合格的程序员都善于使用工具，正所谓君子性非异也，善假于物也。合理的利用 Linux 的命令行工具，可以提高我们的工作效率。
离线数据分析平台实战——130Hive Shell命令介绍 02（熟悉Hive略过） 导入数据 Hive的导入数据基本上可以分为三类， 第一种是从linux系统上导入数据到hive表中， 第二种是从hdfs上导入数据到hive表中， 第三种是从已有的hive表中导入数据到新的hive表中。 其中第一种和第二种语法基本类似； 在前面介绍的使用create table ... as... 命令创建表并导入数据，也属于第三种导入数据方法。 使用前两种方式导入数据，只是复制或者移动数据文件，并不会对数据的
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/haluoluo211/article/details/77800208
在 Linux 上合并和排序文本的方法有很多种，但如何去处理它取决于你试图做什么：你是只想将多个文件的内容放入一个文件中，还是以某种方式组织它，让它更易于使用。在本文中，我们将查看一些用于排序和合并文件内容的命令，并重点介绍结果有何不同。
在上一篇文章Linux系统入门系列之三：初识Bash中，我带大家初步认识了Bash这个Linux系统中的Shell，并学习了使用vim编辑、处理文本信息。事实上Bash拥有非常多的工具命令，并且很多工具命令已经集成化，可以完成多种多样的任务，就像Windows系统中的Office软件一样。接下来将带大家认识更多的工具命令以及数据的输入与输出，从而便以后各种生物信息数据的处理。
1、客户端端与Mysql服务端的连接层建立连接，根据请求类型去选择相应的服务层的请求接口。
Spark是大数据分析的利器，在工作中用到spark的地方也比较多，这篇总结是希望能将自己使用spark的一些调优经验分享出来。
MYSQL 8 已经上线一段时间了,每个数据库系统的内存方面都有自己的特点,MYSQL的内存的特点,下面总结了一些同学们经常会问的一些内存方面的问题.
读者福利：点这里送几本我们部门出的新书——《弹性计算：无处不在的算力》，免费包邮到家，欢迎大家来抽奖，也帮忙 review 下抽奖的代码。
日常工作中，使用Hive或者Impala查询导出来可能会存在数据重复的现象，但又不想重新执行一遍查询（查询时间稍长，导出文件内容多），因此想到了使用Linux命令将文件的内容重复数据进行去除。
来自：酷 壳 - CoolShell 链接：http://33h.co/wipp1
hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。 Metastore （hive元数据） Hive将元数据存储在数据库中，比如mysql ,derby.Hive中的元数据包括表的名称，表的列和分区及其属性，表的数据所在的目录 Hive数据存储在HDFS，大部分的查询、计算由mapreduce完成 Hive数据仓库于数据库的异同 (1）由于Hive采用了SQL的查询语言HQL，因此很容易将Hive理解为数据库。其实从结构上来看，Hive和数据库除了拥有类似的查询语言， 再无类似之处。 （2）数据存储位置。 hdfs raw local fs （3）数据格式。 分隔符 （4）数据更新。hive读多写少。Hive中不支持对数据的改写和添加，所有的数据都是在加载的时候中确定好的。 INSERT INTO … VALUES添加数据，使用UPDATE … SET修改数据 不支持的 HDFS 一次写入多次读取 （5） 执行。hive通过MapReduce来实现的 而数据库通常有自己的执行引擎。 （6）执行延迟。由于没有索引，需要扫描整个表，因此延迟较高。另外一个导致Hive执行延迟高的因素是MapReduce框架 （7）可扩展性 （8）数据规模。 hive几种基本表类型：内部表、外部表、分区表、桶表 内部表（管理表）和外部表的区别： 创建表 外部表创建表的时候，不会移动数到数据仓库目录中（/user/hive/warehouse），只会记录表数据存放的路径 内部表会把数据复制或剪切到表的目录下 删除表 外部表在删除表的时候只会删除表的元数据信息不会删除表数据 内部表删除时会将元数据信息和表数据同时删除 表类型一、管理表或内部表Table Type: MANAGED_TABLE
这是 Innodb 引擎最重要的缓存，也是提升查询性能的重要手段。一般是global共享内存中占用最大的部分。在进行 SQL 读和写的操作时，首先并不是对物理数据文件操作，而是先对 buffer_pool 进行操作，然后再通过 checkpoint 等机制写回数据文件。占用的内存启动后就不会自动释放，默认通过LRU的算法镜像缓存淘汰，每次的新数据页，都会插入buffer pool的中间，防止前面的热数据被冲掉，长时间没动静的冷数据，会被淘汰出buffer pool，但是是被其它新数据占用了，所以一般这里不会释放的，除非重启（5.7 开始支持动态调整，默认以128M的chunk单位分配内存块）。innodb_buffer_pool主要包含数据页、索引页、undo 页、insert buffer、自适应哈希索引、锁信息以及数据字典等信息。
本文由马哥教育面授班25期学员推荐，转载自互联网，作者为lingcc，内容略经小编改编和加工，观点跟作者无关，最后感谢作者的辛苦贡献与付出。 最近在问答社区上看到一个问答题目，关于在高效率Linux用户节省时间Tips。将该题目的回答进行学习总结，加上自己的一些经验，记录如下，方便自己和大家参考。 下面介绍的都是一些命令行工具，这些工具在几位回答者的日常工作中都很有用。对于任何不了解的命令，请使用“man “查看，或者使用Google。有些命令需要先用 yum, apt-get install 命令安
文 | 豌豆 来源 | 菜鸟教程 豌豆贴心提醒，本文阅读时间5分钟，文末有秘密！ Linux col命令 Linux col命令用于过滤控制字符。 在许多UNIX说明文件里，都有RLF控制字符
在许多UNIX说明文件里，都有RLF控制字符。当我们运用shell特殊字符">"和">>"，把说明文件的内容输出成纯文本文件时，控制字符会变成乱码，col指令则能有效滤除这些控制字符。
来源：https://segmentfault.com/a/1190000018737045
最近在Quora上看到一个问答题目，关于在高效率Linux用户节省时间Tips。将该题目的回答进行学习总结，加上自己的一些经验，记录如下，方便自己和大家参考。 下面介绍的都是一些命令行工具，这些工具在几位回答者的日常工作中都很有用。对于任何不了解的命令，请使用“man <COMMANDNAME>“查看，或者使用Google。有些命令需要先用 yum, apt-get install 命令安装。 1、基本命令 了解基本的bash 通读整个bash man page. 学习VIM 在Linux系统上，虽然你
linux shell 常见的面试问题，基本是先让你随便说一些，测试一下你掌握的广度，这时候你至少要说上十个才行，但是！不要说太难的，否则很容易掉进自己的坑里，相当于提醒了面试官去问你 : find ,vi编辑器这种会让面试官出一个极复杂的命令。但是之后 面试官仍然会出一些 非常复杂的命令，本小节复习，除了基础中常见的命令之外，还有常见的复杂命令。
本文是一个命令行工具的综合应用，将用一个具体的例子来阐述如何用 Shell 来进行高效地数据统计和分析。最近北京又开始了新一批积分落户的填报工作，恰好这篇文章用 shell 来对首批北京积分落户同学进行 "大数据"分析。
类似于我们检查日期是否与当前日期相对应的情况。在这种情况下，我们获取年份并进行比较。
Linux的管道命令 管道命令(Pipe) 管道命令用"|"来表示,管道命令需要接收前一个命令的输出来进行操作,但不能处理前一个命令的错误. //选取界面:cut,grep cut -d '分隔字符' -f fields cut -c 字符范围 //用于排列整齐的信息 cut -d ':' -f 3,5 //以:作为分隔 列出第3列和第5列的数据 //刚才的cut是做切割,而grep是做分析 grep -a:将文件以text文件方式查找数据; -c:计算找到'查找字符串'的次数 -v:反向输
""" Find the largest Python source file in an entire directory tree. Search the Python source lib, use pprint to display results nicely. """ import sys, os, pprint trace = False if sys.platform.startswith('win'): dirname = r'C:\Python31\Lib'
2、where首先通过笛卡尔积将两个表连接到一个新的表中，然后判断条件，并将符合条件的数据行成一个表。
学完数据库基础知识，要想更深入地了解数据库，就需要学习数据库进阶知识，今天我们就先来聊一聊慢SQL查询那些事儿。
字符串与列表间的转换 字符串转列表的函数–split 功能 将字符串以一定规则切割转成列表 用法 string.split(sep=None, maxsplit=-1) 参数 sep:切割的规则符号,不填写**,默认空格**,如字符串无空格不分割生成列表 maxsplit : 根据切割符号切割的次数, 默认**-1无限制** 返回值 返回一个列表 列表转字符串的函数–join 功能 将列表以一定规则转成字符串(元组,集合也可以) 用法 'sep'.join(iterable) 参数 sep: 生成字符串
首先说明一下环境，用的是VMware虚拟机搭载CentOS6.5的Linux系统，并用CRT远程访问控制，所用MySQL版本为mysql-5.7.23。
PostgreSQL从小白到专家，是从入门逐渐能力提升的一个系列教程，内容包括对PG基础的认知、包括安装使用、包括角色权限、包括维护管理、、等内容，希望对热爱PG、学习PG的同学们有帮助，欢迎持续关注CUUG PG技术大讲堂。
了解了基本的Linux文件文件系统的概念后,我们将更深入的了解一下Linux的其他方面的内容,那就是我们所使用的用户接口,也就是大家常听到的 『Shell』 ,『这个shell并不是黑客反弹的shell』,而是一种Linux的命令接口,在 Linux 的世界中,默认使用的是 GNU 开发出来的 shell ,称为 BASH Shell,简单来说,我们之前使用的几个命令都是 bash 管理的,除此之外,bash还具备记录命令、文件或命令的补全功能、环境变量的使用等,下面我们会介绍bash的发展以及常用的特性.本章的内容,是一个呈上启一下的东西,在以后的主机维护中作用很大,务必掌握.
All Unix-like operating systems rely heavily on text files for several types of datastorage. So it makes sense that there are many tools for manipulating text. In thischapter, we will look at programs that are used to “slice and dice” text. In the nextchapter, we will look at more text processing, focusing on programs that are used toformat text for printing and other kinds of human consumption.
基于成本优化器CBO，常用的优化规则如子查询移除、相关性拆解、笛卡尔积加等值判断转换为内关联，谓词下推等等常用优化规则Rule。如谓词下推优化规则是将判断条件下推到数据源头，来加少中间结果，在成本优化器中，每个RelNode的中间结果大小即RowCount记录数大小决定一个RelNode的成本大小，（RowCount记录数是构成CostModel成本模型元素之一），此文讲述是HiveSort下推到HiveJoin下。也具有减少中间结果，降低一个RelNode关系表达式成本功能。在Hive中Sort操作符就代表在HQL中 SORT BY field LIMIT n 语句写法，上篇文章SortRemoveRule优化规则将由SortJoinReduceRule产生的SortLimit移除，详细可参考上篇文章Hive优化器原理与源码解析系列--优化规则SortRemoveRule(一)。
本系列为 CMU 15-445 Fall 2022 Database Systems 数据库系统 [卡内基梅隆] 课程重点知识点摘录，附加个人拙见，同样借助CMU 15-445课程内容来完成MIT 6.830 lab内容。
[work@test01 ~]$ ps H -eo pid,pcpu | sort -nk2 | tail
在比较经典的表联结方法中，nested loop join和hash join是比较常用的，对于sort-merge join来说，可能略微有些陌生。 在数据库中有一个隐含参数，默认是开启的。 NAME VALUE ISDEFAULT ISMOD ISADJ ------------------------------------- ------------------------ -
参数查看命令 SELECT @@join_buffer_size; SELECT @@sort_buffer_size; join_buffer_size 当join类型是ALL,index,rang或者Index_merge的时候就是在使用buffer 参与join的每一个表都需要一个join buffer 系统默认值是128KB sort_buffer_size sort buffer是系统中对数据进行排序的时候用到的Buffer sort buffer同样是针对单个线程的，所以当多个线程同时进行排序
SparkSQL语法及API 一、SparkSql基础语法 1、通过方法来使用 1．查询 df.select("id","name").show(); 1>带条件的查询 df.select($"id",$"name").where($"name" === "bbb").show() 2>排序查询 orderBy/sort($"列名") 升序排列 orderBy/sort($"列名".desc) 降序排列 orderBy/sort($"列1" , $"列2".desc) 按两列排序
避免MySQL的外部锁定，减少出错几率增强稳定性。 5以前版本skip-locking，新版本skip-external-locking
GROUP BY 语句通常会和聚合函数一起使用，按照一个或者多个列队结果进行分组，然后对每个组执行聚合操作。
CREATE FUNCTION [db_name.] function_name AS class_name [USING JAR|FILE|ARCHIVE 'file_uri' [, JAR|FILE|ARCHIVE 'file_uri'] ];
关于如果用pandas库来实现数据集之间合并的文章其实说少也不算少，不过小编总是感觉它们写的算不上完善，所以今天打算来整理与总结一下，本文大概的结构是
当前SparkSQL支持三种join算法：Shuffle Hash Join、Broadcast Hash Join以及Sort Merge Join。其中前两者归根到底都属于Hash Join，只不过载Hash Join之前需要先Shuffle还是先Broadcast。其实，Hash Join算法来自于传统数据库，而Shuffle和Broadcast是大数据在分布式情况下的概念，两者结合的产物。因此可以说，大数据的根就是传统数据库。Hash Join是内核。
分析MySQL语句查询性能的方法除了使用 EXPLAIN 输出执行计划，还可以让MySQL记录下查询超过指定时间的语句，我们将超过指定时间的SQL语句查询称为“慢查询”。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM
