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开源大数据周刊-第17期

阿里云E-Mapreduce动态 E-Mapreduce团队 1.4版本(已经发布) 作业运行失败报警 作业并行提交 添加sqoop、shell类型的作业 1.4.1版本(已经发布) 完善失败报警 完善定时任务,增加小时、分钟定时任务 1.5.0版本 (正在研发) 集群整体运行情况的仪表盘 集群状态监控报警 1.6.0版本 交互式查询(支持hive、spark) 资讯 大数据投资人必读:中国大数据发展与投资分析报告随着大数据蕴涵价值的逐步释放,使其成为IT信息产业中最具潜力的蓝海。大数据正以一种革命风暴的姿态闯入人们视野,其技术和市场在快速发展,而驾驭大数据的呼声则一浪高过一浪。于是有人说中国大数据产业有炒作“过热”之嫌,也有人认为大数据投资正当时,那么企业家面对当下国内大数据产业到底该不该投资呢?本文或许可以给你点思路。 大数据技术催生高管新职位——首席数据官

关于Hive中的复杂数据类型Array,Map,Structs的一些使用案例

写在前边的话: 同样是在做豆瓣电影数据分析的小课题的时候遇到的一个问题:hive表中的电影类型存储格式为array,那么我如何针对每一个类型做统计呢? 本来是想在基于豆瓣电影数据进行相关的数据分析项目 中进行相关解释说明的,仔细想了下,刚好拿出来,对hive的三个复杂数据类型做一个总结性的学习 关于Hive的一些其他数据类型使用参考:Hive的数据类型解析和表的操作实例 1:Array 顾名思义就是数组,使用方式 array<> 1):创建表 拿电影数据为例,数据的维度包括 创建movie_message表: create table movie_message( id int, title string, daoyan array<string>, bianju array<string>, leixing array<string>, zhuyan array<string>, year int, month int, shichang int, disnum int, scor...

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