在Hadoop中,一個(gè)“Job”(作業(yè))是一個(gè)要在Hadoop集群上執(zhí)行的計(jì)算任務(wù),而“Task”(任務(wù))則是作業(yè)的一個(gè)子任務(wù),負(fù)責(zé)實(shí)際執(zhí)行數(shù)據(jù)處理和計(jì)算。查看全文>>
在Python中,使用sum()函數(shù)可以對(duì)一個(gè)可迭代對(duì)象中的元素進(jìn)行求和。要對(duì)1到100求和,可以將這些數(shù)字放入一個(gè)可迭代對(duì)象中,比如一個(gè)列表或者一個(gè)范圍對(duì)象。查看全文>>
首先,我們需要確定哪個(gè)分區(qū)的數(shù)據(jù)出現(xiàn)了錯(cuò)誤。這可以通過查看表的分區(qū)列表以及分區(qū)中的數(shù)據(jù)來完成。你可以使用Hive的SHOW PARTITIONS命令查看表的所有分區(qū),然后檢查每個(gè)分區(qū)中的數(shù)據(jù)是否正確。查看全文>>
使用socket.socket()函數(shù)創(chuàng)建一個(gè)Socket對(duì)象。指定地址族(通常是AF_INET表示IPv4)和套接字類型(通常是SOCK_STREAM表示TCP套接字)。查看全文>>
數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)(Data Warehouse)是一種用于存儲(chǔ)大量結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的系統(tǒng),用于支持企業(yè)的決策制定過程。數(shù)倉(cāng)的特性包括。查看全文>>
在Python中,map()函數(shù)是一個(gè)內(nèi)置函數(shù),用于將一個(gè)函數(shù)應(yīng)用到一個(gè)或多個(gè)可迭代對(duì)象的所有元素,然后返回一個(gè)結(jié)果列表。它的工作方式如下。查看全文>>