pythonclusterby

1.group by python 怎么用

group和groups是两个不同的函数。

一般,m.group(N) 返回第N组括号匹配的字符。

而m.group() == m.group(0) == 所有匹配的字符,与括号无关,这个是API规定的。

m.groups() 返回所有括号匹配的字符,以tuple格式。

m.groups() == (m.group(0), m.group(1), 。)

对你给的例子:

m = re.match("([abc])+", "abc")

你的+号在括号外面。括号最多匹配到一个字符,要么是a, 要么是c,这个python引擎匹配的是末尾的c。

而m.group() == m.group(0) 这个返回的是整个匹配的字符串"abc".

关于捕获型括号在正则表达式里的用法,参见相关文档。

2.udaf可以用python写吗

Java来实现Hive的写法

package jsl.hive.udf;

import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF;

import org.apache.hadoop.io.Text;

public final class DomainRoot extends UDF {

public Text evaluate(Text s) {

if (s == null) {return null;}

String tmp = s.toString();

tmp = this.getDomainRoot(tmp);

return new Text(tmp);

}

private String getDomainRoot(String domain) {

throw ("xxxx");

}

}

如果Java的UDF需要当成常用的,不用每次add可以注册到Hive中,

ql/src/java/org/apache/hadoop/hive/ql/exec/FunctionRegistry.java中加入

registerUDF("domain_root", UDFParseUrl.class, false);并重新编译hive即可

下面来说说重点,通过Streaming用Python来写处理。

关于Streaming的基础内容:

约束:首先必须add file到hive中(当python中引用了其他如自己写的模块时,也需要一并add进去)

其次非常不幸,在单独的一个查询中,不能够使用UDAF的函数如sum()

再次不得为中间结果数据使用cluster by或distribute by

注意:对于优化查询,使用cluster by或distribute by 和sort by一起非常重要

3.hive中order by,distribute by,sort by和cluster by的区别和联系

1、order by

order by 会对数据进行全局排序,和oracle和mysql等数据库中的order by 效果一样,它只在一个reduce中进行所以数据量特别大的时候效率非常低。而且当设置 :set hive. mapred. mode =strict的时候不指定limit,执行select会报错,如下:LIMIT must also be specified.

2、sort by

sort by 是单独在各自的reduce中进行排序,所以并不能保证全局有序,一般和distribute by 一起执行,而且distribute by 要写在sort by前面。

如果mapred.reduce.tasks=1和order by效果一样,如果大于1会分成几个文件输出每个文件会按照指定的字段排序,而不保证全局有序。

sort by 不受 hive.mapred.mode 是否为strict ,nostrict 的影响

3、distribute by

用distribute by 会对指定的字段按照hashCode值对reduce的个数取模,然后将任务分配到对应的reduce中去执行,就是在mapreduce程序中的patition分区过程,默认根据指定key.hashCode()&Integer.MAX_VALUE%numReduce 确定处理该任务的reduce。

4、cluster By

distribute by 和 sort by 合用就相当于cluster by,但是cluster by 不能指定排序为asc或 desc 的规则,只能是desc倒序排列。

4.Python 中 dataframe.groupby按多条件分组怎么做

df.groupby(['YEAR','MONTH','DAY','HOUR'])['TITLE'].apply(lambda x:x.tolist())

df.groupby(['YEAR','MONTH','DAY','HOUR'])['TITLE'].apply(lambda x:','.join(x.tolist()))

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