hadoop pig udf scheme 如果不指定 scheme 当你返回一个tuple里面有大于1个fields的时候, 就必须指定schemea 不然多个field就当作一个field register myudfs.jar; A = load 'student_data' as (name: chararray, age: int, gpa: float); B = foreach A gene
hadoop pig udf scheme
如果不指定 scheme 当你返回一个tuple里面有大于1个fields的时候,
就必须指定schemea 不然多个field就当作一个field
<code> register myudfs.jar; A = load 'student_data' as (name: chararray, age: int, gpa: float); B = foreach A generate flatten(myudfs.Swap(name, age)), gpa; C = foreach B generate $2; D = limit B 20; dump D </code>
This script will result in the following error cause by line 4 ( C = foreach B generate $2;).
<code>java.io.IOException: Out of bound access. Trying to access non-existent column: 2. Schema {bytearray,gpa: float} has 2 column(s). </code>
This is because Pig is only aware of two columns in B while line 4 is requesting the third column of the tuple. (Column indexing in Pig starts with 0.) The function, including the schema, looks like this:
下面实现了一个schema,输出为4个参数,输出为两个参数,在android上面要用imei和mac去生成一个ukey,在ios平台上,要用 mac和openudid去生成一个ukey
最后返回的是一个platform,ukey
<code> package kload; import java.io.IOException; import org.apache.pig.EvalFunc; import org.apache.pig.data.Tuple; import org.apache.pig.data.TupleFactory; import org.apache.pig.impl.logicalLayer.schema.Schema; import org.apache.pig.data.DataType; /** *translate mac,imei,openudid to key */ public class KoudaiFormateUkey extends EvalFunc<tuple>{ private String ukey = null; private String platform = null; public Tuple exec(Tuple input) throws IOException { if (input == null || input.size() == 0) return null; try{ String platform = (String)input.get(0); String mac = (String)input.get(1); String imei= (String)input.get(2); String openudID = (String)input.get(3); this.getUkey(platform,mac,imei,openudID); if(this.platform == null || this.ukey == null){ return null; } Tuple output = TupleFactory.getInstance().newTuple(2); output.set(0, this.platform); output.set(1, this.ukey); return output; }catch(Exception e){ throw new IOException("Caught exception processing input row ", e); } } private String getUkey(String platform, String mac, String imei, String openudID){ String tmpStr = null; String ukey = null; int pType=-1; if(platform == null){ return null; } tmpStr = platform.toUpperCase(); if(tmpStr.indexOf("IPHONE") != -1){ this.platform = "iphone"; pType = 1001; }else if(tmpStr.indexOf("ANDROID") != -1){ this.platform = "android"; pType = 1002; }else if(tmpStr.indexOf("IPAD") != -1){ this.platform = "ipad"; pType = 1003; }else{ this.platform = "unknow"; pType = 1004; } switch(pType){ case 1001: case 1003: if(mac == null && openudID == null){ return null; } ukey = String.format("%s_%s",mac,openudID); break; case 1002: if(mac == null && imei== null){ return null; } ukey = String.format("%s_%s",mac,imei); break; case 1004: if(mac == null && imei== null && openudID == null){ return null; } ukey = String.format("%s_%s_%s",mac,imei,openudID); break; default: break; } if (ukey == null || ukey.length() == 0){ return null; } this.ukey = ukey.toUpperCase(); return this.ukey; } public Schema outputSchema(Schema input) { try{ Schema tupleSchema = new Schema(); tupleSchema.add(input.getField(0)); tupleSchema.add(input.getField(1)); return new Schema(new Schema.FieldSchema(getSchemaName(this.getClass().getName().toLowerCase(), input),tupleSchema, DataType.TUPLE)); }catch (Exception e){ return null; } } } </tuple></code>
原文地址:Hadoop Pig Udf Scheme, 感谢原作者分享。

mysqloffersvariousStorageEngines, 각각의 everitedforentUsecases : 1) innodbisidealforapplicationsneedingAcidCoInceandHighConcurrency, 지원 트랜잭션 및 foreignKeys.2) myIsAmisbestforread-heverworkloads, memoryengineis

MySQL의 일반적인 보안 취약점에는 SQL 주입, 약한 암호, 부적절한 권한 구성 및 업데이트되지 않은 소프트웨어가 포함됩니다. 1. 전처리 명령문을 사용하여 SQL 주입을 방지 할 수 있습니다. 2. 강력한 비밀번호 전략을 사용하여 약한 암호는 피할 수 있습니다. 3. 정기적 인 검토 및 사용자 권한 조정을 통해 부적절한 권한 구성을 해결할 수 있습니다. 4. Unupdated 소프트웨어는 MySQL 버전을 정기적으로 확인하고 업데이트하여 패치 할 수 있습니다.

느린 쿼리 로그를 활성화하고 임계 값을 설정하여 MySQL에서 느린 쿼리를 식별 할 수 있습니다. 1. 느린 쿼리 로그를 활성화하고 임계 값을 설정하십시오. 2. 느린 쿼리 로그 파일을보고 분석하고 심층 분석을 위해 MySQLDumpSlow 또는 PT-Query 소수성과 같은 도구를 사용하십시오. 3. 인덱스 최적화, 쿼리 재 작성 및 select*의 사용을 피함으로써 느린 쿼리 최적화를 달성 할 수 있습니다.

MySQL 서버의 건강 및 성능을 모니터링하려면 시스템 건강, 성능 지표 및 쿼리 실행에주의를 기울여야합니다. 1) 시스템 건강 모니터링 : CPU, 메모리, 디스크 I/O 및 네트워크 활동을 볼 수 있도록 상단, HTOP 또는 ShowGlobalStatus 명령을 사용하십시오. 2) 성능 표시기 추적 : 초당 쿼리 번호, 평균 쿼리 시간 및 캐시 적중률과 같은 주요 표시기를 모니터링합니다. 3) 쿼리 실행 최적화 확인 : 실행 시간이 설정 임계 값을 초과하는 쿼리를 느린 쿼리 로그를 활성화하고 기록 및 최적화하십시오.

MySQL과 Mariadb의 주요 차이점은 성능, 기능 및 라이센스입니다. 1. MySQL은 Oracle에 의해 개발되었으며 Mariadb는 포크입니다. 2. MariaDB는 높은 하중 환경에서 더 나은 성능을 발휘할 수 있습니다. 3. Mariadb는 더 많은 스토리지 엔진과 기능을 제공합니다. 4.MySQL은 듀얼 라이센스를 채택하고 MariaDB는 완전히 오픈 소스입니다. 선택할 때 기존 인프라, 성능 요구 사항, 기능 요구 사항 및 라이센스 비용을 고려해야합니다.

MySQL은 GPL 라이센스를 사용합니다. 1) GPL 라이센스는 MySQL의 무료 사용, 수정 및 분포를 허용하지만 수정 된 분포는 GPL을 준수해야합니다. 2) 상업용 라이센스는 공개 수정을 피할 수 있으며 기밀이 필요한 상업용 응용 프로그램에 적합합니다.

MyISAM 대신 InnoDB를 선택할 때의 상황에는 다음이 포함됩니다. 1) 거래 지원, 2) 높은 동시성 환경, 3) 높은 데이터 일관성; 반대로, MyISAM을 선택할 때의 상황에는 다음이 포함됩니다. 1) 주로 읽기 작업, 2) 거래 지원이 필요하지 않습니다. InnoDB는 전자 상거래 플랫폼과 같은 높은 데이터 일관성 및 트랜잭션 처리가 필요한 응용 프로그램에 적합하지만 MyISAM은 블로그 시스템과 같은 읽기 집약적 및 트랜잭션이없는 애플리케이션에 적합합니다.

MySQL에서 외국 키의 기능은 테이블 간의 관계를 설정하고 데이터의 일관성과 무결성을 보장하는 것입니다. 외국 키는 참조 무결성 검사 및 계단식 작업을 통해 데이터의 효과를 유지합니다. 성능 최적화에주의를 기울이고 사용할 때 일반적인 오류를 피하십시오.


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