huiyan-fe-bmap-javascript-library-d3f0c0a/demo/drawingmanager/drawingmanager

时间: 2023-10-01 09:00:34 浏览: 176
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slides:慧妍-fe分享的幻灯片

huiyan-fe-bmap-javascript-library-d3f0c0a/demo/drawingmanager/drawingmanager 是一个绘图管理器示例的路径。该示例基于huiyan-fe-bmap-javascript-library这个JavaScript库来实现。 绘图管理器是一个能够在百度地图上进行图形绘制的工具。它提供了一系列的交互操作，用户可以通过该工具在地图上绘制点、线、面等几何图形，并且可以随时编辑和删除绘制的图形。 使用huiyan-fe-bmap-javascript-library这个库可以方便地在网页中引入百度地图的功能，并且提供了一系列的API接口，方便开发者进行地图相关的操作。 在huiyan-fe-bmap-javascript-library-d3f0c0a/demo/drawingmanager/drawingmanager这个示例中，可以看到一个基于百度地图的网页界面，在界面上有一个可进行绘图操作的区域。用户可以选择绘图的类型，例如绘制点、绘制线、绘制面等。在选择绘制类型后，用户可以通过鼠标在地图上点击来绘制相应的图形。 此外，在示例中还包含了一些其他的功能，例如图形的编辑和删除操作。用户可以通过选中已绘制的图形，然后对其进行编辑，包括改变位置、改变形状等。同时，用户还可以选择图形并进行删除操作。 通过这个示例，可以了解到如何使用huiyan-fe-bmap-javascript-library这个库来实现一个地图绘图管理器，并且可以在此基础上进行二次开发，以适应更复杂的需求。同时，还可以通过查看源代码，学习到在百度地图上进行图形操作的一些技巧和方法。
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1 2 ##! @TODO: get admin bound from openmap 3 ##! @AUTHOR: kanchangcheng@baidu.com 4 ##! @DATE: 20180309 14:31:29 5 ##! @VERSION: 1.0 6 #php=/home/map/php-fpm/bin/php 7 php=~/odp/php/bin/php 8 hadoop_afs=~/tools/hadoop-afs/hadoop-client/hadoop/bin/hadoop 9 hadoop=/home/map/tools/hadoop-afs/hadoop-client/hadoop/bin/hadoop 10 11 #hdfs_block_path=/app/lbs/lbs-di/bdi/warehouse/huiyan.db/map_huiyan_block_in fo_mid/ 12 hdfs_block_path="afs://kunpeng.afs.baidu.com:9902/user/lbs-huiyan/warehouse/ huiyan.db/map_huiyan_block_info_mid/" 13 #hdfs_admin_path=/app/lbs/lbs-di/bdi/warehouse/huiyan.db/map_huiyan_admin_in fo/ 14 hdfs_admin_path="afs://kunpeng.afs.baidu.com:9902/user/lbs-huiyan/warehouse/ huiyan.db/map_huiyan_admin_info/" 15 queryengine=/home/map/tools/queryengine-client-2.1.7-online/queryengine/bin/ queryengine 16 datax=/home/map/tools/datax_huiyan_v2/bin/datax.py 17 python=~/tools/py2714/phq 18 #exit 0 19 if [ "$1" ];then

huiyan/warehouse/huiyan.db/map_huiyan_block_info_mid/", hdfs_admin_path="afs://kunpeng.afs.baidu.com:9902/user/lbs-huiyan/warehouse/huiyan.db/map_huiyan_admin_info/", queryengine=/home/map/tools/...

set user_write_ugi:afs://kunpeng.afs.baidu.com:9902=lbs-huiyan,lbs-huiyan; insert overwrite directory 'afs://kunpeng.afs.baidu.com:9902/user/lbs-huiyan/warehouse/huiyan.db/map_huiyan_mall_userpic/event_type=monthly/event_day={FORWARD_MONTH_END}' using CSV options('compression'='GZIP', sep='\t', escapeQuotes=false) SELECT source.mall_id AS mall_id, COUNT(1) AS total FROM (SELECT cuid, mall_id, mall_name, date_type FROM huiyan_ns.huiyan.map_huiyan_mall_basic_source WHERE event_day = '{FORWARD_MONTH_END}') source JOIN (SELECT cuid, * FROM huiyan_ns.huiyan.map_huiyan_parse_userpic WHERE event_day >= '{FORWARD_7_DAY}' AND event_day <= '{FORWARD_MONTH_END}') userpic ON userpic.cuid = source.cuid GROUP BY source.mall_id, source.mall_name, source.date_type; alter table huiyan_ns.huiyan.map_huiyan_mall_userpic_raw add partition(event_day='{FORWARD_MONTH_END}') location 'afs://kunpeng.afs.baidu.com:9902/user/lbs-huiyan/warehouse/huiyan.db/map_huiyan_mall_flow_userpic_raw/event_day={FORWARD_MONTH_END}'; set user_write_ugi:afs://kunpeng.afs.baidu.com:9902=lbs-huiyan,lbs-huiyan; insert overwrite directory 'afs://kunpeng.afs.baidu.com:9902/user/lbs-huiyan/warehouse/huiyan.db/map_huiyan_mall_userpic/event_type=monthly/event_day={FORWARD_MONTH_END}' using CSV options('compression'='GZIP', sep='\t', escapeQuotes=false) SELECT TRANSFORM(mall_id, ) USING 'python3 mall_userpic_streaming.py' AS(mall_id, ) FROM huiyan_ns.huiyan.map_huiyan_mall_userpic_raw WHERE event_day = '{FORWARD_MONTH_END}' ; alter table huiyan_ns.huiyan.map_huiyan_mall_userpic add partition(event_type='monthly', event_day='{FORWARD_MONTH_END}') location 'afs://kunpeng.afs.baidu.com:9902/user/lbs-huiyan/warehouse/huiyan.db/map_huiyan_mall_userpic/event_type=monthly/event_day=${FORWARD_MONTH_END}'; 将这两段代码合并为一段

你可以将这两段代码合并为以下形式： ...alter table huiyan_ns.huiyan.map_huiyan_mall_userpic add partition(event_type='monthly', event_day='{FORWARD_MONTH_END}') location 'afs://kunpeng.afs.baidu....
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检查一下是否存在语法错误insert overwrite local directory '/home/map/chenlinyu/task2' row format delimited fields terminated by '\t' SELECT t2.city_name, COUNT(*) as count  FROM map_huiyan_short_stay t1  JOIN map_huiyan_long_stay_with_area t2 ON t1.cuid = t2.cuid  WHERE t2.event_day=20230605 and t1.loc_x>12993523 and t1.loc_x<13012467 and t1.loc_y>4773079 and t1.loc_y<4789463 group by t2.city_name

JOIN map_huiyan_long_stay_with_area t2 ON t1.cuid = t2.cuid WHERE t2.event_day = 20230605 AND t1.loc_x > 12993523 AND t1.loc_x AND t1.loc_y > 4773079 AND t1.loc_y GROUP BY t2.city_name; 请...

insert overwrite local directory '/home/map/chenlinyu/task3' row format delimited fields terminated by '\t' SELECT t2.city_name, COUNT(*) AS count FROM (   SELECT cuid     FROM map_huiyan_short_stay  WHERE loc_x > 12993523 AND loc_x < 13012467 AND loc_y > 4773079 AND loc_y < 4789463 AND event_day = 20230605    GROUP BY cuid  LIMIT 1  ) t1  JOIN (    SELECT cuid, city_name  FROM map_huiyan_long_stay_with_area    WHERE event_day = 20230605 AND event_type = 'home' AND event_os = 'android' ) t2 ON t1.cuid = t2.cuid GROUP BY t2.city_name是用上述代码写入路径的数据文件为什么会为空

根据您提供的代码，将查询结果写入本地目录的数据文件为空的原因可能有以下几个可能的原因： 1. 查询条件没有匹配到任何数据：请确保查询条件和数据的匹配情况。检查数据表中是否存在满足以下条件的数据：loc_x > ...

在map_huiyan_short_stay和map_huiyan_long_stay_with_area两个表中，取表1满足查询条件2>x>1的cuid与表2的cityname通过join对接，记录并输出每个cityname相同的数量

可以使用以下SQL语句来实现你的需求： ...请将上述语句中的 "table1" 替换为 "map_huiyan_short_stay"，将 "table2" 替换为 "map_huiyan_long_stay_with_area"，然后执行该SQL语句即可获取每个城市名称相同的记录数量。

hive在map_huiyan_short_stay和map_huiyan_long_stay_with_area两个表中，取表1满足查询条件2>x>1的cuid与表2的cityname通过join对接，记录并输出每个cityname相同的数量

在Hive中，你可以使用以下...请将上述语句中的 "map_huiyan_short_stay" 替换为你的第一个表名，将 "map_huiyan_long_stay_with_area" 替换为你的第二个表名，然后执行该HQL语句即可获取每个城市名称相同的记录数量。

SELECT t2.city_name, COUNT(*) as count FROM (select cuid from (select cuid, ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY cuid ORDER BY cuid) as rn from map_huiyan_short_stay where loc_x>12993523 and loc_x<13012467 and loc_y>4773079 and loc_y<4789463 and event_day=20230605) t1 where rn=1 JOIN (select cuid,city_name from map_huiyan_long_stay_with_area where event_day=20230605 and event_type='home' and event_os='android')t2 ON t1.cuid = t2.cuid group by t2.city_name.检查是否有错误

请注意，你需要将 map_huiyan_short_stay 和 map_huiyan_long_stay_with_area 替换为你实际的表名。另外，确保查询条件和连接条件与你的需求匹配。 请执行修改后的查询语句并检查是否仍然存在其他错误。

SELECT t2.city_name, COUNT(*) AS count FROM (   SELECT distinct cuid     FROM map_huiyan_short_stay     WHERE loc_x > 12993523 AND loc_x < 13012467 AND loc_y > 4773079 AND loc_y < 4789463 AND event_day = 20230605 ) t1 JOIN (   SELECT cuid, city_name   FROM map_huiyan_long_stay_with_area   WHERE event_day = 20230605 AND event_type = 'home' AND event_os = 'android' ) t2 ON t1.cuid = t2.cuid GROUP BY t2.city_name;在hive中，因为两表中数据量过大，我需要避免使用distinct，修改代码以实现相同的效果

在上述代码中，我们使用了窗口函数row_number()来对map_huiyan_short_stay表中的数据进行编号（按照cuid分组）。然后，在内层子查询中，选择了编号为1的记录，即每个cuid的第一条记录。这样就实现了去重的效果，而...

SELECT t2.city_name, COUNT(*) AS count FROM (   SELECT t1.cuid   FROM (     SELECT cuid, ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY cuid ORDER BY cuid) AS rn     FROM map_huiyan_short_stay     WHERE loc_x > 12993523 AND loc_x < 13012467 AND loc_y > 4773079 AND loc_y < 4789463 AND event_day = 20230605   ) t1   WHERE rn = 1 ) t1 JOIN (   SELECT cuid, city_name   FROM map_huiyan_long_stay_with_area   WHERE event_day = 20230605 AND event_type = 'home' AND event_os = 'android' ) t2 ON t1.cuid = t2.cuid GROUP BY t2.city_name;请修改代码不使用row_number实现相同的效果

FROM map_huiyan_short_stay t1 WHERE t1.loc_x > 12993523 AND t1.loc_x AND t1.loc_y > 4773079 AND t1.loc_y AND t1.event_day = 20230605 ) t1 JOIN ( SELECT cuid, city_name FROM map_huiyan_long_...
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