摘要：
word自动生成目录最新版 Hadoop集群搭建[逐步安装步骤] 安装hadoop 单机版本. CDH平台集群搭建[逐步安装步骤] Python文件读写基本操作 python操作excel clinical-逻辑核查数据的操作 redis设置密码 git使用 编码CODING GIT 数据库事务的四 阅读全文
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面试题求 平衡点 装饰器详解 redis配置 Nigix配置 面试题-一个列表向右移动k位 HTTP请求行、请求头、请求体详解 面试题-选择题Python 查询一段文字 ，找出最长的单词 面试题-回文 Django _VIEW视图_源码分析 Django_Restframwork_APIVIEW视图 阅读全文
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微服务设计指南 敏捷开发-依赖详情 敏捷项目-依赖项拖动change 敏捷开发-获得依赖项面板 git pull 谈谈唯一约束和唯一索引 Flask-上下文管理 语音识别，文本转语音，语音转文本 __setattr__,__getattr__ Python的魔法方法 hashlib 和loggin模块 super函数的用法 Mysql-基础 特殊属性 Django分页设置 rabbitMQ消... 阅读全文
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SqlAlchemy操作（三） Mysql-视图 map函数和reduce函数、filter函数的区别 Python中split()、os.path.split()函数用法 DateTimeField如何自动设置为当前时间并且能被修改 ——django日期时间字段的使用 SQLAlchemy 几种查 阅读全文
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Django思维导图 session 和cookie HTTP服务介绍 Python对excel表格的操作 手写堆栈和队列 Redis安装步骤 - linux系统下 Redis持久化策略（RDB &AOF） django static文件的引入方式 CentOS更改ssh端口 ORM查询 迭代器生成 阅读全文
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Django基础 POST与GET请求的区别 CRM 安装 rabbitmq ，通过生成器获取redis列表数据 与 Celery 分布式异步队列 统计一篇英文文章内每个单词出现频率，并返回出现频率最高的前10个单词及其出现次数 POST与GET请求的区别 Restframework 分页器 Pag 阅读全文
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#start F:\day07\0.mp4start G:\MUSIC\7.mp4 阅读全文
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https://blog.csdn.net/godlovedaniel/article/details/116570983 具体应用： SQL进阶技巧：Hive如何巧解和差计算的递归问题？【应用案例2】-CSDN博客 SQL进阶技巧：Hive URL解析函数详解及实际应用-CSDN博客 SQL进阶技 阅读全文
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表： UserVisits + + + | Column Name | Type | + + + | user_id | int | | visit_date | date | + + + 该表没有主键，它可能有重复的行 该表包含用户访问某特定零售商的日期日志。 假设今天的日期是 '2021-1-1 阅读全文
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CREATE TABLE your_table_name ( field1 STRING, field2 STRING, field3 STRING ); insert into your_table_name values ('1' ,'a','b' ) , ('1' ,'c','d' ) , ( 阅读全文
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https://blog.csdn.net/syhiiu/article/details/140061139 阅读全文
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SELECT seller_id FROM (SELECT seller_id , RANK() OVER(ORDER BY SUM(price) DESC) AS r FROM Sales GROUP BY seller_id) s WHERE s.r=1; 作者：SunnyCCCh 链接：htt 阅读全文
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好的,我再给你举一个使用 Hive SQL 的例子,比较 `LEFT JOIN` 和 `LEFT SEMI JOIN` 的区别,并加入测试数据。 假设我们有两个表: 1. `customers` 表: - `customer_id`: 客户 ID - `customer_name`: 客户名称 - 阅读全文
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10.4 数据倾斜 1.数据倾斜现象： 绝大多数任务都很快完成，只有一个或者少数几个任务执行的很慢甚至最终执行失败。 2.数据过量现象： 数据过量的表现为所有任务都执行的很慢，这个时候只有提高执行资源才可以优化HQL的执行效率。 3. 数据倾斜的原因： 导致倾斜的原因在于按照key分组后，少量的任务 阅读全文
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在 Hive 中，使用 `LATERAL VIEW` 可以实现行转列的操作，通常与 `explode` 函数结合使用。下面是一个示例，展示如何通过 `LATERAL VIEW` 将行转为列。 ### 示例场景 假设我们有一个名为 `movies` 的表，包含影视作品及其类型，类型是以逗号分隔的字符串 阅读全文
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在 SQL 中，`FULL JOIN` 和 `UNION ALL` 是两种不同的操作，它们的结果也有显著的区别。 ### FULL JOIN`FULL JOIN`（全外连接）会返回两张表中所有的记录。对于没有匹配的记录，结果中会用 `NULL` 填充缺失的部分。具体来说： - 如果表 A 和表 B 阅读全文
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--MYSQL SELECT TIMESTAMPDIFF(SECOND, datetime1, datetime2) AS seconds_difference FROM your_table; --MYSQL求两个时间的秒数 SELECT TIMESTAMPDIFF(MINUTE, start_t 阅读全文
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### 环比（Month-on-Month, MoM） 环比是指将某一时间段的数据与前一个相同时间段的数据进行比较，通常用于分析短期内的变化趋势。环比可以帮助我们了解数据在连续时间段内的增长或下降情况。 **示例：**如果2024年1月的销售额为100万元，2月的销售额为120万元，则2月的环比增长 阅读全文
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表：Playback + + + | Column Name | Type | + + + | session_id | int | | customer_id | int | | start_time | int | | end_time | int | + + + session_id 是该表中 阅读全文
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三者语法： 1. GROUP BY GROUPING SETS ( (product_name, region),（）） ; 2. GROUP BY year, region WITH CUBE; 3.GROUP BY ROLLUP(year, region, product); 1. GROUPI 阅读全文
该文被密码保护。 阅读全文
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1. null 转换成 0 1.1 通过 COALESCE 函数 传入 n个表达式或者字段， 遇到 非null就返回 。 举例子： COALESCE ( A.TEMPLATE_ID , B.TEMPLATE_ID ) coalesce( 表达式,0) 遇到非null值即停止并返回该值 1.2 通过 阅读全文
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NTILE 和 PERCENT_RANK 都是用于排名和分配的窗口函数，但它们的工作方式和结果有所不同。以下是它们的主要区别： 1. NTILE 功能： NTILE(n) 将数据分成 n 个桶或区间，按排序顺序将每个数据项分配到这些桶中。 每个桶大约包含数据的 1/n。 结果： 结果是桶的编号，从 阅读全文
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1. 值转换成列操作。值转列操作：[1777题库] 值转换成列 ，也可以用pivot 函数 是hive3 里面新增的函数. 表：Products + + + | Column Name | Type | + + + | product_id | int | | store | enum | | pr 阅读全文
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1. 关系建模 特点： 整合数据，将整个企业的数据进行整合合并，进行相对应的规范化处理，尽量减少数据冗余，保证数据的一致性。 2.维度建模 设计流程： 2.1. 选择业务过程。 业务过程就是一个个不可拆分的行的行为，最好选择最细粒度的数据。 例如下单，付款， 一个业务过程对应一张事务型事实表. 2. 阅读全文
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一、常用日期函数 1. unix_timestamp:返回当前或指定时间的时间戳 select unix_timestamp(); select unix_timestamp("2020-10-28",'yyyy-MM-dd'); 2. from_unixtime：将时间戳转为日期格式 select 阅读全文
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lag是向上取前几行. 阅读全文
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Function(arg1) over(partition by arg order by arg <windows_expression>) 1. 窗口函数 over() 后面的为窗口函数 ,sum这种为 分析函数. over() : 指定分析函数工作的数据窗口大小，窗口会随着行进行变化. win 阅读全文
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CREATE TABLE city_data ( city STRING, random_field STRING ); INSERT INTO city_data (city, random_field) VALUES ('New York', 'example1'), ('Los Angeles 阅读全文
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https://blog.csdn.net/xiao4816/article/details/140244631?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522A5285920-BB13-4457-8E69-98798293C098% 阅读全文
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1. leetcode 2688 日活用户 Users 表： + + + | 字段名 | 类型 | + + + | user_id | int | | item | varchar | | created_at | datetime | | amount | int | + + + 在这个表可能包含 阅读全文
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1. 两个日期相减 date_diff datediff('2019-07-27',activity_date) between 0 and 29 2. 日期与数字相减或者相加 1. mysql 如下语法 where activity_date between date_add("2019-07-2 阅读全文
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最终结果 # Write your MySQL query statement below select distinct b.item_category as Category, ifnull(sum(case when dayofweek(a.order_date) = 2 then a.qua 阅读全文
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方法1 ： SELECT distinct o.product_id FROM ( SELECT product_id, year(purchase_date) year, dense_rank() over(partition by product_id order by year(purchas 阅读全文
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示例零： SELECT seller_id , RANK() OVER( ORDER BY SUM(price) DESC) AS r ,SUM(price) FROM Sales 结果： 返回一条数据 ， 没有partition 关键字，等于是全表做order by ， 基于全表 做sum 排序 阅读全文
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https://leetcode.cn/problems/game-play-analysis-iii/solutions/286941/chao-xiang-xi-tu-jie-zi-lian-jie-by-piajun 如下第一种最简单的 开窗 select player_id , event_ 阅读全文
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如下是 hive的函数 select dayofweek ('2022-02-27') ; --dayofweek展示的是周几 共计 7个值 ， 6代表周五 =1 select weekofyear('2022-12-22') ;--51 如下为mysql 的语句 ：SELECT WEEK(purc 阅读全文
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SELECT ROUND( AVG(order_date = customer_pref_delivery_date) * 100, 2 ) AS immediate_percentage FROM Delivery ;等价于 SELECT ROUND( AVG(CASE WHEN order_da 阅读全文
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正常贷款：借款人能够履行合同，一直能正常还本付息，不存在任何影响贷款本息及时全额偿还的消极因素。 关注贷款：尽管借款人有能力偿还贷款本息，但存在一些可能对偿还产生不利影响的因素。 次级贷款：借款人的还款能力出现明显问题，完全依靠其正常营业收入无法足额偿还贷款本息。 可疑贷款：借款人无法足额偿还贷款本 阅读全文
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考试题1 262. 行程和用户 leetcode + + + | Column Name | Type | + + + | id | int | | client_id | int | | driver_id | int | | city_id | int | | status | enum | | 阅读全文
摘要：
在 Apache Hive 中，split 函数用于将字符串按照指定的分隔符拆分成数组。这在处理字符串数据时非常有用，特别是当需要对包含多个元素的字段进行拆分和分析时。 案例1. select split('a,b,c,d',',') ; / ["a","b","c","d"]explode 函数是 阅读全文
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https://blog.csdn.net/Mikkkee/article/details/136776193 --Drop DROP TABLE IF EXISTS test_live_events; --DDL CREATE TABLE IF NOT EXISTS test_live_event 阅读全文
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HIVE 优化： 场景1. 分组聚合group by 导致数据倾斜 -- map端聚合 ： aggr=true 会在mapper端先group by一次，最后再把结果merge起来，为了减少reducer处理的数据量 指令： Set hive.groupby.mapaggr.checkinterva 阅读全文