hive大数据除重问题研究
hive大数据除重问题研究 存量表: store 增量表: incre 字段: 1. p_key 除重主键 2. w_sort 排序依据 3. info 其他信息 方法一(union all + row_number()over ):insert overwrite table limao_store select p_key,sort_word from ( select tmp1.*, row_num
hive大数据除重问题研究
存量表: store
增量表: incre
字段:
1. p_key 除重主键
2. w_sort 排序依据
3. info 其他信息
方法一(union all + row_number()over ): insert overwrite table limao_store select p_key,sort_word from ( select tmp1.*, row_number() over(distribute by sort_word sort by p_key desc) rownum from ( select * from limao_store union all select * from limao_incre ) tmp1 ) hh where hh.rownum = 1; 分析, 长表排序 方法二(left outer join + union all): 注意: hive 不支持 顶层 union all ,而且union all 结果必须有别名 insert overwrite table limao_store select t.p_key,t.sort_word from ( select s.p_key,s.sort_word from limao_store s left outer join limao_incre i on(s.p_key=i.p_key) where i.p_key=null union all select p_key,sort_word from limao_incre); 分析: 不能识别 incre中的重复数据 长表关联 , 表宽度加倍 方法三(left outer join + insert into) insert overwrite table store select s.* from store s left outer join incre i on(s.p_key=i.p_key) where i.p_key=null insert into table jm_g_l_cust_secu_acct select * from jm_g_l_cust_secu_acct_tmp; 分析: insert into 最好不用。 使用insert into 在hdfs中的表现为,在表(分区)文件夹下,建立新的文件 存放insert into数据, 造成文件碎片,降低以后该表查询效率。 ================================================================================== use nets_life; create table limao_store ( p_key string, sort_word string )ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' STORED AS TEXTFILE; create table limao_incre ( p_key string, sort_word string )ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' STORED AS TEXTFILE; 建表语句 use nets_life; create table limao_store ( p_key string, sort_word string )ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' STORED AS TEXTFILE; create table limao_incre ( p_key string, sort_word string )ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' STORED AS TEXTFILE; ===================================================== ================================================================================================
总结: 方法二和方法三原理相同。 方法三建议避免
方法二、方法三 暗含逻辑:
1.增量同步数据(incre)和存量数据(store)冲突时,总是认为增量数据为最新的
2.无论增量数据表 还是 存量数据表, 表内没有重复字段
方法一, 不暗含上述逻辑。 全部合并,严格按排序字段排名取第一
一千万数据 store 和 一百万数据 incre 测试结果
方法一: Time taken: 317.677 seconds
方法二: Time taken: 106.032 seconds
总结: 方法二时间使用上大幅度少于方法一,但没有内部除重功能,只能用于比较除重。
==============================================

Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress
KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover
Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool
Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io
KI-Kleiderentferner

AI Hentai Generator
Erstellen Sie kostenlos Ai Hentai.

Heißer Artikel

Heiße Werkzeuge

Notepad++7.3.1
Einfach zu bedienender und kostenloser Code-Editor

SublimeText3 chinesische Version
Chinesische Version, sehr einfach zu bedienen

Senden Sie Studio 13.0.1
Leistungsstarke integrierte PHP-Entwicklungsumgebung

Dreamweaver CS6
Visuelle Webentwicklungstools

SublimeText3 Mac-Version
Codebearbeitungssoftware auf Gottesniveau (SublimeText3)

Heiße Themen



DDREASE ist ein Tool zum Wiederherstellen von Daten von Datei- oder Blockgeräten wie Festplatten, SSDs, RAM-Disks, CDs, DVDs und USB-Speichergeräten. Es kopiert Daten von einem Blockgerät auf ein anderes, wobei beschädigte Blöcke zurückbleiben und nur gute Blöcke verschoben werden. ddreasue ist ein leistungsstarkes Wiederherstellungstool, das vollständig automatisiert ist, da es während der Wiederherstellungsvorgänge keine Unterbrechungen erfordert. Darüber hinaus kann es dank der ddasue-Map-Datei jederzeit gestoppt und fortgesetzt werden. Weitere wichtige Funktionen von DDREASE sind: Es überschreibt die wiederhergestellten Daten nicht, füllt aber die Lücken im Falle einer iterativen Wiederherstellung. Es kann jedoch gekürzt werden, wenn das Tool explizit dazu aufgefordert wird. Stellen Sie Daten aus mehreren Dateien oder Blöcken in einer einzigen wieder her

0.Was bewirkt dieser Artikel? Wir schlagen DepthFM vor: ein vielseitiges und schnelles generatives monokulares Tiefenschätzungsmodell auf dem neuesten Stand der Technik. Zusätzlich zu herkömmlichen Tiefenschätzungsaufgaben demonstriert DepthFM auch hochmoderne Fähigkeiten bei nachgelagerten Aufgaben wie dem Tiefen-Inpainting. DepthFM ist effizient und kann Tiefenkarten innerhalb weniger Inferenzschritte synthetisieren. Lassen Sie uns diese Arbeit gemeinsam lesen ~ 1. Titel der Papierinformationen: DepthFM: FastMonocularDepthEstimationwithFlowMatching Autor: MingGui, JohannesS.Fischer, UlrichPrestel, PingchuanMa, Dmytr

Die von Google geförderte Leistung von JAX hat in jüngsten Benchmark-Tests die von Pytorch und TensorFlow übertroffen und belegt bei 7 Indikatoren den ersten Platz. Und der Test wurde nicht auf der TPU mit der besten JAX-Leistung durchgeführt. Obwohl unter Entwicklern Pytorch immer noch beliebter ist als Tensorflow. Aber in Zukunft werden möglicherweise mehr große Modelle auf Basis der JAX-Plattform trainiert und ausgeführt. Modelle Kürzlich hat das Keras-Team drei Backends (TensorFlow, JAX, PyTorch) mit der nativen PyTorch-Implementierung und Keras2 mit TensorFlow verglichen. Zunächst wählen sie eine Reihe von Mainstream-Inhalten aus

Stehen Sie vor einer Verzögerung oder einer langsamen mobilen Datenverbindung auf dem iPhone? Normalerweise hängt die Stärke des Mobilfunk-Internets auf Ihrem Telefon von mehreren Faktoren ab, wie z. B. der Region, dem Mobilfunknetztyp, dem Roaming-Typ usw. Es gibt einige Dinge, die Sie tun können, um eine schnellere und zuverlässigere Mobilfunk-Internetverbindung zu erhalten. Fix 1 – Neustart des iPhone erzwingen Manchmal werden durch einen erzwungenen Neustart Ihres Geräts viele Dinge zurückgesetzt, einschließlich der Mobilfunkverbindung. Schritt 1 – Drücken Sie einfach einmal die Lauter-Taste und lassen Sie sie los. Drücken Sie anschließend die Leiser-Taste und lassen Sie sie wieder los. Schritt 2 – Der nächste Teil des Prozesses besteht darin, die Taste auf der rechten Seite gedrückt zu halten. Lassen Sie das iPhone den Neustart abschließen. Aktivieren Sie Mobilfunkdaten und überprüfen Sie die Netzwerkgeschwindigkeit. Überprüfen Sie es erneut. Fix 2 – Datenmodus ändern 5G bietet zwar bessere Netzwerkgeschwindigkeiten, funktioniert jedoch besser, wenn das Signal schwächer ist

Ich weine zu Tode. Die Daten im Internet reichen überhaupt nicht aus. Das Trainingsmodell sieht aus wie „Die Tribute von Panem“, und KI-Forscher auf der ganzen Welt machen sich Gedanken darüber, wie sie diese datenhungrigen Esser ernähren sollen. Dieses Problem tritt insbesondere bei multimodalen Aufgaben auf. Zu einer Zeit, als sie ratlos waren, nutzte ein Start-up-Team der Abteilung der Renmin-Universität von China sein eigenes neues Modell, um als erstes in China einen „modellgenerierten Datenfeed selbst“ in die Realität umzusetzen. Darüber hinaus handelt es sich um einen zweigleisigen Ansatz auf der Verständnisseite und der Generierungsseite. Beide Seiten können hochwertige, multimodale neue Daten generieren und Datenrückmeldungen an das Modell selbst liefern. Was ist ein Modell? Awaker 1.0, ein großes multimodales Modell, das gerade im Zhongguancun-Forum erschienen ist. Wer ist das Team? Sophon-Motor. Gegründet von Gao Yizhao, einem Doktoranden an der Hillhouse School of Artificial Intelligence der Renmin University.

Kürzlich wurde die Militärwelt von der Nachricht überwältigt: US-Militärkampfflugzeuge können jetzt mithilfe von KI vollautomatische Luftkämpfe absolvieren. Ja, erst kürzlich wurde der KI-Kampfjet des US-Militärs zum ersten Mal der Öffentlichkeit zugänglich gemacht und sein Geheimnis gelüftet. Der vollständige Name dieses Jägers lautet „Variable Stability Simulator Test Aircraft“ (VISTA). Er wurde vom Minister der US-Luftwaffe persönlich geflogen, um einen Eins-gegen-eins-Luftkampf zu simulieren. Am 2. Mai startete US-Luftwaffenminister Frank Kendall mit einer X-62AVISTA auf der Edwards Air Force Base. Beachten Sie, dass während des einstündigen Fluges alle Flugaktionen autonom von der KI durchgeführt wurden! Kendall sagte: „In den letzten Jahrzehnten haben wir über das unbegrenzte Potenzial des autonomen Luft-Luft-Kampfes nachgedacht, aber es schien immer unerreichbar.“ Nun jedoch,

Diese Woche gab FigureAI, ein Robotikunternehmen, an dem OpenAI, Microsoft, Bezos und Nvidia beteiligt sind, bekannt, dass es fast 700 Millionen US-Dollar an Finanzmitteln erhalten hat und plant, im nächsten Jahr einen humanoiden Roboter zu entwickeln, der selbstständig gehen kann. Und Teslas Optimus Prime hat immer wieder gute Nachrichten erhalten. Niemand zweifelt daran, dass dieses Jahr das Jahr sein wird, in dem humanoide Roboter explodieren. SanctuaryAI, ein in Kanada ansässiges Robotikunternehmen, hat kürzlich einen neuen humanoiden Roboter auf den Markt gebracht: Phoenix. Beamte behaupten, dass es viele Aufgaben autonom und mit der gleichen Geschwindigkeit wie Menschen erledigen kann. Pheonix, der weltweit erste Roboter, der Aufgaben autonom in menschlicher Geschwindigkeit erledigen kann, kann jedes Objekt sanft greifen, bewegen und elegant auf der linken und rechten Seite platzieren. Es kann Objekte autonom identifizieren

Neues SOTA für multimodale Dokumentverständnisfunktionen! Das Alibaba mPLUG-Team hat die neueste Open-Source-Arbeit mPLUG-DocOwl1.5 veröffentlicht, die eine Reihe von Lösungen zur Bewältigung der vier großen Herausforderungen der hochauflösenden Bildtexterkennung, des allgemeinen Verständnisses der Dokumentstruktur, der Befolgung von Anweisungen und der Einführung externen Wissens vorschlägt. Schauen wir uns ohne weitere Umschweife zunächst die Auswirkungen an. Ein-Klick-Erkennung und Konvertierung von Diagrammen mit komplexen Strukturen in das Markdown-Format: Es stehen Diagramme verschiedener Stile zur Verfügung: Auch eine detailliertere Texterkennung und -positionierung ist einfach zu handhaben: Auch ausführliche Erläuterungen zum Dokumentverständnis können gegeben werden: Sie wissen schon, „Document Understanding“. " ist derzeit ein wichtiges Szenario für die Implementierung großer Sprachmodelle. Es gibt viele Produkte auf dem Markt, die das Lesen von Dokumenten unterstützen. Einige von ihnen verwenden hauptsächlich OCR-Systeme zur Texterkennung und arbeiten mit LLM zur Textverarbeitung zusammen.
