Python特别灵活，肯定方法不止一种，这里介绍一种我觉得比较简单的方法。...如下图，使用x == np.max(x) 获得一个掩模矩阵，然后使用where方法即可返回最大值对应的行和列。 where返回一个长度为2的元组，第一个元素保存的是行号，第二个元素保存的是列号。
在Hive中，分区可以基于多个列进行，这些列的值组合形成目录名称。例如，如果我们将“t_orders_name”表按照日期和地区分区，那么目录的名称将包含日期和地区值的组合。...在任何其他情况下，它都是无效的，因为每个Hive分区最终都会生成一个文件，仅适用于最小的数据集。...范围分区器根据某些给定键的顺序在Spark分区之间进行拆分行，但是，它不仅仅是全局排序，而且还拥有以下特性： 具有相同散列的所有记录将在同一个分区中结束； 所有Spark分区都将有一个最小值和最大值与之关联...； 最小值和最大值将通过使用采样来检测关键频率和范围来确定，分区边界将根据这些估计值进行初始设置； 分区的大小不能保证完全相等，它们的相等性基于样本的准确性，因此，预测的每个Spark分区的最小值和最大值...例如，如果你的分区键是日期，则范围可能是（最小值2022-01-01，最大值2023-01-01）。然后，对于每条记录，将记录的分区键与存储Bucket的最小值和最大值进行比较，并相应的进行分配。
但是如果有一个排序和一个范围......还有最小值和最大值！现在意味着每个 Parquet 文件的每一列都有明确定义的最小值和最大值（也可以为 null）。...最小值/最大值是所谓的列统计信息的示例 - 表征存储在列文件格式（如 Parquet）的单个列中的值范围的指标，比如 • 值的总数 • 空值的数量（连同总数，可以产生列的非空值的数量） • 列中所有值的总大小...（以字节为单位）（取决于使用的编码、压缩等） 配备了表征存储在每个文件的每个单独列中的一系列值的列统计信息，现在让我们整理下表：每一行将对应于一对文件名和列，并且对于每个这样的对，我们将写出相应的统计数据...：最小值，最大值，计数，空计数： 这本质上是一个列统计索引！...这种方法正是 Spark/Hive 和其他引擎所做的，例如，当他们从 Parquet 文件中读取数据时——每个单独的 Parquet 文件都存储自己的列统计信息（对于每一列），并且谓词过滤器被推送到 Parquet
Apache Spark 2.2最近装备了高级的基于成本的优化器框架用于收集并均衡不同的列数据的统计工作 (例如., 基（cardinality）、唯一值的数量、空值、最大最小值、平均/最大长度，等等）...等于操作符 (=) :我们检查条件中的字符串常量值是否落在列的当前最小值和最大值的区间内 。这步是必要的，因为如果先使用之前的条件可能会导致区间改变。如果常量值落在区间外，那么过滤选择就是 0.0。...如果比当前列值的最小值还小，那么过滤选择就是 0.0(如果大于最大值，选择即为1.0)。否则，我们基于可用的信息计算过滤因子。...如果没有柱状图，就传播并把过滤选择设置为: (常量值– 最小值) / (最大值 – 最小值)。另外，如果有柱状图，在计算过滤选择时就会加上在当前列最小值和常量值之间的柱状图桶密度 。...使用了CBO的Q25 另一方面，用了CBO,Spark创建了优化方案可以减小中间结果（如下）。在该案例中，Spark创建了浓密树而不是左-深度树。
一些其它优化 执行计划调优 执行计划的自动调优： Spark Adaptive Execution （ Intel®Software）,简称SparkAE，总体思想是将sparksql生成的1个job中的所有...stage单独执行，为每一个stage单独创建一个子job，子job执行完后收集该stage相关的统计信息（主要是数据量和记录数），并依据这些统计信息优化调整下游stage的执行计划。...Parquet文件读取原理： （1）每个rowgroup的元信息里，都会记录自己包含的各个列的最大值和最小值 （2）读取时如何这个值不在最大值、最小值范围内，则跳过RowGroup 生成hive...再有跳过地读取其他列，从而减少无关IO和后续计算•谓词选择（简单、计算量小）:in,=,,isnull,isnotnull 优化结果使得：特定SQL（Project16列，where条件 2列）SQL...平均性能提升20% 其他优化 Hive/SparkLoad分区Move文件优化： 通过调整staging目录位置，实现在Load过程中mv文件夹，替代逐个mv文件，从而减少与NameNode的交互次数
Iceberg 0.11 的新特性解决了这些业务场景碰到的问题。对比 Kafka 来说，Iceberg 在某些特定场景有自己的优势，在此我们做了一些基于 Iceberg 的实践分享。 2....清单文件（Manifest file） 每行都是每个数据文件的详细描述，包括数据文件的状态、文件路径、分区信息、列级别的统计信息（比如每列的最大最小值、空值数等）。...manifest files 文件列表 每个 manifest files 又记录了当前 data 数据块的元数据信息，其中就包含了文件列的最大值和最小值，然后根据这个元数据信息，索引到具体的文件块...partition：文件所对应的分区。 lower_bounds：该文件中，多个排序字段的最小值，下图是我的 days 和 province_id 最小值。...upper_bounds：该文件中，多个排序字段的最大值，下图是我的 days 和 province_id 最大值。
这种类型的检索例子有： 确定表中行数（或者满足某个条件或包含某个特定值的行数）； 获得表中某些行的和； 找出表列（或所有行或某些特定的行）的最大值、最小值、平均值。...函数 说明 AVG() 返回某列的平均值 COUNT() 返回某列的行数 MAX() 返回某列的最大值 MIN() 返回某列的最小值 SUM() 返回某列值之和 AVG()函数 AVG()通过对表中行数计数并计算其列值之和...屏幕快照 2018-05-31 06.00.56.png 提示：对非数值数据使用MAX() MAX()用来找出最大的数值或日期值，但许多 DBMS 允许它用来返回任意列中的最大值，包括返回文本列中的最大值...屏幕快照 2018-05-31 06.09.48.png 提示：对非数值数据使用 MIN() MIN()用来找出最小的数值或日期值，但许多 DBMS 允许它用来返回任意列中的最小值，包括返回文本列中的最小值...SUM()函数 SUM()用来返回指定列值的和（总计） OrderItems 包含订单中实际的物品，每个物品有相应的数量。
而右侧的DataFrame却提供了详细的结构信息，使得Spark SQL可以清楚地知道该数据集中包含哪些列，每列的名称和类型各是什么。DataFrame多了数据的结构信息，即schema。...提升执行效率 RDD API是函数式的，强调不变性，在大部分场景下倾向于创建新对象而不是修改老对象。...上文讨论分区表时提到的分区剪 枝便是其中一种——当查询的过滤条件中涉及到分区列时，我们可以根据查询条件剪掉肯定不包含目标数据的分区目录，从而减少IO。...简单来说，在这类数据格式中，数据是分段保存的，每段数据都带有最大值、最小值、null值数量等 一些基本的统计信息。...当统计信息表名某一数据段肯定不包括符合查询条件的目标数据时，该数据段就可以直接跳过（例如某整数列a某段的最大值为100，而查询条件要求a > 200）。
而右侧的DataFrame却提供了详细的结构信息，使得Spark SQL可以清楚地知道该数据集中包含哪些列，每列的名称和类型各是什么。 DataFrame多了数据的结构信息，即schema。...映射下推(Project PushDown) 说到列式存储的优势，映射下推是最突出的，它意味着在获取表中原始数据时只需要扫描查询中需要的列，由于每一列的所有值都是连续存储的，所以分区取出每一列的所有值就可以实现...Row Group里所有需要的列的Cloumn Chunk都读取到内存中，每次读取一个Row Group的数据能够大大降低随机读的次数，除此之外，Parquet在读取的时候会考虑列是否连续，如果某些需要的列是存储位置是连续的...在存储的时候都计算对应的统计信息，包括该Column Chunk的最大值、最小值和空值个数。...在使用Parquet的时候可以通过如下两种策略提升查询性能： 类似于关系数据库的主键，对需要频繁过滤的列设置为有序的，这样在导入数据的时候会根据该列的顺序存储数据，这样可以最大化的利用最大值、最小值实现谓词下推
describe（cols:String*）：计算数值型列的统计信息，包括数量、均值、标准差、最小值、最大值。...首先通过Spark将数据加载为RDD、DataFrame或DataSet。如果加载类型为DataFrame/DataSet，则可通过Spark SQL对其进行进一步处理，如去掉某些指定的列等。...中的一些常用API，其他可参考官方文档。...VectorSlicer：从特征向量中输出一个新特征向量，该新特征向量为原特征向量的子集，在向量列中提取特征时很有用。 RFormula：选择由R模型公式指定的列。...模型选择可以在单独的Estimator（如逻辑回归）中完成，也可以在包含多个算法或者其他步骤的Pipeline中完成。
我们提供了sql.functions下的函数来生成包含从分配中抽取的独立同分布(i.i.d)的值的字段, 例如矩形分布函数uniform(rand)和标准正态分布函数standard normal(randn...可以使用describe函数来返回一个DataFrame, 其中会包含非空项目数, 平均值, 标准偏差以及每个数字列的最小值和最大值等信息....我们已经实现了Karp等人提出的单通道算法. 这是一种快速的近似算法, 总是返回出现在用户指定的最小比例的行中的所有频繁项目. 请注意, 结果可能包含错误信息, 即出现了不频繁出现的项目....“11”和“1”是列“a”的频繁值....在博客文章的最后, 我们还要感谢Davies Liu, Adrian Wang和Spark社区的其他成员实现这些功能.
②获得表中行组的和 ③找出表列（或所有行或某些特定的行）的最大值、最小值和平均值 聚集函数（aggregate function）：运行在行组上，计算和返回单个值的函数（MySQL还支持一些列的标准偏差聚集函数...） as max_price from products; 这条SQL语句中国返回products表中price列的最大值； PS：MySQL允许max（）用来返回任意列中的最大值，包括返回文本列的最大值...；但用于文本数据时，如果数据按相应的列排序，则max（）返回最后一行（max（）函数忽略列值为null的行） 4、min（）函数 min（）返回指定列的最小值，min（）也要求指定列名，例子如下： select...min（prod_price） as min_price from products； 这条SQL语句中min（）返回products表中price列最小值； PS：MySQL允许min（）用来返回任意列中的最小值...，包括返回文本列的最小值；但用于文本数据时，如果数据按相应的列排序，则min（）返回最前面的行（min（）函数忽略列值为null的行） 5、sum（）函数 sum（）函数用来返回指定列值的和（总计）；例子如下
数据跳过对于优化查询性能至关重要，通过启用包含单个数据文件的列级统计信息（如最小值、最大值、空值数等）的列统计索引，对于某些查询允许对不包含值的文件进行快速裁剪，而仅仅返回命中的文件，当数据按列全局排序时...，数据跳过最有效，允许单个 Parquet 文件包含不相交的值范围，从而实现更有效的裁剪。...使用空间填充曲线（如 Z-order、Hilbert 等）允许基于包含多列的排序键有效地对表数据进行排序，同时保留非常重要的属性：在多列上使用空间填充曲线对行进行排序列键也将在其内部保留每个单独列的排序...，在需要通过复杂的多列排序键对行进行排序的用例中，此属性非常方便，这些键需要通过键的任何子集（不一定是键前缀）进行有效查询，从而使空间填充曲线对于简单的线性（或字典序）多列排序性能更优。...2.3 Spark SQL改进 0.10.0中我们对 spark-sql 进行了更多改进，例如添加了对非主键的 MERGE INTO 支持，并新支持了 SHOW PARTITIONS 和 DROP PARTITIONS
如果您有在 Hive 中创建表的 ETL 管道，则这些表将创建为 ACID。Hive 现在严格控制访问并定期对表执行压缩。从 Spark 和其他客户端访问托管 Hive 表的方式发生了变化。...处理最大函数和最小函数的输出 要计算列中的最大（或最小）值，您需要解决当列具有 NULL 值时出现的问题。 升级到 CDP 之前 最大函数返回值列表中的最大值。最少函数返回值列表中的最小值。...Hive 配置属性值 升级过程会更改某些 Hive 配置属性的默认值并添加新属性。下面的列表描述了从 CDH 或 HDP 升级到 CDP 后发生的那些变化。...如果新旧类型不兼容，新的默认值不允许更改列类型。...移除Hive on Spark配置 您的脚本或查询包含不再受支持的 Hive on Spark 配置，您必须知道如何识别和删除这些配置。 在 CDP 中，没有 Hive-Spark 依赖项。
在读取的时候根据该值可以推导出哪一层上需要创建一个新的节点，例如对于这样的一个schema和两条记录。...在读取的时候，顺序的读取每一个值，然后根据它的repeated level创建对象，当读取value=a时repeated level=0，表示需要创建一个新的根节点(新记录)，value=b时repeated...level=2，表示需要创建一个新的level2节点，value=d时repeated level=1，表示需要创建一个新的level1节点，当所有列读取完成之后可以创建一条新的记录。...在存储的时候都计算对应的统计信息，包括该Column Chunk的最大值、最小值和空值个数。...在使用Parquet的时候可以通过如下两种策略提升查询性能：1、类似于关系数据库的主键，对需要频繁过滤的列设置为有序的，这样在导入数据的时候会根据该列的顺序存储数据，这样可以最大化的利用最大值、最小值实现谓词下推
传入一对值时(注意这里就不是元组形式了)，会生成相应 行、列数 的多维数组(且数组中的值位于 (0,1) 之间)。 返回值: (0,1) 之间的随机数组。...2] （2）传入某个位置位置： 数组中每个元素都有一个位置，若要获取某些连续位置的元素，则可以将这些元素对应的位置表示成一个区间（左闭右开），这和列表的切片相同。...# 获取第2行和第3行数据，（包含第3行） arr[1:3] # 获取第3行之前的所有数据，（不包含第3行） arr[:2] 逗号之前用来指明行的位置，逗号之后用来指明列的位置，当逗号之前是个冒号时...) 最小值、最大值 argmin()、argmax() 最小值对应的索引、最大值对应的索引 cumsum()...# 对整个数组进行求最大值 arr.max() # 对数组的每一行进行求最大值 arr.max(axis = 1) # 对数组的每一列进行求最大值 arr.max(axis = 0) 3.条件函数 where
是（全） 向内部结构添加一个新的可为空列（最后） 是（全） 添加具有默认值的新复杂类型字段（地图和数组） 是（全） 添加自定义可为空的 Hudi 元列，例如_hoodie_meta_col 是（...每次写入前捕获是否存在新增列删除列的情况，新增列的情况及时补空数据和struct，新增列的数据及时写入Hudi中；删除列则数据补空，struct不变，删除列仍写入Hudi中；每天需要重导数据处理删除列和修改列的情况...最大值，version_id 为版本号，也为instantTime。...，文件原有列跳过 改列名 否 按列名查询不到old_field值，能查询到new_field的值 由于hive的查询依据的是hive metastore中的唯一版本的元数据，数据修改列后还需要同步到hive...是 按列名查询基础文件和日志文件，文件没有的列返回null 删除列 是 按列名查询基础文件和日志文件，文件原有列跳过 改列名 否 按列名查询不到old_field值，能查询到new_field的值
默认行为是使用结果集中的行号，使用偏移或限制策略将结果分区到要从数据库获取的“页面”中。然而，对于某些数据库，在适当的情况下使用列值本身来定义“页面”可能更有效(比如自增ID)。...默认行为是使用结果集中的行号，使用偏移或限制策略将结果分区到要从数据库获取的“页面”中。然而，对于某些数据库，在适当的情况下使用列值本身来定义“页面”可能更有效(比如自增ID)。...应用场景 GenerateTableFetch使用其属性和指定的数据库连接生成包含SQL语句的流文件，这些SQL语句可用于从表中获取分页的数据。...这允许增量获取新行，而不是每次生成SQL来获取整个表。如果没有设置最大值列，那么处理器将生成SQL来每次获取整个表。...如果设置了，GenerateTableFetch将确定列的最小值和最大值，并使用最小值作为初始偏移量。然后，获取页面的SQL基于这个初始偏移量和值的总差(即最大值-最小值)除以页面大小。
StringBuilder并指定分隔符为"," 47、获取列表索引为0的元素 48、检测列表中是否包含指定的元素a 49、向list1列表中追加数据"a" 50、去除list1列表的重复元素,并返回新列表...","Spark","Java" 78、遍历iter1，使用while循环并打印输出 79、定义一个迭代器iter2，数据为10,20,20,30,34,50,60 80、打印出iter2中的最大值 81...、打印出iter2中的最小值 82、打印出iter2的长度 83、合并iter2和iter1两个迭代器 84、iter2丢弃前2个元素 85、检查iter2是否为空 86、iter2返回前 2个元素的新迭代器...100.定义一个数组，包含以下几个元素（10,20,30,40)，请计算该数组的和 101.定义一个数组，包含以下几个元素（130,120,310,140)，请计算该数组的最大值 102.定义一个数组，...包含以下几个元素（130,120,310,140)，请计算该数组的最小值 103.定义一个数组，包含以下几个元素（130,120,310,140)，请计算该数组的和 104.定义一个数组，包含以下几个元素
检查ALTER TABLE语句，并更改由于不兼容的列类型而失败的语句。 ? 创建表 为了提高可用性和功能，Hive 3在建表上做了重大变更。...如果您具有在Hive中创建表的ETL管道，则这些表将被创建为ACID。Hive现在严格控制访问并定期在表上执行压缩。从Spark和其他客户端访问托管Hive表的方式发生了变化。...要从Spark写入Hive ACID表，请使用HWC和HWC API。当您不使用HWC API时，Spark将使用purge属性创建一个外部表。 为表设置Ranger策略和HDFS ACL。 ?...升级到CDP之后 如果属性hive.typecheck.on.insert设置为true（默认值），则对分区规范中指定的分区值进行类型检查，转换和规范化以符合其列类型 。值可以是数字。...处理最大和最小函数的输出 升级到CDP之前 最大的函数返回值列表中的最大值。最小函数返回值列表中的最小值。 升级到CDP之后 当一个或多个参数为NULL时返回NULL。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
腾讯会议
云直播
对象存储
