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搜索关键字:aggregate 聚合 mapreduce    ( 9709个结果
入门大数据---Spark_Streaming整合Flume
一、简介 Apache Flume 是一个分布式,高可用的数据收集系统,可以从不同的数据源收集数据,经过聚合后发送到分布式计算框架或者存储系统中。Spark Straming 提供了以下两种方式用于 Flume 的整合。 二、推送式方法 在推送式方法 (Flume-style Push-based ...
分类:Web程序   时间:2020-06-27 00:19:37    阅读次数:77
Maven工具学习(六)——Maven的继承与聚合
1、Maven的继承 Maven的继承,就是子模块会自动继承父模块中定义的一些依赖、插件、属性等等。我们使用继承的目的是为了消除重复性,实际项目中最常用的是把子模块pom中很多相同的依赖配置提取出来,统一锁定在父模块的pom中。如:grouptId、artifactId、version等等。然后在使... ...
分类:其他好文   时间:2020-06-26 22:26:08    阅读次数:57
用Matlab对导出的数据进行可视化
我这里是MapReduce导出的数据,MapReduce导出的数据中,Key和Value之间用制表符分隔的,可以直接作为表格型数据进行操作,复制一下导出的数据 1. 首先在Matlab工作区创建一个元胞型的变量 2. 然后复制导出的数据 3. 在变量区选择,粘贴Excel数据,就创建好了 如图所示 ...
分类:其他好文   时间:2020-06-26 22:08:29    阅读次数:80
入门大数据---Spark_Streaming与流处理
一、流处理 1.1 静态数据处理 在流处理之前,数据通常存储在数据库,文件系统或其他形式的存储系统中。应用程序根据需要查询数据或计算数据。这就是传统的静态数据处理架构。Hadoop 采用 HDFS 进行数据存储,采用 MapReduce 进行数据查询或分析,这就是典型的静态数据处理架构。 1.2 流 ...
分类:其他好文   时间:2020-06-26 20:02:43    阅读次数:49
Hive1.2.2(五)优化
1、hive的企业级调优 1.1 Fetch抓取(鸡肋) Fetch抓取是指,==Hive中对某些情况的查询可以不必使用MapReduce计算== 例如:select * from employee; 在这种情况下,Hive可以简单地读取employee对应的存储目录下的文件,然后输出查询结果到控制 ...
分类:其他好文   时间:2020-06-26 18:44:35    阅读次数:56
Hive1.2.2(四)
1. order by,sort by,distribute by,cluster by的区别? 2. 聚合函数是否可以写在order by后面,为什么? 需求催生技术进步 一、课前准备 二、课堂主题 三、课堂目标 1. 掌握hive表的数据压缩和文件存储格式 2. 掌握hive的JDBC代码操作 ...
分类:其他好文   时间:2020-06-26 18:42:15    阅读次数:58
入门大数据---SparkSQL常用聚合函数
一、简单聚合 1.1 数据准备 // 需要导入 spark sql 内置的函数包 import org.apache.spark.sql.functions._ val spark = SparkSession.builder().appName("aggregations").master("lo ...
分类:数据库   时间:2020-06-26 18:03:35    阅读次数:58
空域图卷积模型
回顾经典卷积的操作:采样(即构建邻域)+聚合(聚合邻居结点的信息)。将固定数量的邻域结点排序后,与相同数量的卷积核参数相乘求和。 对于图结构数据如何定义卷积操作? 1)构建邻域; 2)对邻域的点与卷积核参数内积; GNN,构建邻域的大小为p,p个固定数量的卷积核参数。GNN使用随机游走的方法,为每个 ...
分类:其他好文   时间:2020-06-26 13:12:16    阅读次数:105
对两个字段分组
在平时的开发任务中我们经常会用到MYSQL的GROUP BY分组, 用来获取数据表中以分组字段为依据的统计数据。比如有一个学生选课表,表结构如下: Table: Subject_Selection Subject Semester Attendee ITB001 1 John ITB001 1 Bo ...
分类:其他好文   时间:2020-06-26 12:32:17    阅读次数:50
入门大数据---Spark累加器与广播变量
一、简介 在 Spark 中,提供了两种类型的共享变量:累加器 (accumulator) 与广播变量 (broadcast variable): 累加器:用来对信息进行聚合,主要用于累计计数等场景; 广播变量:主要用于在节点间高效分发大对象。 二、累加器 这里先看一个具体的场景,对于正常的累计求和 ...
分类:其他好文   时间:2020-06-26 10:59:41    阅读次数:50
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