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    大数据ETL实践探索(3)---- 大数据ETL利器之pyspark

    ,如: oracle使用数据泵impdp进行导入操作。...aws使用awscli进行上传下载操作。 本地文件上传至aws es spark dataframe录入ElasticSearch 等典型数据ETL功能的探索。...spark 作为工具和其他组件进行交互(数据导入导出)的方法 ES 对于spark 的相关支持做的非常好,https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/hadoop...= [ "DATE_FROM", "DATE_TO", ] for column in column_Date: df=df.withColumn(column, func_udf_clean_date...它不仅提供了更高的压缩率,还允许通过已选定的列和低级别的读取器过滤器来只读取感兴趣的记录。因此,如果需要多次传递数据,那么花费一些时间编码现有的平面文件可能是值得的。 ?

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    深入理解 ECMAScript 2024 新特性:Map.groupBy() 分组操作

    目前该新特性兼容性如下:使用场景解析1. 按条件分组假设我们有一个学生成绩数组,想按成绩的及格与否进行分组。...深入对比 reduce 的替代性在 Map.groupBy() 推出之前,我们通常使用 reduce 来实现分组操作。...group[key]) { group[key] = []; } group[key].push(student); return group;}, {});console.log...Map 的键值查找和插入效率高,适合处理大量数据。 reduce 的局限: 手动处理数据结构容易出错。 性能略逊于专门为分组设计的 Map.groupBy()。...如果你还在用传统的 reduce 实现分组,不妨试试这个全新的方法,感受现代 JavaScript 的魅力!当然你也在学习前端和鸿蒙等技术,不妨关注我,我们一起学习进步。\(≧▽≦)/

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    「Hive进阶篇」万字长文超详述hive企业级优化

    overwrite table A partition(dt)select * from Bdistribute by rand();解释:如设置reduce数量为10,则使用 rand(), 随机生成一个数...x % 10,这样数据就会随机进入 reduce 中,防止出现有的文件过大或过小9. count(distinct ) 和 group by在计算去重指标的时候,比如不同年龄段的用户数这个指标,一般都是采用...端数据倾斜,通常优化就使用里层group by age然后再外层count(user_id)来替代。...中,从而达到负载均衡的目的;第二个MR Job再根据预处理的数据结果按照Group By Key分布到Reduce中(这个过程可以保证相同的Group By Key被分布到同一个Reduce中),最后完成最终的聚合操作...答案是错误的,同map数一样,启动reduce和初始化同样耗时和占资源,而且过多的reduce会生成多个文件,同样会出现小文件问题。

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    硬刚Hive | 4万字基础调优面试小总结

    (这里表Order的标记位记为2)为值进行Map操作,把表中的记录转换生成一系列KV对的形式; 接着,在Shuffle阶段,把User表和Order表生成的KV对按键值进行Hash,然后传送给对应的Reduce...使用相同的元数据。 对SQL的解析处理比较类似,都是通过词法分析生成执行计划。...有人说因为在数据量特别大的情况下使用第一种方式(group by)能够有效避免Reduce端的数据倾斜,但事实如此吗?...= 15; reduce个数并不是越多越好 a)过多的启动和初始化reduce也会消耗时间和资源;b) 有多少个reduce,就会有多少个输出文件,如果生成了很多个小文件,那么如果这些小文件作为下一个任务的输入...where pt = '2012-07-04' group by pt;这次有15个reduce 4.reduce个数并不是越多越好; 同map一样,启动和初始化reduce也会消耗时间和资源;另外,

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    数据分析工具篇——HQL原理及优化

    对此,可以通过合并Map和Reduce的结果文件来消除这样的影响。...union写法每两份数据都要先合并去重一次,再和另一份数据合并去重,会产生较多次的reduce。第二种写法直接将所有数据合并再一次性去重。...这唯一的Reduce Task需要Shuffle大量的数据,并且进行排序聚合等处理,这使得它成为整个作业的IO和运算瓶颈。 图形如下: ?...另外,再有的方法就是用group by()嵌套代替count(distinct a)。 如果能用group by的就尽量使用group by,因为group by性能比distinct更好。...province=’gx’) 3) 对运算结果进行压缩: set hive.exec.compress.output=true; 4) 减少生成的mapreduce步骤: 4.1)使用CASE…WHEN

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    Mongo散记–聚合(aggregation)& 查询(Query)

    本篇主要终结记录聚合和查询。...db.invoke_stat.group({ key:{ip:true}, cond:{ date:{$gte:ISODate("2014-07-09 16:00:00...,它使用emit方法将文档按键分组,并返回须要统计的数据; reduce函数,它将收集数据并统计,两个參数分别为map函数返回的key值和数据数组; optionsOrOutString參数为一个对象,...參数optionsOrOutString对象除了out键以外还有其他一些键: finalize函数,同group的finalize完毕器一样,能够对reduce的结果做一些处理; query文档,在map...函数前对文档排序,必须先对排序的字段建立索引; limit整数,在map函数前设定文档数量; scope文档,js函数中用到的变量,client能够通过scope传递一些值; jsMode布尔,指定了map和reduce

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