9、Apache Hive与Apache Pig:大数据处理的利器

Apache Hive与Apache Pig:大数据处理的利器

1. Apache Hive概述

在使用Hive之前,有几个要点需要考虑:
- 非关系型数据库管理系统 :Hive并非传统的关系型数据库管理系统(RDBMS),尽管它使用类似SQL的语言,但大多数作业会转换为MapReduce作业。例如,在RDBMS中,简单的 SELECT COUNT (*) 能立即返回结果,而Hive需要启动时间,因为map和reduce操作的启动可能耗时较长。此外,Hive还不支持 COMMIT ROLLBACK 操作,而这些对于在线事务处理至关重要。
- 基于文件工作 :Hive的数据以HDFS或AWS S3文件的形式存在,Hive表或分区以物理形式存在于文件位置。因此,Hive拥有的数据集可能会被外部因素改变,也可以加载外部数据。
- 内置函数局限性 :使用Hive的内置函数可能难以获得所需结果。针对这种情况,Hive支持用户定义函数(UDF)和序列化/反序列化器(SerDe)。

2. Hive安装

以下是Hive 1.2.1的安装步骤:
1. 下载并解压Hive

$ wget http://www.us.apache.org/dist/hive/hive-1.2.1/apache-hive-1.2.1-bin.tar.gz
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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