大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...mysql> create table ts01 like ti_o_sms; #创建表结构.这样的建表方式,不仅仅是表的结构,连带着索引也会同时创建....Query OK, 0 rows affected (0.02 sec) mysql> alter table ts01 rename to ts01_new; #修改表名的语法:alter table
information_schema.tables 指数据库中的表（information_schema.columns 指列） table_schema 指数据库的名称 table_type 指是表的类型...（base table 指基本表，不包含系统表） table_name 指具体的表名 如查询work_ad数据库中是否存在包含”user”关键字的数据表 select table_name from...如何查询表名中包含某字段的表 select * from systables where tabname like 'saa%' 此法只对Informix数据库有用 查询指定数据库中指定表的所有字段名column_name...= ‘test’ group by table_schema; mysql中查询到包含该字段的所有表名 SELECT TABLE_NAME FROM information_schema.COLUMNS...WHERE COLUMN_NAME='字段名' 如:查询包含status 字段的数据表名 select table_name from information_schema.columns where
如何从 Spark 的 DataFrame 中取出具体某一行？...我们可以明确一个前提：Spark 中 DataFrame 是 RDD 的扩展，限于其分布式与弹性内存特性，我们没法直接进行类似 df.iloc(r, c) 的操作来取出其某一行。...1/3排序后select再collect collect 是将 DataFrame 转换为数组放到内存中来。但是 Spark 处理的数据一般都很大，直接转为数组，会爆内存。...给每一行加索引列，从0开始计数，然后把矩阵转置，新的列名就用索引列来做。 之后再取第 i 个数，就 df(i.toString) 就行。 这个方法似乎靠谱。...{Bucketizer, QuantileDiscretizer} spark中 Bucketizer 的作用和我实现的需求差不多（尽管细节不同），我猜测其中也应该有相似逻辑。
本文中，云朵君将和大家一起学习如何从 PySpark DataFrame 编写 Parquet 文件并将 Parquet 文件读取到 DataFrame 并创建视图/表来执行 SQL 查询。...还要学习在 SQL 的帮助下，如何对 Parquet 文件对数据进行分区和检索分区以提高性能。...下面是关于如何在 PySpark 中写入和读取 Parquet 文件的简单说明，我将在后面的部分中详细解释。...为了执行 sql 查询，我们不从 DataFrame 中创建，而是直接在 parquet 文件上创建一个临时视图或表。...从分区 Parquet 文件中检索 下面的示例解释了将分区 Parquet 文件读取到 gender=M 的 DataFrame 中。
于是我们想做成一个统一的jar包来给各项目引用，这样每个项目只须要引用该jar，然后配置对应的切面值就可以了。...我们都知道，java中的注解里面的值都是一个常量， 如： @Pointcut("execution(* com.demo.Serviceable+.*(..))")...这种方式原则上是没有办法可以进行改变的。但是我们又要实现这将aop中的切面值做成一个动态配置的，每个项目的值的都不一样的，该怎么办呢？...这样，各项目只须要引用该jar，然后在配置文件中指定要拦截的pointcut就可以了。 ---- 大黄：本文主要为抛砖引玉，提供一个思路。...比如，我们定时器采用注解方式配置的时候，cron表达式也是注解里面的一个字符串常量，那么，我们能不能通过配置文件的方式来配置这个cron呢？原理都是一样的。
Timeline：在Hudi表的提交操作时点会记录在Timeline中,通过该Timeline选取时点或时间区间进行数据检索实现数据历史回溯。 5....该两个工具的入参类似，主要需要设置作为数据来源的消息队列Kafka的topic、仓的HDFS目的地址、Hudi表名、表Schema、Hudi表类型（MOR、COR）、MOR类型表是否需要压缩、Hudi表...如需从Kafka中摄取某表数据，配置上述参数后，提交HoodieDeltaStreamer或HudiFlinkStreamer作业至Spark或Flink集群，可实现消息队列实时数据源源不断地实时摄取到...Hudi根据该表配置的分区策略，自动写入到HDFS对应分区目录下。分区下以Parquet文件格式，列式存储数据。根据作业配置的压缩机制等，实现数据压缩。...按照数仓分层策略，通过Flink/Spark的ODS 作业对Hudi 表中原始增量数据进行加工，经过加工的数据回写到Hudi的ODS表中，实现原始数据生成明细数据（ODS）。
引入 Hudi支持以下存储数据的视图 读优化视图 : 在此视图上的查询将查看给定提交或压缩操作中数据集的最新快照。...该视图仅将最新parquet文件暴露给查询，所以它有可能看不到最新的数据，并保证与非Hudi列式数据集相比，具有相同的列式查询性能 增量视图 : 对该视图的查询只能看到从某个提交/压缩后写入数据集的新数据.../business \ --op UPSERT \ --target-table business \ '这里其实并不是hive表的名称，实际表名是在kafka.properties中配置...3.2 COW模式 如果使用COW模式写入数据，会在Hive的dwd库下面生成一张表，test test表支持：快照视图和增量视图 3.2.1 使用Spark查询 spark-shell --master...总结 DeltaStreamer是Hudi提供的非常实用的工具，通过DeltaStreamer可以将Kafka、DFS上的数据导入Hudi，而本篇博文主要讲解了如何使用DeltaStreamer将数据从
对于增量视图（ Incremental views），相对于全表扫描所花费的时间，速度更快。...对于实时视图（Real time views），性能类似于Hive/Spark/Presto中Avro格式的表。 6....如果要写入未分区的Hudi数据集并执行配置单元表同步，需要在传递的属性中设置以下配置： hoodie.datasource.write.keygenerator.class=org.apache.hudi.NonpartitionedKeyGenerator...为什么必须进行两种不同的配置才能使Spark与Hudi配合使用 非Hive引擎倾向于自己列举DFS上的文件来查询数据集。例如，Spark直接从文件系统（HDFS或S3）读取路径。...这将过滤出重复的条目并显示每个记录的最新条目。 9. 已有数据集，如何使用部分数据来评估Hudi 可以将该数据的一部分批量导入到新的hudi表中。
从概念上讲，Hudi物理存储一次数据到DFS上，同时在其上提供三个逻辑视图，如之前所述。 数据集同步到Hive Metastore后，它将提供由Hudi的自定义输入格式支持的Hive外部表。...增量视图是通过查询上表之一实现的，并具有特殊配置， 该特殊配置指示查询计划仅需要从数据集中获取增量数据。 接下来，我们将详细讨论在每个查询引擎上如何访问所有三个视图。...输入格式的完全限定路径名。...增量拉取 {#hive-incr-pull} HiveIncrementalPuller允许通过HiveQL从大型事实/维表中增量提取更改， 结合了Hive（可靠地处理复杂的SQL查询）和增量原语的好处...| | |maxCommits| 要包含在拉取中的提交数。将此设置为-1将包括从fromCommitTime开始的所有提交。
30分钟 导入现有的Hive表 近实时视图 混合、格式化数据 约1-5分钟的延迟 提供近实时表 增量视图 数据集的变更 启用增量拉取 Hudi存储层由三个不同的部分组成 元数据–它以时间轴的形式维护了在数据集上执行的所有操作的元数据...索引实现是可插拔的，Bloom过滤器-由于不依赖任何外部系统，因此它是默认配置，索引和数据始终保持一致。Apache HBase-对少量key更高效。在索引标记过程中可能会节省几秒钟。...Hudi解决了以下限制 HDFS的可伸缩性限制 需要在Hadoop中更快地呈现数据 没有直接支持对现有数据的更新和删除 快速的ETL和建模 要检索所有更新的记录，无论这些更新是添加到最近日期分区的新记录还是对旧数据的更新...此过程不用执行扫描整个源表的查询 4. 如何使用Apache Spark将Hudi用于数据管道？...添加一个新的标志字段至从HoodieRecordPayload元数据读取的HoodieRecord中，以表明在写入过程中是否需要复制旧记录。
增量视图是通过查询上表之一实现的，并具有特殊配置，该特殊配置指示查询计划仅需要从数据集中获取增量数据。 接下来，我们将详细讨论在每个查询引擎上如何访问所有三个视图。...输入格式的完全限定路径名。...如何将Hudi配置传递给Spark作业 这里涵盖了数据源和Hudi写入客户端（deltastreamer和数据源都会内部调用）的配置项。...对于实时视图（Real time views），性能类似于Hive/Spark/Presto中Avro格式的表。 26....如果要写入未分区的Hudi数据集并执行配置单元表同步，需要在传递的属性中设置以下配置： hoodie.datasource.write.keygenerator.class=org.apache.hudi.NonpartitionedKeyGenerator
（注意：一个表中只能包含一个聚集索引） 4、非聚集索引：建立在索引页上，在查询数据时可以从索引中找到记录存放的位置，聚集索引比非聚集索引有更快的数据访问速度。 5、复合索引：可以将多个列组合为索引。...视图的作用就是： 1、筛选表中的数据 2、防止未经允许的用户访问敏感数据 3、将多个物理数据表抽象为一个逻辑数据表 对用户的好处就是：结果更容易理解、获得数据更容易 对开发人员的好处就是：限制数据检索更容易...select 语句中的选择列表中也有一个 TOP 子句 INTO 关键字 引用临时表或表变量 创建视图： create view netstudent as select Sname,sex,Class...from dbo.TStudent where Class='网络班' 从视图中查找数据： select * from netstudent where sex='男' 创建视图、更改列的表头...语句，提供了管理数据库的更新表的机制，并充当从系统表中检索信息的快捷方式 以“sp” 开头，存放在 Resource数据库中，常用的系统存储过程有如下： ?
•当前无论输入格式是否为Hudi，Kylin都使用Beeline JDBC机制直接连接到Hive源•当前的实现无法利用Hudi的原生和高级功能（例如增量查询、读优化视图查询等），Kylin可以从较小的增量...对于Hudi Source集成 •新的方法•使用Hudi的原生优化视图查询和MOR表来加速Kylin的cube构建过程•为什么会成功•Hudi已在大数据领取和技术栈中发布并成熟，许多公司已经在Data...基础文件和Avro日志以及索引元数据等都可以通过Hive的外部表和输入格式定义进行连接，Kylin可以利用它们进行提取 Hudi作为Cuboid存储 •新的方法•使用Hudi的原生增量视图查询优化Kylin...•如果在Kylin中启用了新的集成功能，从事数据挖掘/探索/报告等工作的数据科学家将有更快的cube集构建时间•正在开发DW/DM层数据建模的数据工程师将最大程度地减少cube上的单元测试/性能测试的实现和交付工作...原生客户端API添加新的ISouce接口和实现•在配置单元外部表中使用Hudi客户端API查询优化视图及提取源Hudi数据集•对于Hudi cuboid存储•在kylin.property中为cuboid
由于压缩的基本并行单元是重写单个fileId，所以Hudi确保所有数据文件都以HDFS块大小文件的形式写出来，以平衡压缩并行性、查询扫描并行性和HDFS中的文件总数。...下面是带有默认配置的Hudi摄入的写路径: Hudi从所涉及的分区(意思是，从输入批处理分散开来的分区)中的所有parquet文件加载Bloom过滤器索引，并通过将传入的键映射到现有文件以进行更新，将记录标记为更新或插入...如果失败的数量超过Spark中的maxRetries，则摄取作业失败，下一次迭代将再次重试摄取相同的批。以下是两个重要的区别: 导入失败会在日志文件中写入部分avro块。...Hudi为这些视图提供了一个自定义的InputFormat，并包括一个Hive注册模块，该模块将这两个视图注册为Hive metastore表。...增量处理 如前所述，建模的表需要在HDFS中处理和服务，以便HDFS成为统一的服务层。构建低延迟模型表需要链化HDFS数据集的增量处理能力。
INSERT：向表中插入新数据。UPDATE：修改表中的数据。DELETE：删除表中的数据。2.2 SELECTSELECT语句是DML中最常用的语句，用于从数据库中查询数据。...例如，从employees表中删除年龄小于18的员工：DELETE FROM employeesWHERE age < 18;3....SELECT语句用于从数据库中提取数据，可以根据指定的条件、排序和分组方式进行筛选。通过DQL，我们可以方便地从数据库中获取所需的信息，为分析和决策提供支持。...your_table: 指定要检索数据的表。WHERE condition: 可选，用于筛选检索的数据。...3.2 查询示例基本查询，这将检索employees表中的所有列的所有行：SELECT * FROM employees;选择特定列，这将只检索employees表中的first_name和last_name
3、存储过程的优缺点？ 优点： 1）存储过程是预编译过的，执行效率高。 2）存储过程的代码直接存放于数据库中，通过存储过程名直接调用，减少网络通讯。 3）安全性高，执行存储过程需要有一定权限的用户。...和它的优点缺点是什么？ 索引就一种特殊的查询表，数据库的搜索可以利用它加速对数据的检索。它很类似与现实生活中书的目录，不需要查询整本书内容就可以找到想要的数据。...游标：是对查询出来的结果集作为一个单元来有效的处理。游标可以定在该单元中的特定行，从结果集的当前行检索一行或多行。可以对结果集当前行做修改。...2 ）用户通过简单的查询可以从复杂查询中得到结果。 3 ）维护数据的独立性，试图可从多个表检索数据。 4 ）对于相同的数据可产生不同的视图。...12、主键和外键的区别？ 主键在本表中是唯一的、不可唯空的，外键可以重复可以唯空；外键和另一张表的主键关联，不能创建对应表中不存在的外键。 13、在数据库中查询语句速度很慢，如何优化？
一、视图 视图是虚拟的表，它只包含使用时动态检索数据的查询。...2、视图的规则和限制 ①视图必须唯一命名（视图与别的视图或表不能有相同的名字）； ②创建的视图数目没有限制； ③为了创建视图，必须有足够的访问权限； ④视图可以嵌套； ⑤order by也可用于视图；但如果该视图中检索数据的...这条语句通过where子句从视图productcustomers中检索特定的数据。...PS：如果从视图检索数据时使用一条where子句，则两组子句（一组在视图中，另一组是传递给视图的）将自动组合。...1、为什么要使用存储过程（简单、安全、高性能） ①通过把处理封装在容易使用的单元中，简化复杂的操作； ②不要求建立一些列处理步骤，保证了数据的完整性； ③简化对变动的管理（如果表名、列名或业务逻辑变更，
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