Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
Hive 集計テクニック
Search
Yuki Ishikawa
April 19, 2019
Technology
0
430
Hive 集計テクニック
2019.04.19 中国地方DB勉強会 in 沖縄
Yuki Ishikawa
April 19, 2019
Tweet
Share
More Decks by Yuki Ishikawa
See All by Yuki Ishikawa
ORM と向き合う
hoto17296
8
6.9k
明日業務で役立たない Web 開発 TIPS
hoto17296
0
98
Python をフル活用した工場への AI 導入 & データ活用基盤構築事例
hoto17296
0
2.4k
クソ bot 実装ライブコーディング
hoto17296
0
180
DeepGBM 論文の紹介
hoto17296
0
480
試行錯誤のための Docker 活用術
hoto17296
4
2.7k
データ分析と Docker / Data Analysis with Docker
hoto17296
0
310
DeepCluster 論文の紹介
hoto17296
7
2.4k
最新論文を追う技術 / Technology to follow the latest paper
hoto17296
2
240
Other Decks in Technology
See All in Technology
今、始める、第一歩。 / Your first step
yahonda
2
710
Mini Tokyo 3D × PLATEAU - 公共交通デジタルツインにリアルな風景を
nagix
1
240
信頼性に挑む中で拡張できる・得られる1人のスキルセットとは?
ken5scal
1
440
dev 補講: プロダクトセキュリティ / Product security overview
wa6sn
0
1.7k
FOSS4G 2024 Japan コアデイ 一般発表25 PythonでPLATEAUのデータを手軽に扱ってみる
ra0kley
1
140
Intuneお役立ちツールのご紹介
sukank
3
760
[FOSS4G 2024 Japan LT] LLMを使ってGISデータ解析を自動化したい!
nssv
1
180
"君は見ているが観察していない"で考えるインシデントマネジメント
grimoh
4
1.1k
音声×Copilot オンコパの世界
kasada
1
110
SREによる隣接領域への越境とその先の信頼性
shonansurvivors
1
430
End of Barrel Files: New Modularization Techniques with Sheriff
rainerhahnekamp
0
290
Can We Measure Developer Productivity?
ewolff
1
110
Featured
See All Featured
Done Done
chrislema
181
16k
[RailsConf 2023] Rails as a piece of cake
palkan
51
4.9k
Why You Should Never Use an ORM
jnunemaker
PRO
54
9k
Templates, Plugins, & Blocks: Oh My! Creating the theme that thinks of everything
marktimemedia
26
2.1k
GraphQLとの向き合い方2022年版
quramy
43
13k
Practical Orchestrator
shlominoach
186
10k
ReactJS: Keep Simple. Everything can be a component!
pedronauck
665
120k
I Don’t Have Time: Getting Over the Fear to Launch Your Podcast
jcasabona
27
2k
We Have a Design System, Now What?
morganepeng
50
7.2k
Making Projects Easy
brettharned
115
5.9k
Faster Mobile Websites
deanohume
305
30k
Principles of Awesome APIs and How to Build Them.
keavy
126
17k
Transcript
Hive ूܭςΫχοΫ 2019.04.19 தࠃํDBษڧձ in ԭೄ @hoto17296
RDB ͚͕ͩ DB Ͱͳ͍ ʂʂʂʂʂ
@hoto17296 • ͪΎΒσʔλגࣜձࣾ σʔλΞφϦετ • ԭೄͷडୗσʔλੳձࣾ • ࠓͷΠϕϯτʹԿਓ͔ࣾһ͍Δ
খωλͰ͢
Apache Hive • Hadoop ͷࢄετϨʔδ (HDFS) ্ͷ σʔλΛ SQL ϥΠΫʹૢ࡞Ͱ͖Δݴޠ
• େنσʔλੳج൫ͳͲʹΑ͘ΘΕΔ • PostgreSQL ͱ͔ͱಉ͡ϊϦͰॻ͘ͱࢮ͵ • Map Reduce ͷ͓ؾ࣋ͪΛͯ͠
Γ͍ͨ͜ͱ time ࠂID ੑผ طࠗ ऩ 1555664019 253678c9 உ
20-24 ະࠗ 500ສ 1555664020 2baf1f40 ঁ 35-38 طࠗ 400ສ 1555664022 105d9501 உ 25-29 ະࠗ 500ສ 1555664022 fe319a8e உ 30-34 طࠗ 600ສ 1555664024 c463fdf4 ঁ 20-24 طࠗ 400ສ 1555664027 325a2a5d உ 40-44 طࠗ 800ສ 1555664029 f445adf3 ঁ 25-29 ະࠗ 500ສ 1555664034 fe319a8e உ 35-38 طࠗ 600ສ 1555664034 f572f626 ঁ 25-29 ະࠗ 400ສ Α͋͘ΔΦʔσΟΤϯεσʔλ
Γ͍ͨ͜ͱ time ࠂID ੑผ طࠗ ऩ 1555664019 253678c9 உ
20-24 ະࠗ 500ສ 1555664020 2baf1f40 ঁ 35-38 طࠗ 400ສ 1555664022 105d9501 உ 25-29 ະࠗ 500ສ 1555664022 fe319a8e உ 30-34 طࠗ 600ສ 1555664024 c463fdf4 ঁ 20-24 طࠗ 400ສ 1555664027 325a2a5d உ 40-44 طࠗ 800ສ 1555664029 f445adf3 ঁ 25-29 ະࠗ 500ສ 1555664034 fe319a8e உ 35-38 طࠗ 600ສ 1555664034 f572f626 ঁ 25-29 ະࠗ 400ສ ࠂ ID ϢχʔΫ͔ͱࢥ͍͖ ΊͪΌͪ͘Όॏෳ͍ͯ͠Δ ಉ͡ ID Ͱଐੑσʔλ (ਪఆ) ͕ ͦΕͧΕҧ͏
Γ͍ͨ͜ͱ time ࠂID ੑผ طࠗ ऩ 1555664019 253678c9 உ
20-24 ະࠗ 500ສ 1555664020 2baf1f40 ঁ 35-38 طࠗ 400ສ 1555664022 105d9501 உ 25-29 ະࠗ 500ສ 1555664022 fe319a8e உ 30-34 طࠗ 600ສ 1555664024 c463fdf4 ঁ 20-24 طࠗ 400ສ 1555664027 325a2a5d உ 40-44 طࠗ 800ສ 1555664029 f445adf3 ঁ 25-29 ະࠗ 500ສ 1555664034 fe319a8e உ 35-38 طࠗ 600ສ 1555664034 f572f626 ঁ 25-29 ະࠗ 400ສ time ͕࠷৽͍͠1ߦ͚ͩͯ͠ଞશͯআ֎͍ͨ͠
1. ·ͣࢥ͍ͭͭ͘
Ϛονϣա͗Δ • શΧϥϜॻ͔ͳ͍ͱ͍͚ͳ͍ • ༻్͕ຊདྷͷ MAX Ͱͳ͍ • จࣈྻΧϥϜʹ MAX
͢Δͷؾ͕Ҿ͚Δ • ࠷৽ͷσʔλ͕औΕΔΘ͚Ͱͳ͍
2. ΟϯυؔΛ͏ͭ
ROW_NUMBER Πϝʔδ time ࠂID ੑผ طࠗ ऩ rank 1555664019
253678c9 உ 20-24 ະࠗ 500ສ 1 1555664020 2baf1f40 ঁ 35-38 طࠗ 400ສ 1 1555664022 105d9501 உ 25-29 ະࠗ 500ສ 1 1555664022 fe319a8e உ 30-34 طࠗ 600ສ 2 1555664024 c463fdf4 ঁ 20-24 طࠗ 400ສ 1 1555664027 325a2a5d உ 40-44 طࠗ 800ສ 1 1555664029 f445adf3 ঁ 25-29 ະࠗ 500ສ 1 1555664034 fe319a8e உ 35-38 طࠗ 600ສ 1 1555664034 f572f626 ঁ 25-29 ະࠗ 400ສ 1 PARTITION BY ORDER BY
ROW_NUMBER ศར • ͱͯΘ͔Γ͍͢ • ͔֬ PostgreSQL Ͱ͑Δ • ൚༻ੑ
(ʁ) ͕͋ͬͯྑ͍
3. Hivemall Λ͏ͭ
Hivemall • Hive ্Ͱػցֶश͢ΔͨΊͷϥΠϒϥϦ • SQL ͰػցֶशͰ͖Δ • Apache Incubation
Project ʹબΕͨ • ͍͢͝ (খฒײ)
EACH_TOP_K ؔ • Hivemall ʹؚ·Ε͍ͯΔؔ • Ϋϥελʔ͝ͱʹ K ݸͷσʔλΛऔಘͰ͖Δ •
(ϢʔεέʔεʹΑͬͯ) ROW_NUMBER ΑΓ͍
͞ͷݕূ • Treasure Data ͷαϯϓϧσʔληοτͰ͋Δ NASDAQ ͷגՁσʔλ (880ສߦ) Λର •
֤ฑ͝ͱͷ࠷৽ͷגՁΛऔಘ͢ΔΫΤϦΛ ROW_NUMBER ͱ EACH_TOP_K Ͱॻ͖ɺ ࣮ߦ࣌ؒΛܭଌ͢Δ
ݕূ݁Ռ 1.46 ഒ͘Β͍ EACH_TOP_K ͷํ͕ ͔ͬͨ ROW_NUMBER EACH_TOP_K 85 ඵ
124 ඵ
ͳ͍͔ͥʁ time symbol volume rank 1555102800 APPL 198.87 1 1555016400
APPL 198.95 2 1554930000 APPL 200.62 3 1554843600 APPL 199.50 4 1555102800 MSFT 120.95 1 1555016400 MSFT 120.33 2 1554930000 MSFT 120.19 3 1554843600 MSFT 119.28 4 ROW_NUMBER શͯͷߦʹ൪߸Λ ৼ͔ͬͯΒߜΓࠐΉ
ͳ͍͔ͥʁ time symbol volume 1555102800 APPL 198.87 1555016400 APPL 198.95
1554930000 APPL 200.62 1554843600 APPL 199.50 1555102800 MSFT 120.95 1555016400 MSFT 120.33 1554930000 MSFT 120.19 1554843600 MSFT 119.28 EACH_TOP_K ඞཁͳ͚ͩऔಘͨ͠Β ͋ͱॲཧ͠ͳ͍
Φν͕ͳ͍ (·ͱΊ) • Hive Ͱʮάϧʔϓ͝ͱʹτοϓ N ݅Λऔಘʯ ͍ͨ͠߹ ROW_NUMBER ͕͑Δ
• Hivemall ͕͑Δ߹ EACH_TOP_K Λ ͏ͱΑΓ͘ͳΔ͔͠Εͳ͍
ʲPRʳ