摘要：
1.hive查询中sum数据精度丢失问题 公司大数据组把线上数据库表的类型简单粗暴的设置为string类型了，而我们在hive上做算数运算时出现精度丢失现象。 处理方案：使用cast（table.column_name as decimal(38,2)） 将string类型转换成decimal（38 阅读全文
摘要：
1 limit语句优化 eg.select *from table_name <where pa2='' <and pa3='xx'>> limit 100 在 Hive 中, 由于表的数据量往往较大, 以上语句都会被优化 (set hive.fetch.task.conversion = none 阅读全文
摘要：
GBDT（Gradient Boosting Decision Tree），是一种迭代的决策树算法，该算法由多棵决策树组成，所有树的结论累加起来做最终答案。 GBDT主要由三个概念组成：Regression Decistion Tree（即DT)，Gradient Boosting（即GB)，Shr 阅读全文
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集成学习： 集成学习在机器学习算法中具有较高的准去率，不足之处就是模型的训练过程可能比较复杂，效率不是很高。 目前接触较多的集成学习主要有2种：基于Boosting的和基于Bagging，前者的代表算法有Adaboost、GBDT、XGBOOST、后者的代表算法主要是随机森林。 集成学习主要思想： 阅读全文
摘要：
角色：数据分析 目标：预测 内容： BI 日常工作中的数据分析方法以及在统计模型 搭建过程中的注意事项。 1 非时序预测 在机器学习和深度学习大行其道的当下，一个好的预测模型不在于应用了多么高深的算法， 而在于如何从简单的模型开始进行尝试，兼顾业务逻辑，基于某个 baseline 来控制时间和应 用 阅读全文
摘要：
场景： 当我们建表完成并按照时间分区插入数据，之后我们发现需要增加一个字段。 办法： 我们首先想到的是先在表中增加字段。 1）alter table table_name add columns(new_attr string); 然后重跑数据 2)insert overwrite table ta 阅读全文
摘要：
时间比较赶，简单记录下： 问题描述：一开始我一个拉链表查一条数据，select *from chain_table_name where id='XXX' 最后出现： map 99%，Reduce 0%，就不再执行了，也咩有结果。 解决方案： set hive.map.aggr = true; se 阅读全文
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1.设置动态分区： set hive.exec.dynamic.partition=true;set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict; 2.覆盖数据 insert overwrite table table_name_tmp1 partition 阅读全文
摘要：
1.美团 一面： 1）一个数组，给出一个值m，用最快的速度找出数组中两个数和为m的数。 2）标准差和方差区别 3）相似度，相关度，距离 4）平时遇到的问题，遇到问题怎么办，平时怎么学习的，学的最好的一门课程，怎么学的。 5）有什么需要问的。 2.CVTE 2017年9月14日（中央研究院-数据挖掘） 阅读全文
摘要：
1.2017/11/16 ==》从用户画像的角度思考：（大结构） 四类画像视角，分别是： 1）基于虚构的视角（Ｎｏｒｍａｎ，２００４）：取决于设计者假设 2）基于目标导向的视角（ＡｌａｎＣｏｏｐｅｒ，１９９９＆２００７）：强调用户使用产品/服务的目的来刻画用户原型，基于用户数据驱动。 3)基 于角色 阅读全文