Hive UDF 开发指南

Hive UDF说明书是官方指定的文档，包含Hive_LanguageManual_UDF详细内容。此文档涵盖了Hive UDF的使用方法及相关功能，帮助用户更好地理解和应用Hive UDF。

规范货币类型的 Hive UDF 函数，这个工具适合在金融数据时需要将不同格式货币标准化的场景。你知道，大数据环境下，尤其是在金融行业，经常会遇到各种各样不标准的货币格式。这个 UDF 函数可以你把这些杂乱无章的货币符号统一成一个标准格式，像是统一成“USD”那样。其实它就是基于 Hive 的自定义函数（UDF）来这些数据的，创建和使用都不难，搞定后直接在 SQL 查询里调用就行了。 这个函数的代码框架也挺，你需要写个 Java 类，继承自GenericUDF，重写evaluate方法。你要做的其实就是把输入的货币类型转成标准格式，像“CNY”转换成“USD”。代码上传到 HDFS 后，注册成

MongoDB是一款流行的开源NoSQL数据库，广泛应用于处理大量非结构化和半结构化数据。它以其灵活性、可扩展性和高性能深受开发者喜爱。详细介绍MongoDB的基础知识，包括其背景、特点以及与其他NoSQL数据库的比较。MongoDB的诞生主要源于互联网发展和数据需求的变化。传统关系型数据库在高并发读写、大数据存储、高可用性和扩展性方面常难以胜任，而MongoDB的设计目标正是解决这些问题。它支持高并发处理，具备海量数据存储能力，并且操作简便，支持JSON格式的数据存储。MongoDB的主要特点包括高性能、高可用性、可扩展性、灵活的数据模型、强大的查询能力以及简便的部署和管理。除了MongoD

Spark 挺强的，主要是通过内存计算来加速大数据，性能比传统的 MapReduce 高不少。它的优势就在于支持各种计算类型，比如交互式查询和流，开发起来也蛮方便的，支持 Python、Java、Scala 和 SQL，适应不同开发者的需求。如果你熟悉其中任何一种语言，都可以轻松上手。更棒的是，Spark 有多种运行模式，可以在本地单机测试，也能在生产环境中搭建集群，满足各种应用场景。 Spark 的运行模式有几个选择，像是 Local 模式适合开发调试，Spark Standalone 模式适合独立部署，Spark on YARN 模式适合跟 Hadoop 生态系统集成。如果你是在集群外提交

SQLite是一种轻量级的关系型数据库管理系统，广泛应用于各种移动设备和嵌入式系统中。本指南介绍SQLite的基本用法和开发技巧，帮助开发者快速上手并有效利用SQLite进行数据存储和管理。无论是在移动应用开发还是嵌入式系统中，SQLite都展现出了其强大的灵活性和高效性。通过本指南，读者将了解如何利用SQLite进行数据的创建、查询、更新和删除操作，以及如何优化数据库设计和执行性能。

日志数据的预总是绕不开字段展平的问题。hivefunction.zip里头定义了几个Hive 的 UDF/UDTF，挺实用的，能帮你把嵌套结构拉平，还能顺带提取一些关键字段，比如mid、uv、服务器时间这些。流程清晰，基本就是先校验、转 JSON、再做字段提取和拼接，蛮方便的。参数定义那块比较规整，逻辑是从输入拿logContents[1]，创建成 JSON 对象，再抽取一批公共字段，遍历事件字段，一个个完再拼上时间戳。适合啥场景？你要做用户行为、做埋点解析、接个 BI 看板啥的，这套函数直接上就能用。尤其对接像Apache或Web 服务器日志的时候，配合点时间格式校验，效率也不赖。哦对了，中

快速掌握 SQLite 开发所需的 API 和 SQL 语句，提升开发效率。

执行数据的分层聚类 利用 VIF 搜索最佳截止点

Oracle开发指南是一本涵盖Oracle数据库应用的重要参考书，对广大读者具有实际帮助意义。