先来看一下2019年人口普查,也是第七次人口普查的男女性别比例数据,是目前最新的数据了。这里性别比,女性基数是100,例如:20 ~ 24这个区间,性别比是114.61,也就是说,114.6个男性对应100个女性。 可以看出,男女数量差异比较明显,但是在这个人口基数大国中,这个差异得以放大。那么,这个性别数量差异是怎么造成的呢?我们继续探究。 故事一 以前在农村重男轻女现象比较严重,我村里一户人家想要一个男孩,结果接连生了5胎,都是女孩。人生就是这样的倔强,也需要顽强,有时候你不坚持一下,你都不知道什么叫绝望。 故…

2021年2月3日 0条评论 3857点热度 0人点赞 ikeguang 阅读全文

关注公众号:大数据技术派,领取资料,学习大数据技术。 理想情况下,我们应用对Yarn资源的请求应该立刻得到满足,但现实情况资源往往是有限的,特别是在一个很繁忙的集群,一个应用资源的请求经常需要等待一段时间才能的到相应的资源。在Yarn中,负责给应用分配资源的就是Scheduler。其实调度本身就是一个难题,很难找到一个完美的策略可以解决所有的应用场景。为此,Yarn提供了多种调度器和可配置的策略供我们选择。YARN架构如下: ResourceManager(RM):负责对各NM上的资源进行统一管理和调度,将AM分配…

2021年1月27日 0条评论 4228点热度 0人点赞 ikeguang 阅读全文

Driver spark.driver.cores driver端分配的核数,默认为1,thriftserver是启动thriftserver服务的机器,资源充足的话可以尽量给多。 spark.driver.memory driver端分配的内存数,默认为1g,同上。 spark.driver.maxResultSize driver端接收的最大结果大小,默认1GB,最小1MB,设置0为无限。 这个参数不建议设置的太大,如果要做数据可视化,更应该控制在20-30MB以内。过大会导致OOM。 spark.extraL…

2021年1月26日 0条评论 4032点热度 0人点赞 ikeguang 阅读全文

Spark内核概述 Spark内核泛指Spark的核心运行机制,包括Spark核心组件的运行机制、Spark任务调度机制、Spark内存管理机制、Spark核心功能的运行原理等,熟练掌握Spark内核原理。 一、Spark核心组件回顾 Driver Spark驱动器节点,用于执行Spark任务中的main方法,负责实际代码的执行工作。Driver在Spark作业执行时主要负责: 1、将用户程序转化为任务(Job); 2、在Executor之间调度任务(task); 3、跟踪Executor的执行情况; 4、通过UI…

2021年1月14日 0条评论 4727点热度 0人点赞 ikeguang 阅读全文

抽样 抽样在Hive 中也是比较常用的一种手段,主要用在下面的几个场景中 一些机器学习的场景中,数仓作为数据的提供方提供样本数据 数据的计算结果异常或者是指标异常,这个时候如果我们往往需要确认数据源的数据是否本身就有异常 SQL的性能有问题的时候我们也会使用抽样的方法区查看数据,然后进行SQL调优 在大规模数据量的数据分析及建模任务中,往往针对全量数据进行挖掘分析时会十分耗时和占用集群资源,因此一般情况下只需要抽取一小部分数据进行分析及建模操作。 随机抽样(rand()函数) 我们一般情况下是使用排序函数和rand…

2021年1月13日 0条评论 4526点热度 0人点赞 ikeguang 阅读全文

Hive系列文章 Hive表的基本操作 Hive中的集合数据类型 Hive动态分区详解 hive中orc格式表的数据导入 Java通过jdbc连接hive 通过HiveServer2访问Hive SpringBoot连接Hive实现自助取数 hive关联hbase表 Hive udf 使用方法 Hive基于UDF进行文本分词 Hive窗口函数row number的用法 数据仓库之拉链表 1. 创建表 create table语句遵从sql语法习惯,只不过Hive的语法更灵活。例如,可以定义表的数据文件存储位置,使用…

2021年1月10日 0条评论 4921点热度 0人点赞 ikeguang 阅读全文

row_number 前面我们介绍窗口函数的时候说到了窗口函数的使用场景,我们也给它起了一个名字进行区分,通用窗口函数和特殊窗口函数,今天我们就来看一下排序相关的窗口函数,因为是窗口函数,并且我们说它是用来排序的,我们大概也能猜到它就是用来对窗口内的数据进行排序的 其实关于排序我们前面也介绍过order by,sort by 等排序的方式Hive语法之常见排序方式,为什么还有窗口函数进行排序的,因为前面的order by,sort by 等虽然可以排序但是不能给我们返回排序的值(名次),如果你用过mysql 的话,…

2021年1月7日 0条评论 4927点热度 0人点赞 ikeguang 阅读全文

Hive 中的四种排序 排序操作是一个比较常见的操作,尤其是在数据分析的时候,我们往往需要对数据进行排序,hive 中和排序相关的有四个关键字,今天我们就看一下,它们都是什么作用。 数据准备 下面我们有一份温度数据,tab 分割 2008 32.0 2008 21.0 2008 31.5 2008 17.0 2013 34.0 2015 32.0 2015 33.0 2015 15.9 2015 31.0 2015 19.9 2015 27.0 2016 23.0 2016 39.9 2016 32.0 建表加载数…

2021年1月6日 0条评论 5347点热度 1人点赞 ikeguang 阅读全文

Hive系列文章 Hive表的基本操作 Hive中的集合数据类型 Hive动态分区详解 hive中orc格式表的数据导入 Java通过jdbc连接hive 通过HiveServer2访问Hive SpringBoot连接Hive实现自助取数 hive关联hbase表 Hive udf 使用方法 Hive基于UDF进行文本分词 Hive窗口函数row number的用法 数据仓库之拉链表 本文大纲 UDF 简介 Hive作为一个sql查询引擎,自带了一些基本的函数,比如count(计数),sum(求和),有时候这些基…

2020年12月30日 0条评论 5339点热度 0人点赞 ikeguang 阅读全文

关注公众号:大数据技术派,回复资料,领取1024G资料。 刀光剑影江湖情,摧枯拉朽浪滔滔。功名利禄拂衣去,山高水远路迢迢。 数据湖初识 近两年,为什么都开始谈论起 Data Lake 这个”新名词”了? 先说说我的想法,其实还是用户需求驱动数据服务,大家开始关注 Data Lake 的根本原因是用户需求发生了质变,过去的数据仓库模式以及相关组件没有办法满足日益进步的用户需求。 数据湖概念的诞生,源自企业面临的一些挑战,如数据应该以何种方式处理和存储。最开始,企业对种类庞杂的应用程序的管理都经历了一个比较自然的演化周…

2020年12月25日 0条评论 5288点热度 0人点赞 ikeguang 阅读全文
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