hadoop pig bincond matches bincond不知道怎么样译成中文,感觉和条件表示示是一样的,前面还可以加 not 注意事项 bincond 后,是没有模式的,须自己指定模式 matches 的正则与 java 的正则完全符合 bincond前面可以加逻辑条件,如 not %default inputstr '/
hadoop pig bincond matches
bincond不知道怎么样译成中文,感觉和条件表示示是一样的,前面还可以加 not
注意事项
-
bincond 后,是没有模式的,须自己指定模式
-
matches 的正则与 java 的正则完全符合
-
bincond前面可以加逻辑条件,如 not
<code> %default inputstr '/data/proxy/project/udf/pig/raw/log*' --加载原始日志-- AA = LOAD '$inputstr' USING kload.KoudaiLoader('platform,requesturl,imei,openudid,mac') AS(platform, requesturl, imei, openudid, mac); --过滤后台进程请求-- AB = FILTER AA BY not backFilter(); --格式化用户ukey-- AC = FOREACH AB GENERATE flatten(kload.KoudFormateUkey(platform,mac,imei,openudid)) AS(platform,ukey),requesturl; ACITEM = FOREACH AC GENERATE platform,ukey,(requesturl matches '.*(?i)getItemInfo.*'? 'itempg':requesturl) as requesturl; ACLIST = FOREACH ACITEM GENERATE platform,ukey,(requesturl matches '.*(?i)(getMyStreetProducts|queryRecommendItems|dailyTop|queryIShoppingSimple|categorySearch|list ThemeItem|checkProduct|listAllGroupCombines|getAppsByGroup_v2).*'? 'listpg':requesturl) as requesturl; ACLAST = FOREACH ACLIST GENERATE platform,ukey,(requesturl matches '.*(?i)taoke.*'? 'taokepg':requesturl) as requesturl; --这里取了反作操,如果不匹配 ACOTHER = FOREACH ACLAST GENERATE platform,ukey,(not requesturl matches '.*(?i)(itempg|taokepg|listpg).*'? 'otherpg':requesturl) as requesturl; dump ACOTHER; </code>
输出
<code> (android,90:C1:15:6C:B3:C1_358943040907312,listpg) (android,B4:98:42:68:8C:DF_867083011351846,otherpg) (iphone,38:48:4C:1C:CD:70_4BB2D0811DCFF387291405433667E27BCAAB290D,otherpg) (android,B0:AA:36:C3:B2:07_864048013754035,otherpg) (iphone,C8:6F:1D:27:0C:71_DE6D3F93F6F1AF6E657E216CBD0CC7E590EC1BE4,taokepg) (android,98:0C:82:AF:72:3A_357474047931510,otherpg) </code>
原文地址:Hadoop Pig Bincond Matches, 感谢原作者分享。

Java错误:Hadoop错误,如何处理和避免当使用Hadoop处理大数据时,常常会遇到一些Java异常错误,这些错误可能会影响任务的执行,导致数据处理失败。本文将介绍一些常见的Hadoop错误,并提供处理和避免这些错误的方法。Java.lang.OutOfMemoryErrorOutOfMemoryError是Java虚拟机内存不足的错误。当Hadoop任

随着大数据时代的到来,数据处理和存储变得越来越重要,如何高效地管理和分析大量的数据也成为企业面临的挑战。Hadoop和HBase作为Apache基金会的两个项目,为大数据存储和分析提供了一种解决方案。本文将介绍如何在Beego中使用Hadoop和HBase进行大数据存储和查询。一、Hadoop和HBase简介Hadoop是一个开源的分布式存储和计算系统,它可

随着数据量的不断增大,传统的数据处理方式已经无法处理大数据时代带来的挑战。Hadoop是开源的分布式计算框架,它通过分布式存储和处理大量的数据,解决了单节点服务器在大数据处理中带来的性能瓶颈问题。PHP是一种脚本语言,广泛应用于Web开发,而且具有快速开发、易于维护等优点。本文将介绍如何使用PHP和Hadoop进行大数据处理。什么是HadoopHadoop是

Java大数据技术栈:了解Java在大数据领域的应用,如Hadoop、Spark、Kafka等随着数据量不断增加,大数据技术成为了当今互联网时代的热门话题。在大数据领域,我们常常听到Hadoop、Spark、Kafka等技术的名字。这些技术起到了至关重要的作用,而Java作为一门广泛应用的编程语言,也在大数据领域发挥着巨大的作用。本文将重点介绍Java在大

一:安装JDK1.执行以下命令,下载JDK1.8安装包。wget--no-check-certificatehttps://repo.huaweicloud.com/java/jdk/8u151-b12/jdk-8u151-linux-x64.tar.gz2.执行以下命令,解压下载的JDK1.8安装包。tar-zxvfjdk-8u151-linux-x64.tar.gz3.移动并重命名JDK包。mvjdk1.8.0_151//usr/java84.配置Java环境变量。echo'

随着数据量的不断增加,大规模数据处理已经成为了企业必须面对和解决的问题。传统的关系型数据库已经无法满足这种需求,而对于大规模数据的存储和分析,Hadoop、Spark、Flink等分布式计算平台成为了最佳选择。在数据处理工具的选择过程中,PHP作为一种易于开发和维护的语言,越来越受到开发者的欢迎。在本文中,我们将探讨如何利用PHP来实现大规模数据处理,以及如

在当前的互联网时代,海量数据的处理是各个企业和机构都需要面对的问题。作为一种广泛应用的编程语言,PHP同样需要在数据处理方面跟上时代的步伐。为了更加高效地处理海量数据,PHP开发引入了一些大数据处理工具,如Spark和Hadoop等。Spark是一款开源的数据处理引擎,可以用于大型数据集的分布式处理。Spark的最大特点是具有快速的数据处理速度和高效的数据存

Hadoop的三大核心组件分别是:Hadoop Distributed File System(HDFS)、MapReduce和Yet Another Resource Negotiator(YARN)。


핫 AI 도구

Undresser.AI Undress
사실적인 누드 사진을 만들기 위한 AI 기반 앱

AI Clothes Remover
사진에서 옷을 제거하는 온라인 AI 도구입니다.

Undress AI Tool
무료로 이미지를 벗다

Clothoff.io
AI 옷 제거제

AI Hentai Generator
AI Hentai를 무료로 생성하십시오.

인기 기사

뜨거운 도구

드림위버 CS6
시각적 웹 개발 도구

맨티스BT
Mantis는 제품 결함 추적을 돕기 위해 설계된 배포하기 쉬운 웹 기반 결함 추적 도구입니다. PHP, MySQL 및 웹 서버가 필요합니다. 데모 및 호스팅 서비스를 확인해 보세요.

ZendStudio 13.5.1 맥
강력한 PHP 통합 개발 환경

메모장++7.3.1
사용하기 쉬운 무료 코드 편집기

DVWA
DVWA(Damn Vulnerable Web App)는 매우 취약한 PHP/MySQL 웹 애플리케이션입니다. 주요 목표는 보안 전문가가 법적 환경에서 자신의 기술과 도구를 테스트하고, 웹 개발자가 웹 응용 프로그램 보안 프로세스를 더 잘 이해할 수 있도록 돕고, 교사/학생이 교실 환경 웹 응용 프로그램에서 가르치고 배울 수 있도록 돕는 것입니다. 보안. DVWA의 목표는 다양한 난이도의 간단하고 간단한 인터페이스를 통해 가장 일반적인 웹 취약점 중 일부를 연습하는 것입니다. 이 소프트웨어는

뜨거운 주제



