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大数据时代的结构化存储—HBase在阿里的应用实践

福利:国际顶级盛会HBaseCon Asia 2018将于8月在北京举行,目前正免费开放申请中,更多详情参考https://yq.aliyun.com/promotion/631 前言 时间回到2011年,Hadoop作为新生事物,在阿里巴巴已经玩得风生水起,上千台规模的"云梯"是当时国内名声显赫的计算平台。这一年,Hadoop的好兄弟HBase由毕玄大师带入淘宝,开启了它的阿里之旅。从最初的淘宝历史交易记录,到去年的支付宝消费记录存储在线历史存储统一;从蚂蚁安全风控的多年存储演进,到HBase、TT、Galaxy的大数据激情迭代;HBase在阿里经历过年轻的苦涩,释放过青春的活力,也付出过成长的代价。几代人的不懈努力下,五年陈的HBase开始表现出更成熟、更完善、更丰富的一面,成为公司内部被广泛使用的存储产品之一。经过阿里集团内部的

[Hive]窗口函数与分析函数

本文介绍了用于窗口函数和分析函数的Hive QL增强功能。所有窗口和分析函数操作都按照SQL标准。 当前版本支持以下窗口函数和分析函数: 1 窗口函数 窗口函数 描述 LAG() LAG()窗口函数返回分区中当前行之前行(可以指定第几行)的值。 如果没有行,则返回null。 LEAD() LEAD()窗口函数返回分区中当前行后面行(可以指定第几行)的值。 如果没有行,则返回null。 FIRST_VALUE FIRST_VALUE窗口函数返回相对于窗口中第一行的指定列的值。 LAST_VALUE LAST_VALUE窗口函数返回相对于窗口中最后一行的指定列的值。 具体参考: [Hive]窗口函数LEAD LAG FIRST_VALUE LAST_VALUE 2 OVER子句 OVER子句可以与标准聚合函数使用(COUNT,SUM,MIN,MAX,AVG)。 OVER可以与一个或多个任何原始数据类型的分区列的PARTITION BY语句使用。 OVER可以与一个或多个任何原始类型的分区列(排序列)的PARTITION BY(ORDER BY)使用。 带有窗口规范的OVER子句。窗口可以在...

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