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hive专题面试总结2

本文主要介绍了Hive的相关技术要点:1)JOIN优化策略,包括小表放前原则和流式传输设置;2)Hive执行机制,指出简单查询可能无需MapReduce;3)三种窗口函数(rank、dense_rank、row_number)的用法区别;4)物化视图的原理与查询重写机制;5)UNION与UNION ALL的区别;6)SQL编写建议,强调逻辑思维和伪代码练习的重要性。这些内容涵盖了Hive查询优化、

#hive#数据仓库#spark
python基础综合案例(数据可视化-地图可视化)

本文讲解了地图从基础开始如何制作,大家耐心观看注意写名字的时候要写全名,比如上海市不能写出上海,不然看不到数据鼠标点击即可看到数据设置属性的时候不要忘记导包# 演示地图可视化的基础使用# 准备地图对象# 准备数据data = [("北京市",99),("上海市",199),("湖南省",299),("台湾省",399),("广东省",499)# 添加数据map.add("测试地图",data,"c

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#信息可视化#python
python基础综合案例(数据可视化—折线图可视化)

本文从最基础来教大家如何实现python构建一个折线图,内容比较繁琐,大家耐心观看。json:是一种轻量级的数据交互格式,采用完全独立于编程语言的文本格式来存储和表示数据(就是字符串)·python语言使用json有很大的优势,因为:json无非就是一个独立的字典或一个内部元素都是字典的列表,所以json可以直接和python的字典或列表进行无缝转换·通过方法把python数据转化为了json数据

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#信息可视化#python#数据分析
python蓝桥杯刷题3

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#蓝桥杯#python
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