MaxCompute使用OSS数据作为外部表
概述
本教程主要演示以存储在oss中的csv格式文件作为数据源,创建maxcompute的外部表。
操作教程
1、csv文件示例,下载示例解压并上传到oss。注意如果是自己创建文件,务必使用utf-8编码格式文件。
2、创建外部表语句
--odps sql --********************************************************************-- --author:taro --create time:2019-02-14 19:40:54 --********************************************************************-- CREATE EXTERNAL TABLE IF NOT EXISTS ambulance_data1
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2019 HBase Meetup 演讲者和议题征集
HBase Meetup 会议由 HBase技术社区主办,在全国各大城市举办。在过去的2018年,我们在北京、上海、杭州、深圳以及武汉等城市举办了9场 HBase Meetup 会议,来自各大公司的 HBase PMC、committer 以及 HBase 开发者共聚一堂,为大家分享了 HBase 技术解析及应用实践。 2019年,我们继续在全国举办 HBase 线下交流会。 现向大家征集这几次会议的大会演讲者和议题 ,如果大家有意来分享,可以到 http://hbasegroup.mikecrm.com/zh19LHN 参加调查问卷,欢迎大家踊跃参与。 同时愿意主动主办的公司,也可以来联系我。 议题范围 :HBase 内容相关,鼓励大家分享 HBase 使用场景。 投送议题时需要说明议题名称和简介,PPT可后续完成。 报名咨询: 微信:i
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Spark排序算法系列之GBTs使用方式介绍
01 — 前言 【Spark排序算法系列】主要介绍的是目前推荐系统或者广告点击方面用的比较广的几种算法,和他们在Spark中的应用实现,本篇文章主要介绍GBDT算法,本系列还包括(持续更新): Spark排序算法系列之LR(逻辑回归) Spark排序算法系列之模型融合(GBDT+LR) Spark排序算法系列之XGBoost Spark排序算法系列之FTRL(Follow-the-regularized-Leader) Spark排序算法系列之FM与FFM 在本篇文章中你可以学到: Spark MLLib包中的GBDT使用方式 模型的通过保存、加载、预测 PipeLine ML包中的GBDT 02 — 概述 LR因为其容易并行最早应用到推荐排序中的,但学习能力有限,需要大量的特征工程来增加模型的学习能力。但大量的特征工程耗时耗力,且不一定带来效果的提升,因此在如何
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