大家好，我是普通小明，初入学习博客，一起加油！ 首先，感谢小蓝刷题对我的鼓励，我也希望加入学习算法这个大家庭。第一篇文章，有些不完美，还请多多指教。目录（好像我并不会用锚点T-T）省赛心得蜂巢题解-思路点拨蜂巢题解-AC代码蜂巢题解-刷题总结未来展望省赛心得遗憾落幕十三届蓝桥PyB省赛，破灭了大一自学算法拿下国奖的传奇神话究其原因1、对算法过多理论而缺少实践，缺少刷题量。2、对算法的理解不够全面。3、对数论算法有所欠缺。立志1、一年时间完成蓝桥刷题系统过半题量。2、全面掌握各种算法，并且形成模板记忆。3、多看数学难题，提升思维转换能力。一、蜂巢题解-思路点拨个人主页有另一个更简单的解法读完题没
我想使用Flume将数据收集到Hive数据库。我将数据存储在蜂巢中，但是数据尚未完成。我想像以下内容一样插入记录：1201,Gopal1202,Manisha1203,Masthanvali1204,Kiran1205,Kranthi当我运行水槽时，HDFS中有Bucket_00000和Bucket_00000_flush_length（/user/hive/warehouse/test2.db/employee12/delta_0000501_0000600）。（数据库为test2，表名是雇员12）当我使用的时候select*fromemployee12“，如下所示：------------
我正在运行一个蜂巢查询，例如tablealeftjointablebontablea.col1=tableb.col1和tablea.col2=tableb.col2。Tablea拥有18亿数据，TableB拥有3100万个记录。现在，我的联接中的最后一个还原器还没有完成，并且它正在运行很长时间。可能是因为偏斜的数据。我确实尝试了MAPJOIN，并且由于Tablea的数据量大量数据量，查询失败了。还有其他选择可以更好地处理吗？我可以看到长时间运行的任务如下reduce>copytask(attempt_1498868574233_185232_m_001336_0succeededat8.94
我是蜂巢环境的新手，我想找到那些担任推销员的员工，也是所有职员的最高工资。我可以在SQL中编写一个查询，但我不能用Hive编写它。在这里，您可以找到我完全使用的EMP表。看答案selecttempemp.ename,tempemp.salfromemptempemp,(selectmax(sal)asmaxsalfromempwherejob='clerk')tempmaxwheretempemp.sal>tempmax.maxsalandtempemp.job='salesman';以上将为您提供推销员的姓名和薪水，而薪水比所有职员的最高工资都要多。在蜂巢上测试
根据文档，当我们在Hive中创建外部表格，然后放置表时，将更新元数据，并在HDFS目录/user/hive/hive/warehouse//＆gt中加载的数据。还存在？我有两个问题：1。您如何清理/user/hive/warehouse////gt;？2.当我尝试再次创建表并且文件是相同名称但数据不同时，HiveWarehoouse文件不会更新吗？（我问这个问题，因为我不确定这是设置问题还是预期的行为）看答案Hive不存储（管理）仓库目录中外部表的任何数据文件。它仅将这些表的元数据存储在Metastore中。这是Hive内部（托管）和外部表之间的主要区别。内部表拥有数据，仅外部表格知道关于它。
表格1：|ID|Timestamp|1|1970|2|1971table2：|Timestamp||1970||1970||1970||1971||1971|我如何执行以我获得的方式连接表的查询：|ID|Timestamp|Count|1|1970|3|2|1971|2基本上joinontimestamp但是只是为了计数吗？看答案selectt1.ID,t1.`Timestamp`,coalesce(t2.`Count`,0)as`Count`fromTable1t1leftjoin(select`Timestamp`,count(*)as`Count`fromTable2groupby`Ti
我已经在Eclipse中写下了以下Scala程序，用于从HDFS中的位置读取CSV文件，然后将该数据保存到蜂巢表中[我使用的是在本地计算机上存在的VMware上运行的HDP2.4沙盒]：importorg.apache.spark.SparkConfimportorg.apache.spark.SparkContextimportorg.apache.spark.sql.SQLContextimportorg.apache.spark.sql.hive.HiveContextobjectHDFS2HiveFileRead{defmain(args:Array[String]){valconf=
我有一张蜂巢的表，数据来自SAP系统。该表具有如下所示的列和数据：+======================================================================+|document_number|year|cost_centre|vendor_account_number|amount|+----------------------------------------------------------------------+|1|2016|XZ10||123.5|+---------------------------------------
我正在阅读来自2个蜂巢表的数据。令牌表具有需要与输入数据匹配的令牌。输入数据将具有描述列以及其他列。我需要拆分输入数据，并需要将每个分裂元素与令牌表中的所有元素进行比较。目前，我正在使用me.xdrop.fuzzywuzzy.fuzzysearch库进行模糊匹配。以下是我的代码段-valtokens=sqlContext.sql("selecttokenfromtokens")valdesc=sqlContext.sql("selectdescriptionfromdesceriptiontable")valdesc_tokens=desc.flatMap(_.toString().split
经过之后偏斜的桌子在Hive中，我对数据的存储方式及其用于分区表的处理方式感到困惑。有人可以清楚地说明这两个概念在哪里有明显的例子SkewedTablesandPartitionedTables巧合，它们在哪里有所不同？请提供示例。看答案偏斜和分区表的目的相同，以优化查询。但是，它们的操作方式以及适用的何时有所不同。假设我们正在构建像Strava这样的健身追踪器，并且用户数据不断发送给我们。Partitioning：按日期和时间分配此类数据是很正常的/year=2017/month=10/day=12等等。任何基于日期和时间的过滤器都将非常快。SELECTcolFROMtableWHEREye
