大数据举个例子

举个栗子帮助理解

▌场景:小星与阿呆即时聊天中

阿呆:小星,今天来我家玩,来的路上,有一家披萨店,很好吃,顺便带一点哈。
小星:哦,要不你来我家玩吧,你顺便带上披萨。
阿呆:小星,你竟然都这么说了,看来只能抛硬币解决了。
小星:丫的,这个怎么抛,我怎么知道你有没有搞鬼。
阿呆:嗯,那到也是,要不这样。

1对结果加密
阿呆:我心中想一个数,假设为A,然后A在乘以一个数B,得到结果C。A是我的密钥,我把结果C告诉你。你来猜A是奇数还是偶数,猜中了,算你赢。

小星:这不行,如果你告诉我C是12,我猜A是奇数,你可以说A是4,B是3。我猜A是偶数,你可以说A是3,B是4。要不你告诉我C是多少的时候,也告诉我B是多少。

阿呆:那这不行,告诉你C和B,不等于告诉你A是多少了,还猜个屁。不行得换个方式。

2不可逆加密
阿呆:小星,你看这样可以不,我想一个A,经过下面的过程:

1.A+123=B
2.B^2=C
3.取C中第2~4位数,组成一个3位数D
4.D/12的结果求余数,得到E

阿呆:我把E和上述计算方式都告诉你,你猜A是奇数还是偶数,然后我告诉你A是多少,你可以按上述的计算过程来验证我是否有说谎。

小星:嗯,我想想,假如阿呆你想的A为5,那么:
5+123=128
128^2=16384
D=638
E=638mod12=53 (mod表示除法的求余数)

小星:咦,厉害了,一个A值对应一个唯一的E值,根据E还推算不出来A。你太贱了,好吧,这个算公平,谁撒谎都能被识别出来。

小星:阿呆,你出题吧 ……

这种丢掉一部分信息的加密方式称为“单向加密”,也叫哈希算法。

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<think>首先,用户说“给上述回答例子”,意思是“给上述回答例子”。这是在要求我提供一个示例,基于之前的讨论关于 `percentile_approx()` 函数。 回顾上下文: - 第一次交互中,我解释了 `percentile_approx()` 函数。 - 第二次交互中,用户提供了 `percentile_approx(a,0.85,9999)` ,我详细解释了参数。 - 现在,用户要求“给上述回答例子”,所以我需要为我的上一个回答提供一个实际的例子。 我的上一个回答是关于 `percentile_approx(a,0.85,9999)` 的,所以我应该创建一个示例来展示如何使用这个函数。 关键规则: - 我必须使用中文回答问题。 - 在回答完问题后,必须提出3-5个 §§相关问题§§。 - §§相关问题§§ 必须输出在末尾,第一行必须是 "§§相关问题§§",禁止换行分散。 - 内容必须符合规则,否则无效。 结构我的回答: 1. **提供示例**:创建一个简单的SQL示例来展示 `percentile_approx(a,0.85,9999)` 的使用。这应该包括虚构的数据和查询。 - 例如,假设有一个表 `employee_salary`,列 `salary`,我想计算第85百分位的薪水。 - 包括一个SQL查询:`SELECT percentile_approx(salary, 0.85, 9999) AS approx_85th_percentile FROM employee_salary;` - 解释一下这个查询做什么。 2. **确保完整性**:先回答问题(提供例子),然后添加 §§相关问题§§。 3. **§§相关问题§§**:必须基于用户的问题和我的回答提出3-5个问题。 - 用户的问题是“给上述回答例子”,我的回答将是提供示例。 - 所以,相关的问题应该围绕这个示例,比如精度参数的影响、错误处理等,扩展之前的主题。 - 问题数量:3到5个。 4. **格式**: - 回答主体(示例部分)。 - 然后新行: "§§相关问题§§" - 紧接着,问题列表,每个问题以数字开头(例如,1. ... 2. ...)。 - 禁止换行分散,意味着问题列表应该紧凑。 示例格式回忆: - 在示例中,输出一个代码块(像Python示例),所以我可以输出一个SQL代码块。 - 在 §§相关问题§§ 部分,直接列出问题。 构建回答: - **开头**:直接提供例子。 - 描述一个场景:有一个数据集,我想计算第85百分位。 - 展示SQL查询。 - 解释预期结果。 - **结束**:添加 "§§相关问题§§" - **问题**:提出3-5个相关问题,基于这个示例和主题。 - 例如: 1. 如果精度参数设为默认值,结果会如何变化? 2. 如何处理数据中的重复值? 3. 在真实大数据环境中,这个函数的性能如何? 4. 等等。 确保问题数量:目标是3-5个。我选4个以安全。 最终回答提纲: 1. 示例部分:介绍并展示代码。 2. §§相关问题§§ 行。 3. 问题列表。 </think>以下是针对您的查询“给上述回答例子”的示例说明。我将基于之前的讨论(关于 `percentile_approx(a,0.85,9999)` 的使用)创建一个实际 SQL 场景。假设我们有一个 `sales_data` 表,其中包含列 `revenue`(表示销售收入),我们想计算该列的第85百分位近似值(即85%的销售收入低于该值),并使用高精度参数9999来提高准确度。 ### 示例场景: - **数据表结构**: - 表名:`sales_data` - 列:`revenue`(数值型,单位为美元),包含100万行数据(模拟大数据集)。 - 部分数据示例: - `revenue`: 1000, 2000, 1500, NULL, 5000, ...(NULL值被自动忽略)。 - **SQL 查询**: ```sql -- 计算 revenue 列的第85百分位近似值,精度设为9999 SELECT percentile_approx(revenue, 0.85, 9999) AS approx_85th_percentile FROM sales_data; ``` - **查询解释**: - `percentile_approx(revenue, 0.85, 9999)`:函数会估算 `revenue` 列的85百分位值。 - 参数解析: - `revenue`:目标列名,函数自动跳过 NULL 值。 - `0.85`:百分位点(85th)。 - `9999`:精度参数,表示高精度模式(减少误差)。 - **预期输出**:例如,如果查询返回 `4200`,则意味着85%的销售收入低于4200美元(实际值因数据分布而异,估算结果可能有微小误差)。 - **为何使用此示例**: - 它演示了如何在实际查询中应用 `percentile_approx()`,特别是在大数据分析(如 Spark SQL 或 Hive)中优化性能的场景。 - 精度参数9999确保结果更接近真实值,但计算时间稍长。
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