跳转到内容
主菜单
主菜单
移至侧栏
隐藏
导航
首页
最近更改
随机页面
MediaWiki帮助
代码酷
搜索
搜索
中文(中国大陆)
外观
创建账号
登录
个人工具
创建账号
登录
未登录编辑者的页面
了解详情
贡献
讨论
编辑“︁
Apache Drill Parquet文件查询
”︁(章节)
页面
讨论
大陆简体
阅读
编辑
编辑源代码
查看历史
工具
工具
移至侧栏
隐藏
操作
阅读
编辑
编辑源代码
查看历史
常规
链入页面
相关更改
特殊页面
页面信息
外观
移至侧栏
隐藏
您的更改会在有权核准的用户核准后向读者展示。
警告:
您没有登录。如果您进行任何编辑,您的IP地址会公开展示。如果您
登录
或
创建账号
,您的编辑会以您的用户名署名,此外还有其他益处。
反垃圾检查。
不要
加入这个!
== 实际案例 == === 日志分析场景 === 假设有按日期分区的web日志Parquet文件: <syntaxhighlight lang="sql"> -- 分析错误请求 SELECT request_url, COUNT(*) as error_count, AVG(response_time) as avg_time FROM dfs.`/logs/web/year=2023/month=*/day=*` WHERE status_code >= 400 GROUP BY request_url ORDER BY error_count DESC LIMIT 10; </syntaxhighlight> === 电商数据分析 === 分析用户购买行为: <syntaxhighlight lang="sql"> -- 用户购买频率分析 WITH user_purchases AS ( SELECT user_id, COUNT(DISTINCT order_id) as purchase_count, SUM(amount) as total_spent FROM dfs.`/data/ecommerce/transactions.parquet` WHERE transaction_date BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-12-31' GROUP BY user_id ) SELECT CASE WHEN purchase_count <= 3 THEN '低频' WHEN purchase_count <= 10 THEN '中频' ELSE '高频' END as frequency, COUNT(*) as user_count, AVG(total_spent) as avg_spent FROM user_purchases GROUP BY frequency ORDER BY avg_spent DESC; </syntaxhighlight>
摘要:
请注意,所有对代码酷的贡献均被视为依照知识共享署名-非商业性使用-相同方式共享发表(详情请见
代码酷:著作权
)。如果您不希望您的文字作品被随意编辑和分发传播,请不要在此提交。
您同时也向我们承诺,您提交的内容为您自己所创作,或是复制自公共领域或类似自由来源。
未经许可,请勿提交受著作权保护的作品!
取消
编辑帮助
(在新窗口中打开)