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PyOdps 0.4版本发布,从一个故事说起

有这么个故事(如有雷同,纯属巧合)。有一天,某运营同学给某开发同学一个excel文件,里面是个客户清单。 “帮我查下这些用户的消耗呢”。 开发同学扫了一眼,几百个用户。这个事肯定是可以办的,但是想到麻烦程度,开发同学心里肯定是有不少羊驼经过的啦。 “有点麻烦啊”,开发同学轻轻抱怨。 “我懂的,把这个表和ODPS里的表join下就好了嘛。”运营同学努努嘴。 “……”。于是,开发同学把excel数据导出成文本格式,然后dship上传到ODPS,ODPS上编写SQL,dship下载,大功告成。 这里说得很轻松,但其实整个过程真的挺麻烦呢。要是这个过程中还要对excel中的数据进行过滤,最终结果还要绘个图,还是需要不少时间。 但是,如果这个开发同学使用PyOdps 0.4+版本新特性,一切就都轻松写意了。 为了模拟这个过程,我们拿movielens 10

根据JSON创建对应的HIVE表

本文提供一种用SCALA把JSON串转换为HIVE表的方法,由于比较简单,只贴代码,不做解释。有问题可以留言探讨 package com.gabry.hiveimport org.json4s._import org.json4s.native.JsonMethods._import scala.io.Source class Json2Hive{ /** * sealed abstract class JValue *case object JNothing extends JValue // 'zero' for JValue *case object JNull extends JValue *case class JString(s: String) extends JValue *case class JDouble(num: Double) extends JValue *case class JDecimal(num: BigDecimal) extends JValue *case class JInt(num: BigInt) extends JValue *case...

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