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HIVE基础命令Sqoop导入导出插入表问题动态分区表创建HIVE表脚本筛选CSV中的非文件行GROUP BYSqoop导出到MySQL字段类型问题WHERE中的子查询CASE中的子查询

; // 从别的表中查询出相应的数据并导入到Hive表中,注意列数目一定要相同 insert into table invoice_lines select * from invoice_lines_temp2...temp.source_sys_key = t0.source_sys_key AND temp.legal_company = t0.legal_company ) where temp.jobid = '106'; // 在创建表的时候通过从别的表中查询出相应的记录并插入到所创建的表中...正常清空下执行这段SQL的流程是这样的:通过kettle从数据库拿到这段SQL,然后再通过shell组件执行,并且这这段流程执行过很多次,是没有问题的。那为什么我单独把SQL拿出就报错了?...比如这里只想要GROUP BY c1 该怎么办?也是可以的。...WHERE中的子查询 在hive中的子查询会有各种问题,这里的解决方法是将子查询改成JOIN的方式 先看一段在MySQL中的SQL,下不管这段SQL从哪来的,我也不知道从哪里来的 SELECT

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    Spark SQL

    一、Spark SQL简介 (一)从Shark说起 Hive是一个基于Hadoop 的数据仓库工具,提供了类似于关系数据库SQL的查询语言HiveQL,用户可以通过HiveQL语句快速实现简单的...该命令或查询首先进入到驱动模块,由驱动模块中的编译器进行解析编译,并由优化器对该操作进行优化计算,然后交给执行器去执行,执行器通常的任务是启动一个或多个MapReduce任务。...SparkSession支持从不同的数据源加载数据,并把数据转换成DataFrame,并且支持把DataFrame转换成SQLContext自身中的表,然后使用SQL语句来操作数据。...中创建一个DataFrame,名称为peopleDF,把peopleDF保存到另外一个JSON文件中,然后,再从peopleDF中选取一个列(即name列),把该列数据保存到一个文本文件中。...zhc/mycode/sparksql/newpeople.txt") 然后到“/home/zhc/mycode/sparksql/”路径下可以看到生成一个名称为newpeople.json的目录(不是文件

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    Calcite基础入门(一)

    尽管代码行数不多,但它涵盖了几个重要的概念: 使用SchemaFactory和schema接口的用户定义模式; 在模型JSON文件中声明模式; 在模型JSON文件中声明视图; 使用table接口的用户定义表...首先,我们基于模型文件中的模式工厂类定义一个模式。然后模式工厂创建一个模式,该模式创建几个表,每个表都知道如何通过扫描CSV文件获取数据。...“.csv”结尾的文件,并为它们创建表。...除了自动创建的表之外,还可以使用模式的tables属性定义额外的表。 让我们看看如何创建一个重要和有用的表类型,即视图。 当您编写查询时,视图看起来像一个表,但它不存储数据。它通过执行查询来获得结果。...(CsvTableFactory创建了一个CsvScannableTable,就像CsvSchema一样,但是表实现并不扫描文件系统中的.csv文件。)

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    Python进阶之Pandas入门(二) 读取和导出数据

    通过这一课,您将会: 1、学会用pandas将数据导入文件中 2、学会用pandas从文件中读取数据 pandas写入文件 对于将数据写入文件,panda提供了直观的命令来保存数据: df.to_csv...当我们保存JSON和CSV文件时,我们需要向这些函数输入的只是我们需要的文件名和适当的文件扩展名。使用SQL,我们不创建新文件,而是使用之前的con变量将新表插入数据库。...3 读取SQL数据库 如果要处理来自SQL数据库的数据,首先需要使用适当的Python库建立连接,然后将查询传递给pandas。这里我们将使用SQLite进行演示。...首先,我们需要安装pysqlite3,所以在你的终端运行这个命令: pip install pysqlite3 sqlite3用于创建到数据库的连接,然后我们可以使用该连接通过SELECT查询生成数据。...通过传递一个SELECT查询和我们的con,我们可以从purchase表中读取: df = pd.read_sql_query("SELECT * FROM purchases", con) print

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    Apache Calcite 文档翻译 - 基础教程

    首先,我们根据模型文件中的模式工厂类来定义一个模式,然后模式工厂创建了一个模式,模式创建了几个表,每个表都知道如何通过扫描csv文件获得数据。...它的create方法实例化了一个模式,从模型文件中解析directory参数作为自己的模式目录。...模式中的表和视图 请注意,我们不需要在模型中定义任何表;模式自动生成了这些表。 你可以使用模式的表属性定义额外的表,而不是那些自动创建的表。...它的创建方法实例化了一个CsvScannableTable,从模型文件中解析file参数: public CsvTable create(SchemaPlus schema, String name,...规划器规则也是可扩展的,就像模式和表一样。因此,如果你有一个想通过SQL访问的数据存储,你首先需要定义一个自定义的模式或表,然后再定义一些规则,使查询更有效率。

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    使用了这个数据库神器,让我工作效率提升了数倍

    xxx.sql文件中: 从图中看出,它最终生成的是能直接执行的sql脚本,如果选择的是Structure + Data,则它里面既包含表的创建语句,又包含数据初始化语句。...而如果选择的是Structure Only,则sql脚本中只会包含含表的创建语句。 4.5 打印数据库 如果选择print database,能生成pdf文件: 里面包含了表的信息,方面打印出来。...我们以excel文件为例,假设现在接到需求,有这样的数据需要导入数据库: 可以新加一张表字段跟其对应: 然后选择刚刚的excel文件上传: 当然还需要选择该excel文件中的sheet,对应具体上传到哪张表...这时可以选择Export Wizard,会弹如下窗口: 我们选择导出到SQL script file中,然后会弹窗如下窗口: 可以选择要导出的表和对应的sql文件名称。...这样以后就能在Queries中非常方便得找到该sql了: 6.3 快速关联表 我们写查询sql如果涉及到多张表的时候,通常需要通过join或者子查询做关联。

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    优化查询性能(四)

    如果SQL代码用引号括起来,比如动态SQL语句,JSON语法中的引号应该是双引号。...这可以极大地提高某些类型查询的性能。 SQL优化器确定一个特定的查询是否可以从并行处理中受益,并在适当的时候执行并行处理。...从查询中删除%PARALLEL可以避免出现此错误。 SQL语句和计划状态 使用%PARALLEL的SQL查询可以产生多条SQL语句。...要删除单个查询,请从“当前保存的查询”表中选中这些查询的复选框,然后单击“清除”按钮。 要删除与WRC跟踪编号关联的所有查询,请从当前保存的查询表中选择一行。WRC编号显示在页面顶部的WRC编号区域。...在这两种情况下,都可以选择Generate Report按钮。生成报告工具创建一个XML文件,其中包括查询语句、具有运行时统计信息的查询计划、类定义以及与每个所选查询相关联的SQL int文件。

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    SparkSql官方文档中文翻译(java版本)

    DataFrame分为三步: 从原来的RDD创建一个Row格式的RDD 创建与RDD中Rows结构匹配的StructType,通过该StructType创建表示RDD的Schema 通过SQLContext...一个DataFrame可以进行RDDs方式的操作,也可以被注册为临时表。把DataFrame注册为临时表之后,就可以对该DataFrame执行SQL查询。...存储一个DataFrame,可以使用SQLContext的table方法。table先创建一个表,方法参数为要创建的表的表名,然后将DataFrame持久化到这个表中。...用户可以先定义一个简单的Schema,然后逐渐的向Schema中增加列描述。通过这种方式,用户可以获取多个有不同Schema但相互兼容的Parquet文件。...数据倾斜标记:当前Spark SQL不遵循Hive中的数据倾斜标记 jion中STREAMTABLE提示:当前Spark SQL不遵循STREAMTABLE提示 查询结果为多个小文件时合并小文件:如果查询结果包含多个小文件

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    【Spark研究】用Apache Spark进行大数据处理第二部分:Spark SQL

    通过Spark SQL,可以针对不同格式的数据执行ETL操作(如JSON,Parquet,数据库)然后完成特定的查询操作。...在这一文章系列的第二篇中,我们将讨论Spark SQL库,如何使用Spark SQL库对存储在批处理文件、JSON数据集或Hive表中的数据执行SQL查询。...可以通过如下数据源创建DataFrame: 已有的RDD 结构化数据文件 JSON数据集 Hive表 外部数据库 Spark SQL和DataFrame API已经在下述几种程序设计语言中实现: Scala...可以在用HiveQL解析器编写查询语句以及从Hive表中读取数据时使用。 在Spark程序中使用HiveContext无需既有的Hive环境。...在第一个示例中,我们将从文本文件中加载用户数据并从数据集中创建一个DataFrame对象。然后运行DataFrame函数,执行特定的数据选择查询。

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    Python爬虫:保姆级教你完成数据存储

    如果json文本中读取内容,假如这里有一个data.json这个文件,其内容就是上面所定义的json字符串,我们可以将文本内容读出,再通过json.loads()方法将其转换为Python的JSON对象...,然后指定打开模式为w(即写入),newline参数为空,否则会出现多出一个空行,获得文件句柄,随后调用csv库的writer()方法初始化写入对象,传入该句柄,然后调用writerow()方法传入每行的数据即可完成写入...创建表 一般来说,创建数据库的操作只需要执行一次就可以了。 接下来要操作数据库还需要额外指定一个参数db。 接下来,创建一个数据表students,此时需要执行创建表SQL语句即可。...从上图可以看到,我们成功的创建了数据表:students。 同样的,也可以查看该表的字段有哪些,如下图所示: ?...条件是删除年龄大于20岁的学生,并执行该语句。 查询数据 查询会用到select语句。

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    Spark编程实验三:Spark SQL编程

    首先,在“/home/zhc/mycode/sparksql”目录下创建文件employee.txt ​​​​​​​[root@bigdata sparksql]# vi employee.txt 然后...,在该目录下新建一个py文件命名为rddtodf.py,然后写入如下py程序: [root@bigdata sparksql]# vi rddtodf.py #/home/zhc/mycode/sparksql...,直接运行该py程序即可得到结果: [root@bigdata sparksql]# python3 mysqltest.py 最后,到MySQL Shell中,即可查看employee表中的所有信息。...它提供了一种类似于SQL的编程接口,可以用于查询和分析数据。...通过实验掌握了Spark SQL的基本编程方法,SparkSession支持从不同的数据源加载数据,并把数据转换成DataFrame,并且支持把DataFrame转换成SQLContext自身中的表,然后使用

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    Apache Spark 2.2.0 中文文档 - Spark SQL, DataFrames and Datasets Guide | ApacheCN

    DataFrames 可以从大量的 sources 中构造出来, 比如: 结构化的文本文件, Hive中的表, 外部数据库, 或者已经存在的 RDDs....创建 DataFrames Scala Java Python R 在一个 SparkSession中, 应用程序可以从一个 已经存在的 RDD, 从hive表, 或者从 Spark数据源中创建一个...默认情况下,我们将以纯文本形式读取表格文件。 请注意,Hive 存储处理程序在创建表时不受支持,您可以使用 Hive 端的存储处理程序创建一个表,并使用 Spark SQL 来读取它。...您可以调用 spark.catalog.uncacheTable("tableName") 从内存中删除该表。...对于 JSON 持久表(即表的元数据存储在 Hive Metastore),用户可以使用 REFRESH TABLE SQL 命令或 HiveContext 的 refreshTable 方法,把那些新文件列入到表中

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    node.js+MySQL后端开发--(烂尾了 闲了再更)

    sql语句 SQL DML 和 DDL 可以把 SQL 分为两个部分:数据操作语言 (DML) 和 数据定义语言 (DDL)。 SQL (结构化查询语言)是用于执行查询的语法。...但是 SQL 语言也包含用于更新、插入和删除记录的语法。 SQL 的数据定义语言 (DDL) 部分使我们有能力创建或删除表格。我们也可以定义索引(键),规定表之间的链接,以及施加表间的约束。...DROP TABLE 表名 - 删除表 CREATE INDEX - 创建索引(搜索键) DROP INDEX - 删除索引 查询和更新指令构成了 SQL 的 DML 部分: INSERT INTO...- 向数据库表中插入数据 SELECT - 从数据库表中获取数据 UPDATE - 更新数据库表中的数据 DELETE - 从数据库表中删除数据 更多有关语句指路➡️️ or node.js...- 首先要下载mySql中间件`npm install mysql`,在npm里搜一下就能搜到用法 - 然后文件根目录下新建一个config文件夹,文件夹里新建一个db.js作为数据库的配置文件 const

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    Spark SQL实战(04)-API编程之DataFrame

    而HiveContext可以在内存中创建表和视图,并将其存储在Hive Metastore中。...如若访问Hive中数据或在内存中创建表和视图,推荐HiveContext;若只需访问常见数据源,使用SQLContext。...允许为 DataFrame 指定一个名称,并将其保存为一个临时表。该表只存在于当前 SparkSession 的上下文,不会在元数据存储中注册表,也不会在磁盘创建任何文件。...通过调用该实例的方法,可以将各种Scala数据类型(如case class、元组等)与Spark SQL中的数据类型(如Row、DataFrame、Dataset等)之间进行转换,从而方便地进行数据操作和查询...例如,可以使用 col 函数来创建一个 Column 对象,然后在 select 方法中使用该列: import org.apache.spark.sql.functions.col val selected

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    基于Apache Hudi + MinIO 构建流式数据湖

    Hudi 使用 Hadoop FileSystem API[7] 与存储交互,该 API 与从 HDFS 到对象存储到内存文件系统的各种实现兼容(但不一定最佳)。...块可以是数据块、删除块或回滚块。这些块被合并以便派生更新的基础文件。这种编码还创建了一个独立的日志。 表格式由表的文件布局、表的模式(Schema)和跟踪表更改的元数据组成。...一般准则是使用追加模式,除非您正在创建新表,因此不会覆盖任何记录。使用 Hudi 的一种典型方式是实时摄取流数据,将它们附加到表中,然后根据刚刚附加的内容编写一些合并和更新现有记录的逻辑。...增量查询 Hudi 可以使用增量查询提供自给定时间戳以来更改的记录流。我们需要做的就是提供一个开始时间,从该时间开始更改将被流式传输以查看通过当前提交的更改,并且我们可以使用结束时间来限制流。...但是Hudi 可以支持多种表类型/查询类型,并且可以从 Hive、Spark、Presto 等查询引擎查询 Hudi 表。

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