在DataWorks的PyODPS节点中，当使用with as子句时，其处理的数据主要是存储在内存中的。这是因为，PyODP...
sql ODPS常用例子 1.新手漏斗 SELECTa.ptas日期,count(DISTINCTa.device_id)as新增激活用户,round(sum(g1)/count(DISTINCTa.device_id),3)as成功进入游戏曝光,round(sum(if(game_level>=1,1,0))/count(DISTINCTa.device_id),3)as通过第一关,round(sum(g2)/count(DISTINCTa.device_id),3)as1元弹框红...
odps 引擎中，with as语句走的是内存吗?没有独立给with as占内存，就是正常的sql逻辑。走的是...
3.对于多个CLUSTER KEY的组合查询，只有所有CLUSTER KEY都出现并且都为等值条件，才能达到优化效果SQL优化案例三:结合业务具体场景给出合理的SQL优化方案背景：还是上面案例二的例子，DWS层存储了淘宝天猫用户天增量粒度的用户与商品交互行为轻度汇总数据(浏览、收藏、加购、下单、交易等等)，基于明细数据需要汇总用户30天...
PyODPS是MaxCompute的Python版本的SDK,类似于Spark的PySpark。提供简单方便的Python编程,PyODPS提供了与ODPS命令行工具类似的功能,例如上传和下载文件、创建表、运行ODPS SQL查询等,同时提供了一些高级功能,如提交MapReduce任务、使用ODPS UDF等。 Python作为目前机器学习、AI模型开发的主流编程语言,提供了如NumPy、SciPy、...
在ODPS SQL中,列转行(即将一列中的多个值转换为多行)是一个常见的操作。这通常涉及到使用collect_list、explode等函数来实现。下面我将详细解释这些函数以及如何应用它们来完成列转行的操作。 1. 理解列转行的需求 列转行通常用于将存储在单列中的多个值(这些值通常以逗号分隔、JSON数组等形式存储)展开为多行。这...
set odps.sql.groupby.skewindata=true/false作用:开启Group By优化。set odps.sql.skewjoin=true/false作用:开启Join优化,必须设置odps.sql.skewinfo 才有效。 SQL优化案例一:关联与数据倾斜 背景: 常规的一段SQL逻辑,近90天订单表作为主表,左关联商品属性表,左关联SKU属性表。第一阶段:业务诉求里只需要取40个...
执行SQL语句 PyODPS对MaxCompute SQL操作的具体说明如下。 参数说明 statement:需要执行的SQL语句。 hints:设置运行时参数,参数类型是DICT。 返回值说明 执行execute_sql()和run_sql()后的返回值是任务实例。详情请参见任务实例。 使用示例 示例1 执行SQL语句。 o.execute_sql('select * from table_name') #同...
--odps sql --***-- --author:odps-game --create time:2020-02-25 17:50:12 --***-- --推人游戏加载时长&&是否成功进入app with a as( select device_id,pt from sync_mongo_box.extract_trmoney_app_source__userinfo WHERE pt BETWEEN '${start}' and '${end}' AND SUBSTR(create_time,...
'false') as Business_maxtime,getDATE() as etl_time from"+table_name;returnsql;#批量SQL模板暂存区SQLTemplateBath=[]#读取数据表with o.execute_sql('select table_name,table_comment,column_name,system_name,dept_name from dim_river_system_business_time').open_reader() as reader:forrecordin...