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目录外的导入函数

是指在编程语言中,可以通过导入外部模块或库来使用其中定义的函数。这些函数可以在当前代码文件之外的其他文件或模块中定义和实现,通过导入它们,我们可以在当前代码中直接调用和使用这些函数,而不需要重新编写相同的代码。

目录外的导入函数的优势在于代码的重用和模块化。通过将常用的功能封装在外部模块中,我们可以在不同的项目中重复使用这些功能,提高代码的复用性和开发效率。同时,模块化的设计也使得代码更加清晰和易于维护,不同的功能可以分别放置在不同的模块中,便于团队协作和代码管理。

目录外的导入函数在各种开发场景中都有广泛的应用。例如,在前端开发中,我们可以通过导入外部的JavaScript库来使用其中定义的函数,如jQuery、React等。在后端开发中,我们可以导入各种语言的标准库或第三方库,如Python的requests库用于发送HTTP请求。在软件测试中,我们可以导入测试框架或工具库,如JUnit、Selenium等。在数据库开发中,我们可以导入数据库驱动程序来连接和操作数据库。在服务器运维中,我们可以导入各种系统管理工具或脚本库,如Ansible、Shell脚本等。在云原生开发中,我们可以导入云原生框架或工具库,如Kubernetes、Docker等。在网络通信和网络安全领域,我们可以导入网络编程库或安全协议库,如Socket、SSL/TLS等。在音视频和多媒体处理中,我们可以导入音视频处理库或多媒体编解码库,如FFmpeg、OpenCV等。在人工智能和机器学习中,我们可以导入各种机器学习框架或深度学习库,如TensorFlow、PyTorch等。在物联网开发中,我们可以导入物联网平台的SDK或设备驱动库,如MQTT、CoAP等。在移动开发中,我们可以导入移动应用开发框架或库,如Android SDK、iOS SDK等。在存储领域,我们可以导入各种存储引擎或文件系统库,如MySQL、Redis、Hadoop等。在区块链开发中,我们可以导入区块链平台的SDK或智能合约库,如Ethereum、Hyperledger Fabric等。在元宇宙领域,我们可以导入虚拟现实或增强现实的开发框架或库,如Unity、ARKit等。

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Hive 整体介绍

Hive可以管理HDFS中的数据,可以通过SQL语句可以实现与MapReduce类似的同能,因为Hive底层的实现就是通过调度MapReduce来实现的,只是进行了包装,对用户不可见。         Hive对HDFS的支持只是在HDFS中创建了几层目录,正真的数据存在在MySql中,MYSQL中保存了Hive的表定义,用户不必关系MySQL中的定义,该层对用户不可见。Hive中的库在HDFS中对应一层目录,表在HDFS中亦对应一层目录,如果在对应的表目录下放置与表定义相匹配的数据,即可通过Hive实现对数据的可视化及查询等功能         综上所述,Hive实现了对HDFS的管理,通过MySQL实现了对HDFS数据的维度管理         Hive基本功能及概念             database             table             外部表,内部表,分区表         Hive安装             1. MySql的安装(密码修改,远程用户登陆权限修改)             2. Hive安装获取,修改配置文件(HADOOP_HOME的修改,MySQL的修改)             3. 启动HDFS和YARN(MapReduce),启动Hive         Hive基本语法:             1. 创建库:create database dbname             2. 创建表:create table tbname                 Hive操作:             1. Hive 命令行交互式             2. 运行HiveServer2服务,客户端 beeline 访问交互式运行             3. Beeline 脚本化运行                 3.1 直接在 命令行模式下 输入脚本命令执行(比较繁琐,容易出错,不好归档)                 3.2 单独保存SQL 命令到 文件,如etl.sql ,然后通过Beeline命令执行脚本         数据导入:             1. 本地数据导入到 Hive表 load data local inpath "" into table ..             2. HDFS导入数据到 Hive表 load data inpath "" into table ..             3. 直接在Hive表目录创建数据         Hive表类型:             1. 内部表: create table 表数据在表目录下,对表的删除会导致表目录下的数据丢失,需要定义表数据的分隔符。             2. 外部表: create external table 表目录下挂载表数据,表数据存储在其他HDFS目录上,需要定义表数据的分隔符。             3. 分区表:与创建内部表相同,需要定义分区字段及表数据的分隔符。在导入数据时需要分区字段,然后会在表目录下会按照分区字段自动生成分区表,同样也是按照目录来管理,每个分区都是单独目录,目录下挂载数据文件。             4. CTAS建表         HQL             1. 单行操作:array,contain等             2. 聚合操作:(max,count,sum)等             3. 内连接,外连接(左外,右外,全外)             4. 分组聚合 groupby             5. 查询 : 基本查询,条件查询,关联查询             6. 子查询:                 当前数据源来源于 另个数据执行的结果,即当前 table 为临时数据结果             7. 内置函数: 转换, 字符串, 函数                 转换:字符与整形,字符与时间,                 字符串:切割,合并,                 函数:contain,max/min,sum,             8. 复合类型                 map(key,value)指定字符分隔符与KV分隔符                 array(value)指定字符分隔符                 struct(name,value) 指定字符分割与nv分隔符             9. 窗口分析函数             10. Hive对Json的支持

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