在laravel中我们常常会使用join，leftjion和rightjoin进行连表查询，非常的方便，但是我今天遇到一个问题，就是链表查询需要on多个条件，即我要订单的id和发货人都一样，默认的join...只支持单个查询，所以我下面总结两种方法： 一、使用原是表达式(不推荐) 原生SQL中我们可以通过如下方法进行 select * from `orders` left join `users` on `orders...`order_status` = :id', ['id' = 1]); 二、使用高级的Join语法(推荐使用) 我们只需要所以如下代码即可完成我们的Join多个条件 DB::table('users'...', '=','contacts.usename'); }) - get(); 如果你想要了解更多，我们可以看一下文档中的描述： 让我们以传入一个闭包当作 join 方法的第二参数来作为开始...语法详解以及使用Join多个条件就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
INNER Equi-JOIN 返回受连接条件限制的简单笛卡尔积。 目前，仅支持等值连接，即具有至少一个具有等式谓词的合取条件的连接。 不支持任意交叉或 theta 连接。...（即所有通过其连接条件的组合行），加上外部表中连接条件与其他表的任何行都不匹配的每一行的一个副本。...由于时间属性是准单调递增的，因此 Flink 可以从其状态中移除旧值而不影响结果的正确性。 基于时间的JOIN 基于事件时间的JOIN 基于时间的JOIN允许对版本化表进行连接。...注意：事件时间时态联接需要时态联接条件的等价条件中包含的主键，例如表currency_rates的主键currency_rates.currency要约束在条件orders.currency = currency_rates.currency...在我们的示例中，查询使用处理时间概念，因此在执行操作时，新附加的订单将始终与最新版本的 LatestRates 连接。 结果对于处理时间是不确定的。
HiveSQL很常用的一个操作就是关联(Join)。Hive为用户提供了多种JOIN类型，可以满足不同的使用场景。但是，对于不同JOIN类型的语义，或许有些人对此不太清晰。...，如果右表存在符合关联条件的行，则输出左表 Left Anti Join 对于左表中的一条数据，如果对于右表所有的行，不存在符合关联条件的数据，则输出左表 JOIN的通用格式 SELECT...对于左右表中不满足关联条件的行，输出有数据表的行，无数据的表输出NULL。...推荐写法 总结 本文主要结合具体的使用示例，对HiveSQL的LEFT JOIN操作进行了详细解释。...主要包括两种比较常见的LEFT JOIN方式，一种是正常的LEFT JOIN，也就是只包含ON条件，这种情况没有过滤操作，即左表的数据会全部返回。
背景 SQL中JOIN子句是用于把来自两个或多个表的数据连接起来，在这个过程中可能会添加一些过滤条件。昨天有小伙伴问，如下图的这两种SQL写法查询结果是否会一样？（好像这是某一年阿里的面试题） ?...结果验证 将上面的两个表Inner Join和Left Join，过滤条件分别放在on和where中。...Where中设置过滤条件 SELECT * FROM ods_study_1.ods_study_join_a A Inner JOIN ods_study_1.ods_study_join_b...结论：Inner Join时过滤条件放在on和where中返回结果一致。...在On的情况下，是在生成临时表时起作用，但由于Left Join的性质，就是他不管On里面的过滤条件是否为真，都会返回左表里的记录。对于不满足条件的记录，右表字段全部是NULL。
标签：Excel公式，SUMPRODUCT函数 基于列中的条件求和通常使用SUMIF函数或者SUMIFS函数，特别是涉及到多条件求和时。然而，随着条件的增多，公式将会变得很长，难以理解。...而使用SUMPRODUCT函数，可以判断同一列中的多个条件且公式简洁。 如下图1所示的示例。...*($C$2:$C$12)) 公式中，使用加号（+）来连接条件，表明满足这两个条件之一。...也可以使用下面更简洁的公式： =SUMPRODUCT(($A$2:$A$12="东区")*(($B$2:$B$12={"超市1","超市2"}))*($C$2:$C$12)) 公式中，使用了花括号，允许在其中放置多个条件...，因此，如果需要满足的条件更多的话，就可以通过逗号分隔符将它们放置在花括号中，公式更简洁。
JOIN 以下是SQL中不同类型的JOIN： (INNER) JOIN：返回在两个表中具有匹配值的记录 LEFT (OUTER) JOIN：返回左表中的所有记录以及右表中匹配的记录 RIGHT (OUTER...) JOIN：返回右表中的所有记录以及左表中匹配的记录 FULL (OUTER) JOIN：在左表或右表中有匹配时返回所有记录 这些JOIN类型可以根据您的需求选择，以确保检索到所需的数据。...希望这能帮助你理解SQL中JOIN的概念。如果有其他问题，请随时告诉我。 SQL INNER JOIN INNER JOIN关键字选择在两个表中具有匹配值的记录。...= Customers.CustomerID) INNER JOIN Shippers ON Orders.ShipperID = Shippers.ShipperID); INNER JOIN用于将多个表中的数据连接在一起...SQL LEFT JOIN关键字 SQL LEFT JOIN关键字返回左表（table1）中的所有记录以及右表（table2）中的匹配记录。如果没有匹配，则右侧的结果为0条记录。
在实际工作中，我们经常需要从某列返回数据，该数据对应于另一列满足一个或多个条件的数据中的最大值。 如下图1所示，需要返回指定序号（列A）的最新版本（列B）对应的日期（列C）。 ?...原因是与条件对应的最大值不是在B2:B10中，而是针对不同的序号。而且，如果该情况发生在希望返回的值之前行中，则MATCH函数显然不会返回我们想要的值。...B10,0)) 转换为： =INDEX(C2:C10,MATCH(4,B2:B10,0)) 转换为： =INDEX(C2:C10,MATCH(4,{4;2;5;3;1;3;4;1;2},0)) 很显示，数组中的第一个满足条件的值并不是我们想要查找的值所在的位置...为了找到最大值在此数组中的位置（而不是像方案1一样使用MATCH（MAX，…等）组合，那需要重复生成上述数组的子句），进行如下操作： 我们首先给上面数组中的每个值添加一个小值。...这是必需的，因为接下来将会对该数组中的值求倒数，如果不执行此操作，则数组中的零将导致＃DIV / 0！错误，这会在将数组传递给FREQUENCY函数时使事情更复杂。
我们看看公式中的： (参数3=D13)*(参数4=E13) 将D2:D12中的值与D13中的值比较： {"A";"B";"A";"B";"A";"A";"B";"A";"B";"A";"A"}=”A”...得到： {TRUE;FALSE;TRUE;FALSE;TRUE;TRUE;FALSE;TRUE;FALSE;TRUE;TRUE} 将E2:E12中的值与E13中的值比较： {"C1";"C2";"C1"...代表同一行的列D和列E中包含“A”和“C1”。...0.019;0.491;0.168;0.545;1.45;0.034;0.246},0)) 转换为： =MAX({0.08;0;0.198;0;0.019;0;0;0.545;0;0;0.246}) 即由同一行的列...D和列E中包含“A”和“C1”对应的列F中的值和0组成的数组，取其最大值就是想要的结果： 0.545 本例可以扩展到更多的条件。
**查询总行数：** 取别名 **查询某列为null的行：** **输出list类型，list中每个元素是Row类：** 查询概况 去重set操作 随机抽样 --- 1.2 列元素操作 --- **获取...- 合并 join / union -------- 3.1 横向拼接rbind --- 3.2 Join根据条件 --- 单字段Join 多字段join 混合字段 --- 3.2 求并集、交集 ---...(参考：王强的知乎回复) python中的list不能直接添加到dataframe中，需要先将list转为新的dataframe,然后新的dataframe和老的dataframe进行join操作,...： Pyspark DataFrame是在分布式节点上运行一些数据操作，而pandas是不可能的； Pyspark DataFrame的数据反映比较缓慢，没有Pandas那么及时反映； Pyspark...DataFrame的数据框是不可变的，不能任意添加列，只能通过合并进行； pandas比Pyspark DataFrame有更多方便的操作以及很强大 转化为RDD 与Spark RDD的相互转换： rdd_df
例如：可以开多个消费者线程，每个线程上绑定一个队列，这样就实现了多个消费者同时处理不同队列上的任务 同时可以有多个生产者往队列发送消息，实现异步消息处理 先复习下互斥量和条件变量的概念： 互斥量(mutex...线程在改变条件状态前必须首先锁住互斥量，函数pthread_cond_wait把自己放到等待条件的线程列表上，然后对互斥锁解锁(这两个操作是原子操作)。...在函数返回时，互斥量再次被锁住 条件变量总是与互斥锁一起使用的 Python的threading中定义了两种锁：threading.Lock和threading.RLock 两者的不同在于后者是可重入锁...，也就是说在一个线程内重复LOCK同一个锁不会发生死锁，这与POSIX中的PTHREAD_MUTEX_RECURSIVE也就是可递归锁的概念是相同的, 互斥锁的API有三个函数，分别执行分配锁，上锁，解锁操作...python的threading中的条件变量默认绑定了一个RLock，也可以在初始化条件变量的时候传进去一个自己定义的锁. ? 最后贴出我自己实现的简单线程安全任务队列 ? 测试代码 ?
RDD概念基础 RDD代表Resilient Distributed Dataset（弹性分不输计算数据集），它们是可以在多个节点上运行和操作的数据，从而能够实现高效并行计算的效果。...计算：将这种类型的操作应用于一个RDD后，它可以指示Spark执行计算并将计算结果返回。 为了在PySpark中执行相关操作，我们需要首先创建一个RDD对象。...(PickleSerializer()) ) RDD实战 下面，我们以如下RDD对象为例，演示一些基础的PySpark操作。...) filter(function)函数 filter函数传入一个过滤器函数，并将过滤器函数应用于原有RDD中的所有元素，并将满足过滤器条件的RDD元素存放至一个新的RDD对象中并返回。...(other, numPartitions=None)函数 join函数()对RDD对象中的Key进行匹配，将相同key中的元素合并在一起，并返回新的RDD对象。
3 PySpark - RDD 在介绍PySpark处理RDD操作之前，我们先了解下RDD的基本概念： RDD代表Resilient Distributed Dataset，它们是在多个节点上运行和操作以在集群上进行并行处理的元素...您可以对这些RDD应用多个操作来完成某项任务 要对这些RDD进行操作，有两种方法 : Transformation Action 转换 - 这些操作应用于RDD以创建新的RDD。...要在PySpark中应用任何操作，我们首先需要创建一个PySpark RDD。...', 'pyspark and spark'] 3.3 foreach(func) 仅返回满足foreach内函数条件的元素。...', 1), ('pyspark and spark', 1)] 3.6 reduce(f) 执行指定的可交换和关联二元操作后，将返回RDD中的元素。
我们可能熟悉使用INDEX、SMALL等在给定单列或单行数组的情况下，返回满足一个或多个条件的值的列表。这是一项标准的公式技术。...可以很容易地验证，在该公式中的单个条件可以扩展到多个条件，因此，我们现在有了从一维数组和二维数组中生成单列列表的方法。 那么，可以更进一步吗？...“三维”是经常应用于Excel中特定公式的通用术语，这些公式不仅可以对单列或单行进行操作，也可以对由多列或多行组成的单元格区域进行操作，还可以有效地对多个工作表进行操作。...本文提供了一种方法，在给定一个或多个相同布局的工作表的情况下，可以创建另一个“主”工作表，该工作表仅由满足特定条件的所有工作表中的数据组成。并且，这里不使用VBA，仅使用公式。...实际上，该技术的核心为：通过生成动态汇总小计数量的数组，该小计数量由来自每个工作表中符合条件（即在列D中的值为“Y”）的行数组成，然后将公式所在单元格相对行数与该数组相比较，以便有效地确定公式所在行中要指定的工作表
选择project--project options --options，按下图操作： ?
在一个.net sln中包含多个project，其中四个project应用了同一个.net assamply：Lucene.Net。...原来被引用的项目有一个Copy Local属性，默认为true，就是把应用的assamply拷贝到输出目录下。...原来四个project都企图把同一个assamply拷贝过来，而拷贝成功后还锁定了这个文件。这样第一个项目操作成功并锁定文件后，第二个项目拷贝就失败了，因为无法覆盖被锁定的文件。...如果有多个project引用同一assamply，除了其中一个的Copy Local属性为true，其他改成false就行了。...GAC中的assambly不存在此问题，因为默认Copy Local属性为false。
为了避免冗余，并保持较短的措辞，可以使用 USING 表达式声明内连接（INNER JOIN）条件。这个表达式指定一个或多个列的列表： SELECT ......为了避免冗余，并保持较短的措辞，可以使用 USING 表达式声明外连接（OUTER JOIN）条件。这个表达式指定一个或多个列的列表： SELECT ......SQLite NULL值： SQLite 的 NULL 是用来表示一个缺失值的项。表中的一个 NULL 值是在字段中显示为空白的一个值。 带有 NULL 值的字段是一个不带有值的字段。...要修改的表必须存在于同一数据库中，作为触发器被附加的表或视图，且必须只使用 tablename，而不是database.tablename。...索引不应该使用在频繁操作的列上。
Spark就是借用了DAG对RDD之间的关系进行了建模，用来描述RDD之间的因果依赖关系。因为在一个Spark作业调度中，多个作业任务之间也是相互依赖的，有些任务需要在一些任务执行完成了才可以执行的。...key，把相同key拉到同一个节点上进行聚合计算，这种操作必然就是有大量的数据网络传输与磁盘读写操作，性能往往不是很好的。...关联操作 join类操作 需要把相同key的数据shuffle到同一个节点然后进行笛卡尔积 去重操作 distinct等 需要对相同key进行操作，所以需要shuffle到同一个节点上。...排序操作 sortByKey等 需要对相同key进行操作，所以需要shuffle到同一个节点上。 这里进一步介绍一个替代join的方案，因为join其实在业务中还是蛮常见的。...而为什么使用了这些操作就容易导致数据倾斜呢？大多数情况就是进行操作的key分布不均，然后使得大量的数据集中在同一个处理节点上，从而发生了数据倾斜。
前言 想要在同一设备上运行多个不同的操作系统和应用程序，实现更高效的资源利用吗？...在VMM中，单击左侧导航栏中的“网络”选项卡，然后单击“创建”。在弹出窗口中，输入名称和描述，选择适当的IP地址和子网掩码，然后单击“应用”。 步骤4：创建虚拟机 在VMM中创建虚拟机非常简单。...首先，单击左侧导航栏中的“虚拟机”选项卡，然后单击“创建”。在弹出窗口中，您需要选择虚拟机的类型、名称、描述和操作系统。此外，您还需要指定虚拟机的CPU和内存配置，以及存储位置和大小。...这可能需要一段时间，具体取决于您选择的操作系统的大小和类型。 步骤5：配置虚拟机网络 在安装完成后，您需要配置虚拟机的网络设置，以便它可以与外部网络通信。...单击左侧导航栏中的“虚拟机”选项卡，在列表中选择您刚才创建的虚拟机，然后单击右键并选择“编辑”。 在弹出窗口中，单击“网络”选项卡，并选择您刚才创建的虚拟交换机。
如下图1所示的工作表，在主工作表MASTER中存放着从数据库下载的全部数据。...现在，要根据列E中的数据将前12列的数据分别复制到其他工作表中，其中，列E中数据开头两位数字是61的单元格所在行前12列数据复制到工作表61中，开头数字是62的单元格所在行前12列数据复制到工作表62中...，同样，开头数字是63的复制到工作表63中，开头数字是64或65的复制到工作表64_65中，开头数字是68的复制到工作表68中。...ReDim Data6465(1 To UBound(x, 1), 1 To 12) ReDim Data68(1 To UBound(x, 1), 1 To 12) '遍历数据并将第5列符合条件的数据存储到相应的数组中...个人觉得，这段代码的优点在于： 将数据存储在数组中，并从数组中取出相应的数据。 将数组数据直接输入到工作表单元格，提高了代码的简洁性和效率。 将代码适当修改，可以方便地实现类似的需求。
，支持多种数据源，通过 Spark RDD 屏蔽底层数据差异，同一个分析应用可运行于不同的数据源； 4、应用场景广泛，能同时支持批处理以及流式处理。...MongoDB Spark Connector 为官方推出，用于适配 Spark 操作 MongoDB 数据；本文以 Python 为例，介绍 MongoDB Spark Connector 的使用，帮助你基于...elements in RDD → 8 如果上述程序运行成功，说明 Spark python 环境准备成功，还可以测试 Spark 的其他 RDD 操作，比如 collector、filter、map、...reduce、join 等，更多示例参考 PySpark – Quick Guide Spark 操作 MongoDB 数据 参考 Spark Connector Python Guide 准备测试数据...，将输入集合的数据按条件进行过滤，写到输出集合 # mongo-spark-test.py from pyspark.sql import SparkSession # Create Spark Session
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