Преобразование (обычно непрерывной) функции в пару бинарных функций, известных как сегменты или контейнеры, обычно полностью основано на разнообразии затрат. Например, вместо того, чтобы представлять температуру как непрерывный онлайн-курс по науке о данных, вы можете разделить уровни температуры на отдельные ячейки.
Сводка по сегментам
Если вы решите разбить числовые функции на сегменты, будьте ясны относительно того, как вы устанавливаете пределы и какой тип разделения вы применяете: четыре уровня, 5–9 уровней и 10–14 уровней, или от 5 000 до 9 999 долларов, от 10 000 до 14 999 долларов и от 15 000 до 19 999 долларов). В некоторых корзинах должно быть много точек, в то время как в других их должно быть мало или совсем нет.
Ведро
ing делает хеш-деск двумерным массивом, а не неженатым массивом плата за курс по науке о данных. Каждое обращение внутри массива достаточно велико, чтобы поддерживать N элементов (N — это не количество фактов. Просто константа).
Проблемы:
Если N превышено, будет хотеться использовать любой другой подход. Неверно для реализаций, в первую очередь основанных на памяти, однако это возможно, если ведра полностью основаны на диске). Для корзинки вполне годится лямбда › 1λ›1. Однако чем лучше лямбдаλ, тем выше опасность столкновения. lambda › 1λ›1 гарантирует, что может быть как минимум 1 столкновение (принцип голубиной полости). Это увеличит время каждого запуска и возможность пройти курс по науке о данных в Индии.
Для хеш-стола из N мест и X сегментов в каждом месте: группирование в улье — это идея разбиения фактов на уровни, которые можно назвать сегментами, чтобы придать фактам большую форму, чтобы их можно было использовать для большего зеленые запросы. Разновидность корзины определяется стоимостью хеширования одного или более столбцов в наборе данных (или столе Hive). Эти столбцы обозначаются как «группированные» или «кластеризованные с помощью двоичного умножения».
Заполнение таблицы с сегментами
Документация Apache Hive также описывает, как можно заносить факты прямо в разделённый на группы стол. Чтобы перенести текущие данные, не разделенные на сегменты, вы можете либо создать новый стол с сегментами для контролируемого обучения, либо переписать данные в новое место в гараже, выполнив команду INSERT OVERWRITE INTO Bucketed_table SELECT * FROM exists_non_bucketed_table. Это должно воссоздать сгруппированные данные в гараже, например, во время команды создания рабочего стола. Последующие записи в этот стол от покровителя Hive обычно сохраняют строки в соответствующих документах с сегментами.
На уровне гаража (Amazon S3 в примере) данные могут быть сохранены в ведрах, диагностируемых с помощью специальных документов. Для группированных фактов, сгенерированных с помощью покровителя Hive, имена отчетов могут быть полностью основаны на хеш-стоимости столбца группирования. В приведенном выше примере может быть 20 документов в месте «s3:///buckets_test/hive-clustered/» с именами отчетов как 00000_0, 00001_0 …. 00019_0. Формат отчета может быть единственным способом использования предложения STORED AS в команде создания стола.
Сегментирование в улье полезно при управлении большими наборами данных, которые можно разделить на кластеры для лучшего контроля над «зеленым» и чтобы вы могли выполнять запросы с разными большими наборами данных. Вариант использования номер один — стать членом больших наборов данных, касающихся ограничений помощи, таких как ограничения памяти.
Сегментация очень похожа на секционирование — в каждом случае факты разделяются и сохраняются — однако есть некоторые ключевые отличия. Разделение в основном основано на столбце, который повторяется в наборе данных, и включает в себя группировку фактов с помощью выбранной стоимости столбца разделения. В то время как группирование организует факты с помощью значений прогнозирования вероятности, особенно в отношении ключа номер один или неповторяющихся значений в наборе данных. Разбиение на разделы проще всего для небольшого количества файлов, потому что оно состоит из возможности создания слишком большого количества небольших разделов и слишком большого количества каталогов. И наблюдение за тем, что эффекты группирования в одних и тех же объемах фактов в каждом разделе объединяются в аспекте карты, может быть быстрее.
