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创建表：hive> CREATE TABLE pokes (foo INT, bar STRING);         Creates a table called pokes with two columns, the first being an integer and the other a string创建一个新表，结构与其他一样hive> create table n

一提到个性化推荐，大家一般会想到协同过滤、文本相似等推荐算法，或是更高阶的模型推荐算法，百度的张栋说过，推荐40%取决于UI、30%取决于数据、20%取决于背景知识，虽然本人不是很认同这种比例，但推荐系统中，推荐算法起的作用起的作用是非常有限的。      就像任何数据挖掘应用一样，算法不是起决定作用的，背景知识、数据很重要。通过算法或数学模型来描述和解决问题，我觉得是工科或者理科背景同学

传统的个性化推荐系统，都是定期对数据进行分析，然后对模型进行更新，进而利用新的模型进行个性化推荐。由于是定期更新模型的，推荐模型无法保持实时性，推荐的结果可能不会非常精准。例如网易云音乐的用户，假如用户这会儿无意中听到了一种曲风，觉得这种曲风很好听，连续听了好几首这样子的歌曲。如果我们的推荐系统没有做到实时性，那么给用户推荐的依然是他过去爱听的，无法立即推荐给用户他刚刚听的那些歌的曲风，这

启动后可通过命令行使用hadoop。(1)所有命令 （先将$HADOOP_HOME/bin加入到.bashrc的$PATH变量中）[html] view plaincopy[hadoop@node14 hadoop-0.21.0]$ ll $HADOOP_HOME/bin  total 88  -rwxr-xr-x 1 had

本文以例子的形式介绍一下Hive内表和外表的区别。例子共有4个：不带分区的内表、带分区的内表、不带分区的外表、带分区的外表。1 不带分区的内表#创建表create table innerTable(id int,name string) row format delimited fields terminated by ‘|’;(show tables发现没有innerTa

本帖最后由 liujiannan047 于 2011-9-20 09:34 编辑所介绍内容基本上是翻译官方文档，比较肤浅，如有错误，请指正！hive中创建分区表没有什么复杂的分区类型(范围分区、列表分区、hash分区、混合分区等)。分区列也不是表中的一个实际的字段，而是一个或者多个伪列。意思是说在表的数据文件中实际上并不保存分区列的信息与数据。下面的语句创建了一个简单的分区表：

分区是在处理大型事实表时常用的方法。分区的好处在于缩小查询扫描范围，从而提高速度。分区分为两种：静态分区static partition和动态分区dynamic partition。静态分区和动态分区的区别在于导入数据时，是手动输入分区名称，还是通过数据来判断数据分区。对于大数据批量导入来说，显然采用动态分区更为简单方便。- 对现存hive表的分区首先，新建一张我们需要的分区以后的

必须在表定义时创建partitiona、单分区建表语句：create table day_table (id int, content string) partitioned by (dt string);单分区表，按天分区，在表结构中存在id，content，dt三列。以dt为文件夹区分b、 双分区建表语句：create table day_hour_table (id

一：文件操作1、建立目录[hadoop@hadoop1:hadoop]$bin/hadoop dfs -mkdir testdir在HDFS中建立一个名为testdir的目录2、上传文件到HDFS[hadoop@hadoop1:hadoop]$bin/hadoop dfs -put /home/hadoop/test.zip testfile.zip把本地文件large.z

一、安装准备        1、下载hadoop，地址：http://hadoop.apache.org/,下载相应版本        2、下载JDK版本：Hadoop只支持1.6以上，地址：http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/index.html        3、操作系统：Linux       

创建表hive> CREATE TABLE pokes (foo INT, bar STRING); 创建表并创建索引字段dshive> CREATE TABLE invites (foo INT, bar STRING) PARTITIONED BY (ds STRING); 显示所有表hive> SHOW TABLES;按正条件（正则表达式）显示

设计理念：        1、超大文件        2、流式数据访问        3、商用普通硬件不适合场景：        1、低时间延迟的数据访问        2、大量的小文件        3、多用户写入，任意修改文件一、HDFS的基本概念1.1、数据块(block)HDFS(Hadoop Distributed File System)默认的最

现实世界中数据大体上都是不完整，不一致的脏数据，无法直接进行数据挖掘，或挖掘结果差强人意。为了提前数据挖掘的质量产生了数据预处理技术。　　数据预处理有多种方法：数据清理，数据集成，数据变换，数据归约等。这些数据处理技术在数据挖掘之前使用，大大提高了数据挖掘模式的质量，降低实际挖掘所需要的时间。　　一、数据清理　　首先是处理空缺值，如：要分析某市场的销售和顾客数据，但顾客的income项