仔细看了一下hadoop pig 的udf 文档 在 Algebraic interface 设计上还是可以学习的。 一些聚合函数,如 SUM, COUNT 都得实现 Algebraic 接口 此接口要实现 三个方法,这三个方法都是返回具体实现的 class name 并且这些 class name都要实现 exec方法 public
仔细看了一下hadoop pig 的udf 文档 在 Algebraic interface 设计上还是可以学习的。
一些聚合函数,如 SUM, COUNT 都得实现 Algebraic 接口
此接口要实现 三个方法,这三个方法都是返回具体实现的 class name
并且这些 class name都要实现 exec方法
<code> public interface Algebraic{ public String getInitial(); public String getIntermed(); public String getFinal(); } </code>
看 pig built in COUNT 的实现
这几个方法都可以对应对相关的hadoop 的map combine,reduce
map 对应 Initial
combine 对应 Intermed
reduce 对应 reduce
发现 java 的内部静态内还是很有用的
<code>public class COUNT extends EvalFunc<long> implements Algebraic{ public Long exec(Tuple input) throws IOException {return count(input);} public String getInitial() {return Initial.class.getName();} public String getIntermed() {return Intermed.class.getName();} public String getFinal() {return Final.class.getName();} static public class Initial extends EvalFunc<tuple> { public Tuple exec(Tuple input) throws IOException {return TupleFactory.getInstance().newTuple(count(input));} } static public class Intermed extends EvalFunc<tuple> { public Tuple exec(Tuple input) throws IOException {return TupleFactory.getInstance().newTuple(sum(input));} } static public class Final extends EvalFunc<long> { public Tuple exec(Tuple input) throws IOException {return sum(input);} } static protected Long count(Tuple input) throws ExecException { Object values = input.get(0); if (values instanceof DataBag) return ((DataBag)values).size(); else if (values instanceof Map) return new Long(((Map)values).size()); } static protected Long sum(Tuple input) throws ExecException, NumberFormatException { DataBag values = (DataBag)input.get(0); long sum = 0; for (Iterator (Tuple) it = values.iterator(); it.hasNext();) { Tuple t = it.next(); sum += (Long)t.get(0); } return sum; } } </long></tuple></tuple></long></code>
原文地址:Hadoop Pig Algebraic Interface, 感谢原作者分享。

存储过程是MySQL中的预编译SQL语句集合,用于提高性能和简化复杂操作。1.提高性能:首次编译后,后续调用无需重新编译。2.提高安全性:通过权限控制限制数据表访问。3.简化复杂操作:将多条SQL语句组合,简化应用层逻辑。

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MySQL被广泛应用于各种项目中的原因包括:1.高性能与可扩展性,支持多种存储引擎;2.易于使用和维护,配置简单且工具丰富;3.丰富的生态系统,吸引大量社区和第三方工具支持;4.跨平台支持,适用于多种操作系统。

MySQL数据库升级的步骤包括:1.备份数据库,2.停止当前MySQL服务,3.安装新版本MySQL,4.启动新版本MySQL服务,5.恢复数据库。升级过程需注意兼容性问题,并可使用高级工具如PerconaToolkit进行测试和优化。

MySQL备份策略包括逻辑备份、物理备份、增量备份、基于复制的备份和云备份。1.逻辑备份使用mysqldump导出数据库结构和数据,适合小型数据库和版本迁移。2.物理备份通过复制数据文件,速度快且全面,但需数据库一致性。3.增量备份利用二进制日志记录变化,适用于大型数据库。4.基于复制的备份通过从服务器备份,减少对生产系统的影响。5.云备份如AmazonRDS提供自动化解决方案,但成本和控制需考虑。选择策略时应考虑数据库大小、停机容忍度、恢复时间和恢复点目标。

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在MySQL中优化数据库模式设计可通过以下步骤提升性能:1.索引优化:在常用查询列上创建索引,平衡查询和插入更新的开销。2.表结构优化:通过规范化或反规范化减少数据冗余,提高访问效率。3.数据类型选择:使用合适的数据类型,如INT替代VARCHAR,减少存储空间。4.分区和分表:对于大数据量,使用分区和分表分散数据,提升查询和维护效率。

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