0920 hive搭建 基础

hive 3种搭建模式 采用分离的方式

array  map  struct

 

from tb_temp insert into tb_user1 select 1,'name',array('a','b','c'),map('key1','value1','key2','value2') limit 1;  要求tb_temp中至少有一条语句。

drop database mydb cascade

desc formatted tb_user

stored as ORC 创建表时改格式 不是txt了

默认情况下 创建了都是内部表 内部表删除时 hdfs上的数据也被删除      创建外部表 要加关键字external 删除外部表 hdfs上文件依然存在  外部表 用在 数据先存在于hdfs上时。  创建表路径可以通过location指定

create table tb_user1_1 like tb_user1; 只和tb_user1的结构一样 没有数据

create table tb_user1_2 as select name,addrs from tb_user1;   有select后的结构同时也有 tb_user1的数据  但是没有分隔符

创建分区partitioned by (age int, sex string) 多重分区的文件结构 age->sex->data.txt 一层套一层的形式 

alter table tb_user5 add partition(age=14,sex='female'); 添加分区 就是在hdfs上添加空的文件结构没有数据

load data local inpath '/root/user24.txt' into table tb_user4 partition(age=70);可以添加数据 也可以通过hdfs上传文件 添加数据

如果 如果分区是通过HDFS操作手动添加的,则数据库表不会认识该分区 Msck repair table tb_user4;

alter table tb_user4 drop partition(age=70);删除分区

from tb_user4
 insert into table tb_user6
 select id,name, likes, addrs where age=17
 insert into table tb_user61
 select id,name, likes, addrs where age=24   从一个表中查询数据 批量插入另一个表中 如果没有这个值 后面的会插入null进


insert into(overwrite) table tb_user61
 select id, name, likes, addrs from tb_user63 where id in (4,6);  从查找数据插入到表中  into追加 overwrite覆盖

hive 中的beeline 相当于是一个mysql的客户端

hive 的jdbc 类似于mysql的jdbc

 

 

 

分数阶傅里叶变换(Fractional Fourier Transform, FRFT)是对传统傅里叶变换的拓展,它通过非整数阶的变换方式,能够更有效地处理非线性信号以及涉及时频局部化的问题。在信号处理领域,FRFT尤其适用于分析非平稳信号,例如在雷达、声纳和通信系统中,对线性调频(Linear Frequency Modulation, LFM)信号的分析具有显著优势。LFM信号是一种频率随时间线性变化的信号,因其具有宽频带和良好的时频分辨率,被广泛应用于雷达和通信系统。FRFT能够更精准地捕捉LFM信号的时间和频率信息,相比普通傅里叶变换,其性能更为出色。 MATLAB是一种强大的数值计算和科学计算工具,拥有丰富的函数库和用户友好的界面。在MATLAB中实现FRFT,通常需要编写自定义函数或利用信号处理工具箱中的相关函数。例如,一个名为“frft”的文件可能是用于执行分数阶傅里叶变换的MATLAB脚本或函数,并展示其在信号处理中的应用。FRFT的正确性验证通常通过对比变换前后信号的特性来完成,比如评估信号的重构质量、信噪比等。具体而言,可以通过计算原始信号与经过FRFT处理后的信号之间的相似度,或者对比LFM信号的关键参数(如初始频率、扫频率和持续时间)是否在变换后得到准确恢复。 在MATLAB代码实现中,通常包含以下步骤:首先,生成LFM信号模型,设定其初始频率、扫频率、持续时间和采样率等参数;其次,利用自定义的frft函数对LFM信号进行分数阶傅里叶变换;接着,使用MATLAB的可视化工具(如plot或imagesc)展示原始信号的时域和频域表示,以及FRFT后的结果,以便直观对比;最后,通过计算均方误差、峰值信噪比等指标来评估FRFT的性能。深入理解FRFT的数学原理并结合MATLAB编程技巧,可以实现对LFM信号的有效分析和处理。这个代码示例不仅展示了理论知识在
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