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摘要: 数据类型、数据结构和数据格式是数据领域的三个关键概念。数据类型界定数据的性质(如整数、字符串),数据结构组织数据(如数组、字典),数据格式规范数据的表现形式(如JSON、CSV)。三者层级关联:数据类型是基础,数据结构依赖类型构建逻辑,数据格式对外呈现结构化数据。例如,Python字典(数据结构)存储字符串键和任意值(数据类型),再序列化为JSON格式(数据格式)传输。三者协同确保数据在存
Hive概述与核心要点 Hive是基于Hadoop的数据仓库工具,提供类似SQL的HiveQL查询语言,将SQL转换为MapReduce/Tez/Spark任务执行。其架构包括HiveServer2、Metastore(建议生产环境使用MySQL)和多种执行引擎。主要表类型包括:内部表(Hive管理数据生命周期)、外部表(用户管理数据)以及优化查询的分区表和分桶表。 Hive支持多种文件格式,性能
python的time库与时间有关。
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中常用的时间处理函数汇总,涵盖。

d表内容和上一题一样,但我们需要考虑某天新增用户为0的情况,并输出新增用户的次日留存率0以及日期。如果一个用户连续登录或者同一天多次登录,那么他的登录日期与序号的差值是相同的,所以可以根据。是为了排除一个用户多次连续登录,比如:连续登录两天,第三天未登录,接着又连续登录两天。得到的就是有考试成绩的名字,通过外连接,我们就可以得到全班人的名字以及成绩。班的所有学生的成绩,但是班上有人缺考,也就是成绩

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