Time/String Handling, Time Intervals, and UDAFs》介绍了在1.5中为DataFrame提供了丰富的处理日期、时间和字符串的函数；以及在Spark SQL 1.4...然而，针对特定领域进行数据分析的函数扩展，Spark提供了更好地置放之处，那就是所谓的“UDF（User Defined Function）”。 UDF的引入极大地丰富了Spark SQL的表现力。...顾名思义，initialize就是对聚合运算中间结果的初始化，在我们这个例子中，两个求和的中间值都被初始化为0d： def initialize(buffer: MutableAggregationBuffer...的索引，默认以0开始，所以第一行就是针对“sumOfCurrent”的求和值进行初始化。...以本例而言，每一个input就应该只有两个Field的值。倘若我们在调用这个UDAF函数时，分别传入了销量和销售日期两个列的话，则input(0)代表的就是销量，input(1)代表的就是销售日期。
我可能想包括7天移动平均线，或附上上周出售的工作日小部件，以查看业务与上周相比的表现。我可以通过将数据集连接到自身上，并使用日期列上的操作来选择单个值或观察范围来做到这一点。...当您只想满足表中的特定条件时，可以使用此技术来使用分组功能（即SUM（），COUNT（），MAX（））。它只会对满足WHEN子句中包含的规则的值求和。...如果要将历史值附加到每个观察值，则可以避免聚合，而只需根据指定间隔时间的日期加入表即可。...通过使用伪代码对逻辑规则进行周到的设计可以帮助避免由于不正确/不一致的规则而导致的错误。了解如何在SQL中编码嵌套逻辑对于释放数据中的潜力至关重要。...这是在R和SQL中如何编码此逻辑的方法： ## Example of Nested Logic in R if(shoppers$sales<=0){ print("Error: Negative/No
（重点：开窗、子查询、需要条件过滤的在子查询中先过滤） 3、hive sql系列（三）是一个级联求和的典型例子，意思是当月和累计在一起的意思，以此类推，相似的场景都可以用hive sql系列（三）的方式做...，这就形成了一个类似鸡兔同笼方式的二元方程式的固定解法 4、写sql的步骤：分析需求（明确需要做什么） -> 拆解需求（大概如何实现） -> 列出实现步骤（具体实现方式） -> 合并步骤（可以在一步实现的合并...（有点类似spark、flink算子链，算子合并的意思） 5、当遇到实现方式不能得到正确结果时，先核对逻辑，每一步的实现得到的结果是否如你所愿，如果还不能解决，每步一测，确保一进一出时符合的（划重点）...6、hql通常有两个场景：一是对业务数据处理，二是对日志数据处理。...举例123,1123,1223这样6、6、date_sub(日期，数值)，用日期-数值，即当前日期的前n天，返回值是日期字符串类型 7、ntile：把有序的数据集合平均分配到指定的数据量个桶中，将桶号分配给每一行
随着筛选条件的增加，这个SQL语句的长度和执行时间会逐渐增长，代码可维护性会逐渐降低。假设按图5-3所示将所有的标签拼接到一张数据表中并构建出一张宽表，上述圈选SQL语句可以简化成如下语句。...比如圈选出7月1日到7月6日范围内平均在线时长超过20分钟的用户、圈选7月9日到7月15日期间累计点赞次数超过20次的用户，以上圈选条件都需要查询过往7天的标签数据。...本书技术方案支持多日期画像数据下的人群圈选等功能，自然兼容单日期下的各类功能。 画像宽表生成 画像宽表的表结构已经明确，那如何生成宽表数据？...宽表生成SQL语句可以使用Spark引擎执行，通过Spark引擎参数调优、Join语句数据表顺序调整、使用Bucket Join等方式都可以提升宽表的生产效率，更多宽表生产优化细节可参见后续文章。...选择ClickHouse另外一个原因是其对SQL语法支持非常全面，其表结构设计与Hive表非常相似，这极大地降低了工程开发难度。
对输入值执行以下检查。...DAYOFWEEK仅计算日期表达式的日期部分。 日期字符串必须完整且格式正确，包含适当数量的元素和每个元素的数字，以及适当的分隔符。年份必须指定为四位数。 日期值必须在有效范围内。...其他时间表达式值返回本地时间。 这可能会影响DAYOFWEEK值。 下面的嵌入式SQL示例演示如何更改命名空间的一周的第一天。...它最初设置系统范围的每周第一天(设置为7)，然后设置命名空间的每周第一天(设置为3)。在程序终止特定于命名空间的设置之前，后续的系统范围内的每周第一天更改(更改为2)对命名空间第一天没有影响。...取消特定于命名空间的设置会立即将该命名空间每周的第一天重置为当前系统范围的值。最后，程序恢复系统范围的初始设置。 注：以下程序测试是否具有%SYS或user命名空间的特定于命名空间的每周第一天设置。
统计标签 统计类标签是通过离线数据统计手段，计算出指定时间范围内满足特定要求的标签值。...假设当前日期是T，其计算过程分为两步：计算出T-7到T-1日期范围内的在线时长总和；用总和除以时间跨度7。...该统计类标签生成语句如下所示，其中通过SUM函数计算出了每一个user_id的在线时长总和。SQL语句中的日期范围是写死的，在实际生产环节，日期范围可以通过变量来替代。...当前日期是T，其计算过程只需统计出T-7到T-1日期范围内的用户被举报总数，如果总数大于0，则说明用户最近一周被举报过。...分享数量标签值可以通过Redis String数据结构存储。当指定UserId在某日期下分享次数增加时，可以通过Redis的incr函数实现标签值变更。
主要有四类：异常值、空值、重复值以及数据格式。 过滤：使用Java中的循环和条件语句对数据进行逐行筛选，对不符合要求的数据进行过滤，例如根据指定的条件过滤掉异常值、重复值等。...分布式计算框架：Hadoop、spark等 元数据管理 元数据（Metadata）是关于数据的数据，指对数据进行描述和说明的数据，包括数据的标识、类型、格式、来源、创建时间、修改时间等。。...数据质量 有效性： 数据符合定义的业务规则或约束的程度 数据类型约束：特定列中的值必须具有特定数据类型，例如布尔值，数字，日期等。 范围约束：通常，数字或日期应在一定范围内。...外键约束：如在关系型数据库中一样，外键列不能具有所引用的主键中不存在的值。 正则表达式模式：必须采用特定模式的文本字段。例如，可能要求电话号码的格式为（999）999–9999。...跨字段验证：必须满足跨越多个字段的某些条件。例如，患者出院日期不能早于入院日期。 准确性：数据接近真实值的程度。 定义所有可能的有效值可以轻松发现无效值，但这并不意味着它们是准确的。
如何将标签之间的与/或/非逻辑转化成bitmap之间的交/并/补运算并生成bitmap SQL？ 下面将逐一分析并解决这些问题。...3.2.3 边界值的处理 对于一些连续值和日期类型的标签，当标签取值取到定义的边界值或者标签本身的边界值时，按照上面的转化规则，会出现取出不存在的bitmap的情况。...对于当边界值取到100或-180d的时候，也会出现因为不存在相关的bitmap而造成结果不准确的现象，此处可结合实际情况限制用户对标签的的最大取值为区间最大值减1或扩大区间范围以减少边界值的影响。...3.4 Hive的关系型数据到CH的bitmap数据 Spark任务中，先通过spark SQL将所需hive数据读取，保存在DataSet中。...总结和展望 在整个方案的实现过程中，除解决上述技术问题外，我们还对bitmap方案的数据准确性验证、考虑到前后两种方案数据产出时间的差异，对两种SQL方案的选择切换、bitmap方案不适用的少数场景、bitmap
请注意，在 Hudi 0.10.1 版本之后，对 Spark 3.0 的支持已停止，但由于社区的强烈兴趣，在此版本中恢复了对 Spark 3.0 的支持。...用户可以根据自己的要求显式设置配置 hoodie.spark.sql.insert.into.operation 的值来灵活地覆盖此行为。...此策略确定当正在摄取的传入记录已存在于存储中时采取的操作。此配置的可用值如下： • none：不采取任何特定操作，如果传入记录包含重复项，则允许 Hudi 表中存在重复项。...如果未提供特定配置，则将采用较新配置的默认值。强烈鼓励用户迁移到使用这些较新的配置。...以下是有关如何使用此函数的语法和一些示例。
背景 目前公司的分析数据基本存储在 Hive 数仓中，使用 Presto 完成 OLAP 分析，但是随着业务实时性增强，对查询性能的要求不断升高，同时许多数据应用产生，比如对接 BI 进行分析等，Presto...不能满足需求，在这个阶段我们引入了ClickHouse，用来建设性能更强悍，响应时间更短的数据分析平台，以满足实时性要求，但如何连通 Hive 数仓和ClickHouse呢？...-2.4.8-bin-hadoop2.7/jars（spark 目录下的 jars ）下，即可解决，百度网盘也有 jar 包 若 hive 表中有做分区，则需指定 spark.sql.hive.manageFilesourcePartitions...1.5.7 CLICKHOUSE_CLIENT=/usr/bin/clickhouse-client # 接收两个参数，第一个为要抽取的表，第二个为抽取时间 # 若输入的第一个值为first，不输入第二参数则直接退出脚本...生产环境可以配合调度工具如 Dolphin Scheduler、Azkaban 控制整个数据链路，监控多个脚本的分步执行情况，如出现问题可以及时定位解决。
使用的SQL多了不知道大家有没这样的困惑，SQL的语法大的方面是一致的，如SELECT,JOIN,GROUP BY等，但是在一些函数或某些特定功能处理上还是有很大差异的，而这些差异经常给大家带来困惑，尤其是一个新手从一种...今天就把大家常用的SQL语言做一个总结，来看看他们在日期时间处理方面的差异。...，否则会返回空值或者是不正确的结果。...说明：大部分SQL中支持date_add/date_sub，其实使用一个即可，把相对应的N值取为负值即可。...说明：大部分SQL中支持date_add/date_sub，其实使用一个即可，把相对应的N值取为负值即可。
6.用户画像 基于用户的各方面数据，建立对用户的全方位理解，构建每个特定用户的画像，以便针对每个个体完成精细化运营。...分类 子分类 技能 描述 技 术 能 力 编程基础 Java基础 大数据生态必备的java基础 Scala基础 Spark相关生态的必备技能 SQL基础 数据分析师的通用语言 SQL进阶 完成复杂分析的必备技能...NULL值 SUM 对指定的列求和，会忽略掉NULL值 AVG 对指定的列求平均值，会忽略掉NULL值 MIN 求指定列的最小值 MAX 求指定列的最大值 ASC/DESC ASC表示升序排列，DESC...2.6 分组聚合 分组聚合是指，我们可以将表中的数据，根据某一列或多列进行分组，然后将其他列的值进行聚合计算，如计数、求和和求平均值等。...使用频率最高的聚合函数有5个，如下表所示 函数名 含义 COUNT 计数 SUM 求和 AVG 求平均值 MIN 求最小值 MAX 求最大值 聚合函数有一个共同的特点，即在计算过程中都会忽略掉NULL
都不是，而是特定分组下，将连续内容赋值相同的分组ID；再次强调，是在特定分组下，将连续的内容赋值相同的分组ID；解释：特定分组：指的是连续的主体，例如判断用户是否连续登录，则这个特定分组是每个用户；连续分组赋值相同的分组...计算连续分组赋值相同的分组ID判断连续条件，有两种处理思路：1.双排序差值法；2.累积求和法；1.双排序差值法双排序差值法是指对一列连续数据得到排序1，对符合条件数据进行排序的到排序2，两列排序差值作为分组...（具体是什么日期无所谓，只是以一个固定日期为锚点）的差得到排序值1（date_diff），然后使用row_number()函数根据用户分组，按照登陆日期进行排序得到排序值2（row_num）,然后用两个排序值做差...2.累积求和法累积求和法，利用sum()over(order by) 函数特性，累加求和到当前行，如果值为0则累加和不变的特性。...统计分析得到最终结果在得到分组ID之后，根据分组ID与特定分组的列，进行分组，即可得到每个连续的段。然后使用聚合函数统计连续行数（连续天数）或者max或者min得到最大最小值等。
Spark sql on hive的一个强大之处就是能够嵌在编程语言内执行，比如在Java或者Scala，Python里面，正是因为这样的特性，使得spark sql开发变得更加有趣。...比如我们想做一个简单的交互式查询，我们可以直接在Linux终端直接执行spark sql查询Hive来分析，也可以开发一个jar来完成特定的任务。...有些时候单纯的使用sql开发可能功能有限，比如我有下面的一个功能： 一张大的hive表里面有许多带有日期的数据，现在一个需求是能够把不同天的数据分离导入到不同天的es索引里面，方便按时间检索，提高检索性能...（2）使用Hive按日期分区，生成n个日期分区表，再借助es-Hadoop框架，通过shell封装将n个表的数据批量导入到es里面不同的索引里面 （3）使用scala+Spark SQL读取Hive表按日期分组...生成多个分区表以及导入时还要读取每个分区表的数据涉及的落地IO次数比较多，所以性能一般 方式三： 在scala中使用spark sql操作hive数据，然后分组后取出每一组的数据集合，转化成DataFrame
在 Hive SQL 中，CONCAT_WS 和 CONCAT 函数都用于连接字符串，但它们在如何处理分隔符方面存在差异。...根据所需的输出格式，选择合适的函数以方便地连接字符串。 6. NVL()函数NVL()函数是空值判断函数，空值为NULL的空值。其表达式的值可以是数字型、字符型和日期型。...因为ORDER BY子句对整个结果集进行全局排序，而不是对每个owner和primary_key组内的数据进行排序。...需要注意的是，DISTRIBUTE BY和SORT BY是Hive中特定的子句，不适用于Presto或Spark SQL。...为了在Presto或Spark SQL中实现类似的局部排序需求，请使用窗口函数（如使用OVER和PARTITION BY子句）。
离线数据处理的主要借助 Spark SQL 和 Spark UDF 完成数据清洗转换，在线数据处理主要借助 Flink 计算框架完成。...3）标签建模 标签建模主要采用了三种方法： 基于业务规则转换 这类标签具有强业务属性，需要运营人员或特定应用场景的需求方根据专业经验来定义，不同场景下对同一个标签的定义可能不同。...而在个性化优惠券发放场景下（精细化营销）对沉默用户发放优惠券拉动消费，那么“最近一次消费日期距离当前日期>14天”则定义为沉默用户。...在特征计算阶段，需要监控各数值特征的统计值（最大值、最小值、均值、标准差等）是否在合理区间内、类别特征是否不在枚举范围内、特征重要性（方差、卡方、信息增益）监控。...4.1 Lambda三层架构设计 画像标签数据来源主要有批计算生产的离线历史数据和流计算产生的实时数据，如果只利用历史数据无法满足实时性的需求，如果只利用实时数据则很难充分利用历史数据的完整价值，如何对历史数据和实时进行融合
根据ods.order_master表中modified_time作为增量字段，只将新增的数据抽入，字段名称、类型不变， 同时添加静态分区，分区字段为etl_date，类型为String，且值为当前比赛日的前一天日期...根据ods.coupon_info表中modified_time作为增量字段，只将新增的数据抽入，字段名称、类型不变， 同时添加静态分区，分区字段为etl_date，类型为String，且值为当前比赛日的前一天日期...类型为String，且值为当前比赛日的前一天日期（分区字段格式为yyyyMMdd） 5、抽取ds_db库中product_browse的增量数据进入Hive的ods库中表product_browse。...根据ods.order_cart表中modified_time作为增量字段，只将新增的数据抽入，字段名称、类型不变， 同时添加静态分区，分区字段为etl_date，类型为String，且值为当前比赛日的前一天日期...运行模式为本地模式，使用所有可用的核心； // TODO 设置Spark SQL的存储分配策略为LEGACY模式；设置应用程序的名称为"Input"；用于与Spark进行交互启用对Hive的支持
在这篇博文中，我们将介绍如何查询，分析和呈现MongoDB中存储的时间序列数据。了解客户端如何连接以查询数据库将有助于指导您设计数据模型和最佳数据库配置。查询MongoDB有多种方法。...例如，要使用我们可以发出的视图查询“FB”库存的第一个价格条目： ? 您还可以将聚合框架与视图一起使用。这是查询特定日期的所有“FB”股票代码数据。 ?...图8：使用BI连接器使用您最喜欢的基于SQL的报告工具查询MongoDB数据 BI Connector服务向客户端应用程序提供类似于MySQL服务器的端口，并接受发出SQL查询的客户端连接。...Spark连接器利用MongoDB的聚合管道和丰富的二级索引来提取，过滤和处理您需要的数据范围！没有浪费时间提取和加载数据到另一个数据库，以便使用Spark查询您的MongoDB数据！ ?...图12：MongoDBSpark连接器 MongoDB 的 R 语言驱动程序为开发和统计人员提供了一流的体验，包括对MongoDB的本地语言，本机语言访问，企业身份验证以及对BSON数据类型的完全支持
例如，在连接到SQL Server数据库时，使用 SQL Server 连接器而不是 ODBC 连接器不仅为你提供了更好的获取数据体验，而且SQL Server连接器还提供可改善体验和性能的功能，例如查询折叠...这也是筛选出与案例无关的任何数据的最佳做法。 这样，你便能更好地关注手头的任务，只需显示数据预览部分相关的数据。可以使用自动筛选菜单来显示列中找到的值的不同列表，以选择要保留或筛选掉的值。...还可以使用搜索栏来帮助查找列中的值。还可以利用特定于类型的筛选器，例如日期、日期时间甚至日期时区列 的上 一个筛选器。...这些特定于类型的筛选器可帮助你创建动态筛选器，该筛选器将始终检索前 x 秒、分钟、小时、天、周、月、季度或年份中的数据，如下图所示。 备注若要详细了解如何基于列中的值筛选数据，请参阅 按值筛选。...类型特定的筛选器也会出现类似的情况，因为它们特定于某些数据类型。 如果列未定义正确的数据类型，则这些特定于类型的筛选器将不可用。
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