种模式:
最近在培训PowerShell,在讲到Pipeline的时候,对于我这种长期和数据(数据库)打交道的人来说,觉得很实用,所以写此博文,记录一下。
与标量函数相似之处是输入可以0,1,或者多个参数,但是不同之处可以输出任意数目的行数。返回的行也可以包含一个或者多个列。
作者:dcguo 使用 sql 做数仓开发有一段时间了,现做一下梳理复盘,主要内容包括 sql 语法、特性、函数、优化、特殊业务表实现等。 mysql 数据结构 常用 innodb 存储为 B+ 树 特点 多路平衡树,m 个子树中间节点就包含 m 个元素,一个中间节点是一个 page(磁盘页) 默认 16 kb; 子节点保存了全部得元素,父节点得元素是子节点的最大或者最小元素,而且依然是有序得; 节点元素有序,叶子节点双向有序,便于排序和范围查询。 优势 平衡查找树,logn 级别 crud; 单一节点比二
大家好,我是老羊,今天我们来学习 Flink SQL 中的 Window TopN 操作。
OSPF 是 Open Shortest Path First 的简称,OSPF 是一种基于 SPF 算法的链路状态协议,同时 OSPF 也是一种内部网关协
针对 datastream api 大家都比较熟悉了,还是那句话,在 datastream 中,你写的代码逻辑是什么样的,它最终的执行方式就是什么样的。
mongodb的curd(增删改查)操作比较简单,但是开发者在开发过程中肯定是不够用的,如果遇到很复杂的查询操作,只查询单个表(mongodb中的集合,本人习惯称为表,以下不在赘述)是不能满足业务需求的,所以可能会连接外部表,或者查询本表之后经过分组,转化之后的临时表。或者连接外部表格链接后产生的临时表。以上这些case(时候)将会使用到本教程。
在Elasticsearch的实际应用中,嵌套文档是一个常见的需求,尤其是当我们需要对对象数组进行独立索引和查询时。在Elasticsearch中,这类嵌套结构被称为父子文档,它们能够“彼此独立地进行查询”。实现这一功能主要有两种方式:
ClickHouse中完整select的查询语法如下(除了SELECT关键字和expr_list以外,蓝色的字句都是可选的):
1.FROM 执行笛卡尔积 FROM 才是 SQL 语句执行的第一步,并非 SELECT 。对FROM子句中的前两个表执行笛卡尔积(交叉联接),生成虚拟表VT1,获取不同数据源的数据集。
事件风暴 事件:PM关心真实事件 如:用户订单已发布,商品已发布 说明:关注点在于什么领域模型发生了什么变化。
Hive可以管理HDFS中的数据,可以通过SQL语句可以实现与MapReduce类似的同能,因为Hive底层的实现就是通过调度MapReduce来实现的,只是进行了包装,对用户不可见。 Hive对HDFS的支持只是在HDFS中创建了几层目录,正真的数据存在在MySql中,MYSQL中保存了Hive的表定义,用户不必关系MySQL中的定义,该层对用户不可见。Hive中的库在HDFS中对应一层目录,表在HDFS中亦对应一层目录,如果在对应的表目录下放置与表定义相匹配的数据,即可通过Hive实现对数据的可视化及查询等功能 综上所述,Hive实现了对HDFS的管理,通过MySQL实现了对HDFS数据的维度管理 Hive基本功能及概念 database table 外部表,内部表,分区表 Hive安装 1. MySql的安装(密码修改,远程用户登陆权限修改) 2. Hive安装获取,修改配置文件(HADOOP_HOME的修改,MySQL的修改) 3. 启动HDFS和YARN(MapReduce),启动Hive Hive基本语法: 1. 创建库:create database dbname 2. 创建表:create table tbname Hive操作: 1. Hive 命令行交互式 2. 运行HiveServer2服务,客户端 beeline 访问交互式运行 3. Beeline 脚本化运行 3.1 直接在 命令行模式下 输入脚本命令执行(比较繁琐,容易出错,不好归档) 3.2 单独保存SQL 命令到 文件,如etl.sql ,然后通过Beeline命令执行脚本 数据导入: 1. 本地数据导入到 Hive表 load data local inpath "" into table .. 2. HDFS导入数据到 Hive表 load data inpath "" into table .. 3. 直接在Hive表目录创建数据 Hive表类型: 1. 内部表: create table 表数据在表目录下,对表的删除会导致表目录下的数据丢失,需要定义表数据的分隔符。 2. 外部表: create external table 表目录下挂载表数据,表数据存储在其他HDFS目录上,需要定义表数据的分隔符。 3. 分区表:与创建内部表相同,需要定义分区字段及表数据的分隔符。在导入数据时需要分区字段,然后会在表目录下会按照分区字段自动生成分区表,同样也是按照目录来管理,每个分区都是单独目录,目录下挂载数据文件。 4. CTAS建表 HQL 1. 单行操作:array,contain等 2. 聚合操作:(max,count,sum)等 3. 内连接,外连接(左外,右外,全外) 4. 分组聚合 groupby 5. 查询 : 基本查询,条件查询,关联查询 6. 子查询: 当前数据源来源于 另个数据执行的结果,即当前 table 为临时数据结果 7. 内置函数: 转换, 字符串, 函数 转换:字符与整形,字符与时间, 字符串:切割,合并, 函数:contain,max/min,sum, 8. 复合类型 map(key,value)指定字符分隔符与KV分隔符 array(value)指定字符分隔符 struct(name,value) 指定字符分割与nv分隔符 9. 窗口分析函数 10. Hive对Json的支持
MySQL 临时表分为两种:外部临时表、内部临时表。用户通过 CREATE TEMPORARY TABLE 创建的是外部临时表。SQL 语句执行过程中 MySQL 自行创建的是内部临时表,explain 输出结果的 Extra 列出现了 Using temporary 就说明 SQL 语句执行时使用了内部临时表。
在业务开发的时候,经常会遇到某一个接口不能对外暴露,只能内网服务间调用的实际需求。面对这样的情况,我们该如何实现呢?今天,我们就来理一理这个问题,从几个可行的方案中,挑选一个来实现。
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