Hive

Hive String to Timestamp conversion with Milliseconds

由 拥有回忆 提交于 2020-05-13 14:35:10
问题 I have a requirement to convert the mentioned input string format and produce the desired output in timestamp as shown below. Input: 16AUG2001:23:46:32.876086 Desired Output: 2001-08-16 23:46:32.876086 Output which is coming by running the below code: 2001-08-17 00:01:08 Query: select '16AUG2001:23:46:32.876086' as row_ins_timestamp, from_unixtime(unix_timestamp('16AUG2001:23:46:32.876086', 'ddMMMyyyy:HH:mm:ss.SSSSSS')) as row_ins_timestamp from temp; Milliseconds part is not getting

When to execute REFRESH TABLE my_table in spark?

由 喜你入骨 提交于 2020-05-13 03:46:28
问题 Consider a code; import org.apache.spark.sql.hive.orc._ import org.apache.spark.sql._ val path = ... val dataFrame:DataFramew = ... val hiveContext = new org.apache.spark.sql.hive.HiveContext(sparkContext) dataFrame.createOrReplaceTempView("my_table") val results = hiveContext.sql(s"select * from my_table") results.write.mode(SaveMode.Append).partitionBy("my_column").format("orc").save(path) hiveContext.sql("REFRESH TABLE my_table") This code is executed twice with same path but different

When to execute REFRESH TABLE my_table in spark?

由 烂漫一生 提交于 2020-05-13 03:44:19
问题 Consider a code; import org.apache.spark.sql.hive.orc._ import org.apache.spark.sql._ val path = ... val dataFrame:DataFramew = ... val hiveContext = new org.apache.spark.sql.hive.HiveContext(sparkContext) dataFrame.createOrReplaceTempView("my_table") val results = hiveContext.sql(s"select * from my_table") results.write.mode(SaveMode.Append).partitionBy("my_column").format("orc").save(path) hiveContext.sql("REFRESH TABLE my_table") This code is executed twice with same path but different

When to execute REFRESH TABLE my_table in spark?

由 ε祈祈猫儿з 提交于 2020-05-13 03:39:20
问题 Consider a code; import org.apache.spark.sql.hive.orc._ import org.apache.spark.sql._ val path = ... val dataFrame:DataFramew = ... val hiveContext = new org.apache.spark.sql.hive.HiveContext(sparkContext) dataFrame.createOrReplaceTempView("my_table") val results = hiveContext.sql(s"select * from my_table") results.write.mode(SaveMode.Append).partitionBy("my_column").format("orc").save(path) hiveContext.sql("REFRESH TABLE my_table") This code is executed twice with same path but different

When to execute REFRESH TABLE my_table in spark?

由 混江龙づ霸主 提交于 2020-05-13 03:38:39
问题 Consider a code; import org.apache.spark.sql.hive.orc._ import org.apache.spark.sql._ val path = ... val dataFrame:DataFramew = ... val hiveContext = new org.apache.spark.sql.hive.HiveContext(sparkContext) dataFrame.createOrReplaceTempView("my_table") val results = hiveContext.sql(s"select * from my_table") results.write.mode(SaveMode.Append).partitionBy("my_column").format("orc").save(path) hiveContext.sql("REFRESH TABLE my_table") This code is executed twice with same path but different

select rows in sql with latest date for each ID repeated multiple times [duplicate]

由 亡梦爱人 提交于 2020-05-09 19:43:03
问题 This question already has answers here : SQL select only rows with max value on a column [duplicate] (27 answers) Closed 2 years ago . I have a table where each ID is repeated 3 times. there is a date in front of each id in each row. I want to select entire row for each ID where date is latest. There are total 370 columns in this table i want all columns to get selected when i select that row. Sample - ID Name Date Marks .. .. .. 1 XY 4/3/2017 27 1 fv 4/3/2014 98 1 jk 4/3/2016 09 2 RF 4/12

生产制造业库龄计算案例

由 馋奶兔 提交于 2020-05-09 17:44:54
【摘要】 企业为了提高供应链的整体效率，通常都会把库龄计算作为整体经营业绩的考核指标之一。通过全局范围的库龄分析，及时了解热销商品和滞销商品及其分布情况，合理地进行库存调度和市场促销，可以大大提高库存周转率，促进销售的同时降低库存资金积压风险！原测试方案是构建 Hive 数据仓库，从源数据 Oracle 定时同步到 Hive，所有查询都基于 Hive 数据仓库，从而获取想要的库龄分析指标！但存在几点不足：源数据量大、SQL 算法长、执行效率慢等。若不变动基础层架构，只需在应用层集成数据计算引擎中间件，就能完美的化解这些难题。我们看集算器怎么做？ 生产制造业库龄计算案例 【下载附件】生产制造业库龄计算案例 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/3949403/blog/4272204

18个PPT，29个提问解答，都在这儿啦！

由 北城余情 提交于 2020-05-09 12:05:16
4月25-26日，全球首个 Apache 顶级项目在线盛会 Flink Forward 中文精华版重磅开播，聚焦 Alibaba、 Google、AWS、Uber、Netflix、DellEMC、微博、滴滴等各大互联网公司实时计算的经典场景和业务故事，由 Flink 核心贡献者们对 19 个优质 talk 进行中文翻译及解说，您可免费在线观看。 为期一天半的 Flink Forward 中文精华版在北京、上海、杭州三地进行联动直播，吸引了全球近 20000 人次开发者在线观看。除优质内容外，Flink Forward 精华版还首次开创问题征集，在线观看直播的同学可及时对嘉宾分享提出疑问并邀请讲师在线解答。 大会全部提问及解答： https://shimo.im/sheets/twgyxGh9hqy6DHYk/MODOC/ 直播回顾及 Flink 社区学习资料大礼包下载请点击: Flink Forward 全球在线会议中文精华版0425 Flink Forward 全球在线会议中文精华版0426 以下选取了大会部分具有代表性的问题及讲师回答，共享给大家。 Keynote: Introducing Stateful Functions 2.0: Stream Processing meets Serverless Applications 解说嘉宾： 李钰（绝顶），Apache

环境篇：Atlas2.0.0兼容CDH6.2.0部署

由 寵の児 提交于 2020-05-09 10:39:45
环境篇：Atlas2.0.0兼容CDH6.2.0部署 Atlas 是什么? Atlas是一组可扩展和可扩展的核心基础治理服务，使企业能够有效地满足Hadoop中的合规性要求，并允许与整个企业数据生态系统集成。 Apache Atlas为组织提供了开放的元数据管理和治理功能，以建立其数据资产的目录，对这些资产进行分类和治理，并为数据科学家，分析师和数据治理团队提供围绕这些数据资产的协作功能。 如果没有Atlas 大数据表依赖问题不好解决，元数据管理需要自行开发，如：hive血缘依赖图 对于表依赖问题，没有一个可以查询的工具，不方便错误定位，即业务sql开发 官网： http://atlas.apache.org 表与表之间的血缘依赖 字段与字段之间的血缘依赖 1 Atlas 架构原理 2 Atlas 安装及使用 安装需要组件，HDFS、Yarn、Zookeeper、Kafka、Hbase、Solr、Hive，Python2.7环境 需要Maven3.5.0以上，jdk_151以上，python2.7。 2.1 下载源码包2.0.0，IDEA打开 2.2 修改相关版本与CDH版本对应 <hadoop.version>3.0.0</hadoop.version> <hbase.version>2.1.0</hbase.version> <kafka.version>2.1.0<

年薪百万阿里架构师：给学习JAVA的同学一些建议（附学习路线图）

由 僤鯓⒐⒋嵵緔 提交于 2020-05-09 08:43:57
前言 作为一个程序员，技术不是唯一出路，但技术也是非常重要的，当前的就业竞争越来越激烈，只有不断的进阶新的知识我们才能够走的更远。 有不少朋友问，如何深入学习Java后端技术栈，今天分享一个，年薪百万阿里架构师整理出来的完整的Java成神路线图。 筑基阶段： 该阶段需要理解java底层虚拟机，并知道它们实现的原理。 JVM虚拟机原理、调优，懂得jvm能让你写出性能更好的代码；池技术，什么对象池，连接池，线 程池……Java并发底层原理与源码实现，写框架必备的技术；java各种集合对象的实现原理，了解这些 可以让你在解决问题时选择合适的数据结构，高效的解决问题，Jdk的新特性 ，从jdk8一直到jdk13。 成长阶段： 该阶段需要熟练使用各种框架，并知道它们实现的原理。 熟练掌握各个框架使用原理，Spring一定要玩转，另外各热门主流框架，安全框架shiro、security 数据库Mysql、Oracle必须懂得你底层原理与性能调优，这样就可以更好的去使用像MongoDB、 redis、Hive等等数据库 拓展阶段： 该阶段需要熟练掌握响应式编程、网络编程、devops技术，并知道它们实现的原理。 spring webflux的底层原理与源码、响应式开发框架Akka的基本应用原理，像Tomcat、netty、nginx的底层原理源码、调优方案这些都是必须会的，另外还要掌握Linux
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