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我无法完成查询建模，因此需要帮助。我的数据是:idnameschoolheight1AS1102BS1123CS1144DS2155ES2166FS217我想选择每个学校的姓名和中位数高度的姓名。预期输出:idnameschoolmyval1AS1B2BS1B3CS1B4DS2E5ES2E6FS2E在这里，B的高度是S1学校的中位数，E是S2的中位数。我知道我们可以使用百分位数获得中位数。但我无法弄清楚如何选择每个分区的值。 最佳答案 下面的查询将起作用:-selecttemp1.id,temp1.name,temp1.school
我正在从事一个允许在Hadoop上进行搜索的项目。它的工作原理是首先将查询传递给ES，然后将生成的ID传递回SQL，如下所示:SELECT...WHEREidin[1,24,383,2912,...]当我们有100或1000个ID传回SQL-on-Hadoop时，这很有效，但如果我们有100K或1M+id传回，则效果不佳。将结果集(id列表？)从ES传回SQL有哪些替代方法？ 最佳答案 将所有elasticsearchid插入到一个单独的表中，然后将其与源表连接。例如CREATETABLEELASTIC_SEARCH_ID(idIN
这是HowtopassElasticSearchquerytohadoop的后续问题.基本上，我想在ElasticSearch中进行全文搜索，然后将结果集传递给SQL以运行聚合查询。这是一个例子:假设我们在具有10B条记录的财务数据库中搜索“Terminator”。它具有以下匹配项:“终结者”(100万个结果)“终结者2”(1000万个结果)“XJ4-227”(1个结果==>这里“终结者”在标题的概要中)我们不会传回10+Mid，而是传回以下“简化查询”——...WHEREnamein('Terminator','Terminator2','XJ4-227')我们如何编写这样的算法来将
我们正在测试ApacheImpala，并注意到同时使用GROUPBY和LIKE的速度非常慢——单独的查询速度要快得多。这里有两个例子:#1.37s1.08s1.35sSELECT*FROMhive.default.pcopy1Bwhere(lower("by")like'%part%'andlower("by")like'%and%'andlower("by")like'%the%')or(lower(title)like'%part%'andlower(title)like'%and%'andlower(title)like'%the%')or(lower(url)like'%par
编辑:表中有一些损坏的AVRO文件。删除其中一些后，一切正常。我已经使用avro-tools将这些文件解压缩为json，并且解压缩的文件也不是很大。所以它似乎是Impala中处理损坏的AVRO文件的一些错误。我有一个Impala表，采用gzip压缩的AVRO格式，按“天”分区。当我执行查询时:从adhoc_data_fast.log中选择count(0)whereday='2017-04-05';它说:Query:selectcount(0)fromadhoc_data_fast.logwhereday='2017-04-05'Querysubmittedat:2017-04-0613
文章目录前言一、生成栅格瓦片1、在SuperMapiDesktopX11i中将栅格数据集添加到地图中2、地图生成栅格瓦片二、使用iServer发布服务1.发布REST地图服务2.将栅格数据集发布为数据服务三、SuperMapiClient3DforWebGL查询地图栅格值1、加载地图服务2、注册左键点击事件3、查询栅格值前言栅(shān)格数据就是将空间分割成有规律的网格，每一个网格称为一个单元，并在各单元上赋予相应的属性值来表示实体的一种数据形式。每一个单元（像素）的位置由它的行列号定义，所表示的实体位置隐含在栅格行列位置中，数据组织中的每个数据表示地物或现象的非几何属性或指向其属性的指针。
我正在尝试在Impala中执行查询并收到以下错误(AnalysisException:INT和STRING类型的操作数不可比较:B.COMMENT_TYPE_CD='100')有人可以帮我解决这个问题:查询:SELECTORDER_ID,L1.LONG_TEXTFROMDB.ORDER_COMMENTA,DB.SHORT_TEXTL1WHEREACTION_SEQUENCE=(SELECTMAX(ACTION_SEQUENCE)FROMDB.ORDER_COMMENTBWHEREB.COMMENT_TYPE_CD='100'ANDA.ORDER_ID=B.ORDER_ID)ANDCOM
也许这个问题太笼统了，但我认为值得一试。我正在处理一个包含270个字段的表。它按日期分区(如dt=20180101)。然而，当我们用查询访问这个表时，我们实际上是在进行全表扫描，因为我们在where子句中使用了不是dt的字段。我想知道为该表启用分桶的正确方法是什么。我可以选择其中一个where子句字段并为此启用分桶。例如:PARTITIONEDBY(dtINT)CLUSTEREDBY(class)INTO16BUCKETS另一种方法是使用多个字段进行分桶:PARTITIONEDBY(dtINT)CLUSTEREDBY(class,other_field,other_field_2)IN
我的Hive表是ORC格式，当where子句中的列排序时，其中的查询运行最快。但就我而言，目前没有。在查询之前对列进行排序的语法是什么。 最佳答案 如果我正确理解你的问题，你有一个未排序的ORC表。并且您想查询该表，但想在查询“之前”对数据进行“排序”!这没有任何意义，因为您将触发一些“查询”以对已排序的数据触发另一个查询。排序可能是一项代价高昂的操作，具体取决于您的实现方式。但是，在查询数据时可以使用许多其他选项来加快查询速度。遵循一些细节。使用Tez执行引擎。它比Hive启动的传统MR作业快得多。启用谓词下推(PPD)以在存储层
