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>
Salin selepas log masuk
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。

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Ralat Java: Ralat Hadoop, Cara Mengendalikan dan Mengelak Apabila menggunakan Hadoop untuk memproses data besar, anda sering menghadapi beberapa ralat pengecualian Java, yang mungkin menjejaskan pelaksanaan tugas dan menyebabkan pemprosesan data gagal. Artikel ini akan memperkenalkan beberapa ralat Hadoop biasa dan menyediakan cara untuk menangani dan mengelakkannya. Java.lang.OutOfMemoryErrorOutOfMemoryError ialah ralat yang disebabkan oleh memori mesin maya Java yang tidak mencukupi. Apabila Hadoop adalah

Dengan kemunculan era data besar, pemprosesan dan penyimpanan data menjadi semakin penting, dan cara mengurus dan menganalisis sejumlah besar data dengan cekap telah menjadi cabaran bagi perusahaan. Hadoop dan HBase, dua projek Yayasan Apache, menyediakan penyelesaian untuk penyimpanan dan analisis data besar. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan Hadoop dan HBase dalam Beego untuk storan dan pertanyaan data besar. 1. Pengenalan kepada Hadoop dan HBase Hadoop ialah sistem storan dan pengkomputeran teragih sumber terbuka yang boleh

Memandangkan jumlah data terus meningkat, kaedah pemprosesan data tradisional tidak lagi dapat menangani cabaran yang dibawa oleh era data besar. Hadoop ialah rangka kerja pengkomputeran teragih sumber terbuka yang menyelesaikan masalah kesesakan prestasi yang disebabkan oleh pelayan nod tunggal dalam pemprosesan data besar melalui storan teragih dan pemprosesan sejumlah besar data. PHP adalah bahasa skrip yang digunakan secara meluas dalam pembangunan web dan mempunyai kelebihan pembangunan pesat dan penyelenggaraan yang mudah. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan PHP dan Hadoop untuk pemprosesan data besar. Apa itu HadoopHadoop

Timbunan teknologi data besar Java: Fahami aplikasi Java dalam bidang data besar, seperti Hadoop, Spark, Kafka, dll. Apabila jumlah data terus meningkat, teknologi data besar telah menjadi topik hangat dalam era Internet hari ini. Dalam bidang data besar, kita sering mendengar nama Hadoop, Spark, Kafka dan teknologi lain. Teknologi ini memainkan peranan penting, dan Java, sebagai bahasa pengaturcaraan yang digunakan secara meluas, juga memainkan peranan yang besar dalam bidang data besar. Artikel ini akan memberi tumpuan kepada aplikasi Java secara besar-besaran

1: Pasang JDK1. Jalankan arahan berikut untuk memuat turun pakej pemasangan JDK1.8. wget--no-check-certificatehttps://repo.huaweicloud.com/java/jdk/8u151-b12/jdk-8u151-linux-x64.tar.gz2 Jalankan arahan berikut untuk menyahmampat pakej pemasangan JDK1.8 yang dimuat turun . tar-zxvfjdk-8u151-linux-x64.tar.gz3 Alihkan dan namakan semula pakej JDK. mvjdk1.8.0_151//usr/java84. gema'

Memandangkan jumlah data terus meningkat, pemprosesan data berskala besar telah menjadi masalah yang mesti dihadapi dan diselesaikan oleh perusahaan. Pangkalan data perhubungan tradisional tidak lagi dapat memenuhi permintaan ini Untuk penyimpanan dan analisis data berskala besar, platform pengkomputeran teragih seperti Hadoop, Spark, dan Flink telah menjadi pilihan terbaik. Dalam proses pemilihan alat pemprosesan data, PHP menjadi semakin popular di kalangan pembangun sebagai bahasa yang mudah dibangunkan dan diselenggara. Dalam artikel ini, kami akan meneroka cara memanfaatkan PHP untuk pemprosesan data berskala besar dan bagaimana

Dalam era Internet sekarang, pemprosesan data secara besar-besaran merupakan masalah yang perlu dihadapi oleh setiap perusahaan dan institusi. Sebagai bahasa pengaturcaraan yang digunakan secara meluas, PHP juga perlu mengikuti perkembangan masa dalam pemprosesan data. Untuk memproses data besar-besaran dengan lebih cekap, pembangunan PHP telah memperkenalkan beberapa alat pemprosesan data besar, seperti Spark dan Hadoop. Spark ialah enjin pemprosesan data sumber terbuka yang boleh digunakan untuk pemprosesan teragih set data yang besar. Ciri terbesar Spark ialah kelajuan pemprosesan data yang pantas dan penyimpanan data yang cekap.

Tiga komponen teras Hadoop ialah: Hadoop Distributed File System (HDFS), MapReduce dan Yet Another Resource Negotiator (YARN).
