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为什么要用Hive?
Hive是Hadoop生态系统中比不可少的一个工具,它提供了一种SQL(结构化查询语言)方言,可以查询存储在Hadoop分布式文件系统(HDFS)中的数据或其他和Hadoop集成的文件系统,如MapR-FS、Amazon的S3和像HBase(Hadoop数据仓库)和Cassandra这样的数据库中的数据。
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2022-11-26
6940
Mac install mysql
一、下载安装包 https://dev.mysql.com/downloads/mysql/
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2022-11-26
5920
SQL Server 新闻门户网站数据库设计与实现
create database sc; use sc; create table Admin( adminId int identity(201301,1)primary key, adminName varchar(255) unique not null, pswd varchar(255) not null ); CREATE TABLE Category ( categoryId int identity(1,1) primary key, categoryName varchar(
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2022-11-26
7100
SQL Server 学生选课数据库设计与实现
create database sc; use sc; create table Student ( Sno char(9) primary key, /*Sno是主码 列级完整性约束条件 实体完整性*/ Sname char(10) unique, /*Sname取唯一值,不重复*/ Ssex char(2), Sage smallint, /*类型为smallint*/ Sdept char(20)
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2022-11-26
5270
Leetcode No.184 部门工资最高的员工
Employee 表包含所有员工信息,每个员工有其对应的 Id, salary 和 department Id。
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2021-11-29
2910
Leetcode No.185 部门工资前三高的所有员工
Employee 表包含所有员工信息,每个员工有其对应的工号 Id,姓名 Name,工资 Salary 和部门编号 DepartmentId 。
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2021-11-29
2270
Leetcode No.180 连续出现的数字
一、题目描述 表:Logs +-------------+---------+ | Column Name | Type | +-------------+---------+ | id | int | | num | varchar | +-------------+---------+ id 是这个表的主键。 编写一个 SQL 查询,查找所有至少连续出现三次的数字。 返回的结果表中的数据可以按 任意顺序 排列。 查询结果格式如下面的例子所示: Logs 表
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2021-11-29
2740
Leetcode No.178 分数排名
如果两个分数相同,则两个分数排名(Rank)相同。请注意,平分后的下一个名次应该是下一个连续的整数值。换句话说,名次之间不应该有“间隔”。
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2021-11-29
2900
Leetcode No.177 第N高的薪水
编写一个 SQL 查询,获取 Employee 表中第 n 高的薪水(Salary)。
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2021-11-29
2140
Leetcode No.197 上升的温度
编写一个 SQL 查询,来查找与之前(昨天的)日期相比温度更高的所有日期的 id 。
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2021-05-06
3850
Leetcode No.196 删除重复的电子邮箱
编写一个 SQL 查询,来删除 Person 表中所有重复的电子邮箱,重复的邮箱里只保留 Id 最小 的那个。
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2021-05-06
7250
Leetcode No.183 从不订购的客户
某网站包含两个表,Customers 表和 Orders 表。编写一个 SQL 查询,找出所有从不订购任何东西的客户。
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2021-05-06
5710
Leetcode No.182 查找重复的电子邮箱
一、题目描述 编写一个 SQL 查询,查找 Person 表中所有重复的电子邮箱。 示例: +----+---------+ | Id | Email | +----+---------+ | 1 | a@b.com | | 2 | c@d.com | | 3 | a@b.com | +----+---------+ 根据以上输入,你的查询应返回以下结果: +---------+ | Email | +---------+ | a@b.com | +---------+ 说明:所有电子邮箱都是
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2021-05-06
4020
Leetcode No.181 超过经理收入的员工
Employee 表包含所有员工,他们的经理也属于员工。每个员工都有一个 Id,此外还有一列对应员工的经理的 Id。
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2021-05-06
3900
Leetcode No.176 第二高的薪水
编写一个 SQL 查询,获取 Employee 表中第二高的薪水(Salary) 。
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2021-05-06
3090
Leetcode No.175 组合两个表
编写一个 SQL 查询,满足条件:无论 person 是否有地址信息,都需要基于上述两表提供 person 的以下信息:
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2021-05-06
3180
深入理解 Mysql 索引底层原理
Mysql 作为互联网中非常热门的数据库,其底层的存储引擎和数据检索引擎的设计非常重要,尤其是 Mysql 数据的存储形式以及索引的设计,决定了 Mysql 整体的数据检索性能。
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2020-03-30
5370
为什么MongoDB索引用B树,而Mysql用B+树?
如果面试官问的是,为什么Mysql中Innodb的索引结构采取B+树?这个问题时,给自己留一条后路,不要把B树喷的一文不值。因为网上有些答案是说,B树不适合做文件存储系统的索引结构。如果按照那种答法,自己就给自己挖了一个坑,很难收场。因此,就有了这篇文章的诞生~
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2020-02-26
9420
数据科学研究的现状与趋势全解
大数据时代的到来催生了一门新的学科——数据科学。首先,本文探讨了数据科学的内涵、发展简史、学科地位及知识体系等基本问题,并提出了专业数据科学与专业中的数据科学之间的区别与联系;其次,分析现阶段数据科学的研究特点,并分别提出了专业数据科学、专业中的数据科学及大数据生态系统中的相对热门话题;接着,探讨了数据科学研究中的10个争议及挑战:思维模式的转变(知识范式还是数据范式)、对数据的认识(主动属性还是被动属性)、对智能的认识(更好的算法还是更多的数据)、主要瓶颈(数据密集型还是计算密集型)、数据准备(数据预处理还是数据加工)、服务质量(精准度还是用户体验)、数据分析(解释性分析还是预测性分析)、算法评价(复杂度还是扩展性)、研究范式(第三范式还是第四范式)、人才培养(数据工程师还是数据科学家)。再次,提出了数据科学研究的10个发展趋势:预测模型及相关分析的重视、模型集成及元分析的兴起、数据在先,模式在后或无模式的出现、数据一致性及现实主义的回归、多副本技术及靠近数据原则的广泛应用、多样化技术及一体化应用并存、简单计算及实用主义占据主导地位、数据产品开发及数据科学的嵌入式应用、专家余及公众数据科学的兴起、数据科学家与人才培养的探讨。最后,结合本文工作,为数据科学研究者给出了几点建议和注意事项。
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2019-12-03
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Hive
Hive是Hadoop生态系统中比不可少的一个工具,它提供了一种SQL(结构化查询语言)方言,可以查询存储在Hadoop分布式文件系统(HDFS)中的数据或其他和Hadoop集成的文件系统,如MapR-FS、Amazon的S3和像HBase(Hadoop数据仓库)和Cassandra这样的数据库中的数据。
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2019-08-29
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