Hadoop Pig Bincond Matches
hadoop pig bincond matches bincond不知道怎么样译成中文,感觉和条件表示示是一样的,前面还可以加 not 注意事项 bincond 后,是没有模式的,须自己指定模式 matches 的正则与 java 的正则完全符合 bincond前面可以加逻辑条件,如 not %default inputstr '/
hadoop pig bincond matches
bincond不知道怎么样译成中文,感觉和条件表示示是一样的,前面还可以加 not
注意事项
-
bincond 后,是没有模式的,须自己指定模式
-
matches 的正则与 java 的正则完全符合
-
bincond前面可以加逻辑条件,如 not
<code> %default inputstr '/data/proxy/project/udf/pig/raw/log*' --加载原始日志-- AA = LOAD '$inputstr' USING kload.KoudaiLoader('platform,requesturl,imei,openudid,mac') AS(platform, requesturl, imei, openudid, mac); --过滤后台进程请求-- AB = FILTER AA BY not backFilter(); --格式化用户ukey-- AC = FOREACH AB GENERATE flatten(kload.KoudFormateUkey(platform,mac,imei,openudid)) AS(platform,ukey),requesturl; ACITEM = FOREACH AC GENERATE platform,ukey,(requesturl matches '.*(?i)getItemInfo.*'? 'itempg':requesturl) as requesturl; ACLIST = FOREACH ACITEM GENERATE platform,ukey,(requesturl matches '.*(?i)(getMyStreetProducts|queryRecommendItems|dailyTop|queryIShoppingSimple|categorySearch|list ThemeItem|checkProduct|listAllGroupCombines|getAppsByGroup_v2).*'? 'listpg':requesturl) as requesturl; ACLAST = FOREACH ACLIST GENERATE platform,ukey,(requesturl matches '.*(?i)taoke.*'? 'taokepg':requesturl) as requesturl; --这里取了反作操,如果不匹配 ACOTHER = FOREACH ACLAST GENERATE platform,ukey,(not requesturl matches '.*(?i)(itempg|taokepg|listpg).*'? 'otherpg':requesturl) as requesturl; dump ACOTHER; </code>
Nach dem Login kopieren
输出
<code> (android,90:C1:15:6C:B3:C1_358943040907312,listpg) (android,B4:98:42:68:8C:DF_867083011351846,otherpg) (iphone,38:48:4C:1C:CD:70_4BB2D0811DCFF387291405433667E27BCAAB290D,otherpg) (android,B0:AA:36:C3:B2:07_864048013754035,otherpg) (iphone,C8:6F:1D:27:0C:71_DE6D3F93F6F1AF6E657E216CBD0CC7E590EC1BE4,taokepg) (android,98:0C:82:AF:72:3A_357474047931510,otherpg) </code>
原文地址:Hadoop Pig Bincond Matches, 感谢原作者分享。

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

Java-Fehler: Hadoop-Fehler, wie man damit umgeht und sie vermeidet Wenn Sie Hadoop zur Verarbeitung großer Datenmengen verwenden, stoßen Sie häufig auf einige Java-Ausnahmefehler, die sich auf die Ausführung von Aufgaben auswirken und zum Scheitern der Datenverarbeitung führen können. In diesem Artikel werden einige häufige Hadoop-Fehler vorgestellt und Möglichkeiten aufgezeigt, mit ihnen umzugehen und sie zu vermeiden. Java.lang.OutOfMemoryErrorOutOfMemoryError ist ein Fehler, der durch unzureichenden Speicher der Java Virtual Machine verursacht wird. Wenn Hadoop ist

Mit dem Aufkommen des Big-Data-Zeitalters sind Datenverarbeitung und -speicherung immer wichtiger geworden und die effiziente Verwaltung und Analyse großer Datenmengen ist für Unternehmen zu einer Herausforderung geworden. Hadoop und HBase, zwei Projekte der Apache Foundation, bieten eine Lösung für die Speicherung und Analyse großer Datenmengen. In diesem Artikel wird erläutert, wie Sie Hadoop und HBase in Beego für die Speicherung und Abfrage großer Datenmengen verwenden. 1. Einführung in Hadoop und HBase Hadoop ist ein verteiltes Open-Source-Speicher- und Computersystem, das dies kann

Da die Datenmenge weiter zunimmt, sind herkömmliche Datenverarbeitungsmethoden den Herausforderungen des Big-Data-Zeitalters nicht mehr gewachsen. Hadoop ist ein Open-Source-Framework für verteiltes Computing, das das Leistungsengpassproblem löst, das durch Einzelknotenserver bei der Verarbeitung großer Datenmengen verursacht wird, indem große Datenmengen verteilt gespeichert und verarbeitet werden. PHP ist eine Skriptsprache, die in der Webentwicklung weit verbreitet ist und die Vorteile einer schnellen Entwicklung und einfachen Wartung bietet. In diesem Artikel wird die Verwendung von PHP und Hadoop für die Verarbeitung großer Datenmengen vorgestellt. Was ist HadoopHadoop ist

Java-Big-Data-Technologie-Stack: Verstehen Sie die Anwendung von Java im Bereich Big Data wie Hadoop, Spark, Kafka usw. Da die Datenmenge weiter zunimmt, ist die Big-Data-Technologie im heutigen Internetzeitalter zu einem heißen Thema geworden. Im Bereich Big Data hören wir oft die Namen Hadoop, Spark, Kafka und andere Technologien. Diese Technologien spielen eine entscheidende Rolle, und Java spielt als weit verbreitete Programmiersprache auch im Bereich Big Data eine große Rolle. Dieser Artikel konzentriert sich auf die Anwendung von Java im Großen und Ganzen

1: Installieren Sie JDK1. Führen Sie den folgenden Befehl aus, um das JDK1.8-Installationspaket herunterzuladen. wget--no-check-certificatehttps://repo.huaweicloud.com/java/jdk/8u151-b12/jdk-8u151-linux-x64.tar.gz2. Führen Sie den folgenden Befehl aus, um das heruntergeladene JDK1.8-Installationspaket zu dekomprimieren . tar-zxvfjdk-8u151-linux-x64.tar.gz3. Verschieben Sie das JDK-Paket und benennen Sie es um. mvjdk1.8.0_151//usr/java84. Konfigurieren Sie Java-Umgebungsvariablen. Echo'

Die drei Kernkomponenten von Hadoop sind: Hadoop Distributed File System (HDFS), MapReduce und Yet Another Resource Negotiator (YARN).

Im aktuellen Internetzeitalter ist die Verarbeitung großer Datenmengen ein Problem, mit dem sich jedes Unternehmen und jede Institution auseinandersetzen muss. Als weit verbreitete Programmiersprache muss PHP auch in der Datenverarbeitung mit der Zeit gehen. Um große Datenmengen effizienter zu verarbeiten, hat die PHP-Entwicklung einige Big-Data-Verarbeitungstools wie Spark und Hadoop eingeführt. Spark ist eine Open-Source-Datenverarbeitungs-Engine, die für die verteilte Verarbeitung großer Datenmengen verwendet werden kann. Das größte Merkmal von Spark ist seine schnelle Datenverarbeitungsgeschwindigkeit und effiziente Datenspeicherung.

Mit der steigenden Nachfrage nach Daten in der modernen Gesellschaft ist die Fähigkeit, große Datenmengen zu verarbeiten, zu einem heißen Thema im Computerbereich geworden. In diesem Bereich spielen die beiden Open-Source-Software Hadoop und Hbase eine sehr wichtige Rolle. Sie werden häufig für die Speicherung, Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen verwendet. In diesem Artikel wird hauptsächlich die Verwendung von HadoopHbase für die Speicherung großer Datenmengen in der JavaAPI-Entwicklung vorgestellt. Was ist Hadoop und HbaseHadoop ist eine von Apache entwickelte High-Level-Anwendung
