以上案例用到的处理器有“QueryDatabaseTable”、“ConvertAvroToJSON”、“SplitJson”、“PutHDFS”四个处理器。
并将DISTINCT与JOIN，SELECT，GROUP BY，HAVING和ORDER BY语句相结合。
在现代的Web开发中，处理JSON数据已经变得无处不在，而在关系型数据库中高效地查询JSON结构变得愈发重要。MySQL 8.0结合MyBatis-Plus和Spring Boot，为管理和查询JSON数据提供了强大的工具。在本文中，我们将探讨两种使用MySQL 8.0和MyBatis-Plus在Spring Boot应用中查询JSON数据的方法。
参考资料：https://segment.com/blog/cultivating-your-data-lake/
Spark SQL中对Json支持的详细介绍 在这篇文章中，我将介绍一下Spark SQL对Json的支持，这个特性是Databricks的开发者们的努力结果，它的目的就是在Spark中使得查询和创建JSON数据变得非常地简单。随着WEB和手机应用的流行，JSON格式的数据已经是WEB Service API之间通信以及数据的长期保存的事实上的标准格式了。但是使用现有的工具，用户常常需要开发出复杂的程序来读写分析系统中的JSON数据集。而Spark SQL中对JSON数据的支持极大地简化了使用JSON数据的
JSON_OBJECT接受逗号分隔的键：值对列表(例如，‘MyKey’：colname)，并返回包含这些值的JSON对象。可以指定任何单引号字符串作为键名；JSON_OBJECT不强制任何命名约定或对键名进行唯一性检查。可以为值指定列名或其他表达式。
用golang对数据库标准操作进行封装，为后面的rest server提供数据库访问层。实现的目标是：能根据rest请求参数自动生成数据库操作语句，提供增、删、改、查、批量写入、事务等必要的数据库操作封装。并可以方便的扩展到多种数据库，让所有的数据库操作对于rest server来说表现为一致的访问接口。
在数据驱动的今天，SQL（结构化查询语言）已成为数据分析师和数据库管理员不可或缺的工具。然而，随着数据量的增长和查询复杂性的提高，仅仅依赖传统的SQL工具可能无法满足高效、准确的数据分析需求。
在这篇博文中，我们将深入探讨如何使用IntelliJ IDEA连接到PostgreSQL数据库。无论你是数据库新手还是经验丰富的开发者，本文都将提供一步步的指导，确保你可以轻松地完成设置。通过详细的步骤、清晰的截图和实用的代码示例，我们将覆盖从安装驱动、配置数据库连接到执行SQL查询的全过程。本文将涵盖诸如“数据库连接”、“PostgreSQL”、“IDEA数据库工具”等SEO词条，以便在百度等搜索引擎上获得更好的排名和可见性。
见多了SQL为代码开发提速，那么当低代码遇到SQL会擦出怎样的火花呢？本文将低代码和SQL结合进行介绍，让大家了解如何通过执行SQL为低代码项目提速。
上一篇博客已经为大家介绍完了SparkSQL的基本概念以及其提供的两个编程抽象：DataFrame和DataSet，本篇博客，博主要为大家介绍的是关于SparkSQL编程的内容。考虑到内容比较繁琐，故分成了一个系列博客。本篇作为该系列的第一篇博客,为大家介绍的是SparkSession与DataFrame。
最近几天因为工作比较忙，已经几天没有及时更新文章了，在这里先给小伙伴们说声抱歉…临近周末，再忙再累，我也要开始发力了。接下来的几天，菌哥将为大家带来关于FlinkSQL的教程，之后还会更新一些大数据实时数仓的内容，和一些热门的组件使用！希望小伙伴们能点个关注，第一时间关注技术干货！
Spark SQL是Spark用来处理结构化数据的一个模块，它提供了2个编程抽象：DataFrame和DataSet，并且作为分布式SQL查询引擎的作用。
在今年上半年的数据库使用状况调查中，笔者收集了众多国内外知名互联网公司的数据库使用情况，其中，国外GitHub、Airbnb、Yelp、Coursera均在使用MySQL数据库，国内阿里巴巴、去哪儿网、腾讯、魅族、京东的部分关键业务同样使用了MySQL数据库。同时，MySQL也是众多数据库排行榜单的第一名，这个开发者和一线互联网企业都在用的开源数据库，你了解多少？这份MySQL自测卷，你会多少呢？
55道互联网大公司的经典面试题，全部答对月薪5W+没问题。 1、一张表里面有ID自增主键，当insert了17条记录之后，删除了第15,16,17条记录，再把mysql重启，再insert一条记录，这条记录的ID是18还是15 ？ 2、mysql的技术特点是什么？ 3、Heap表是什么？ 4、mysql服务器默认端口是什么？ 5、与Oracle相比，mysql有什么优势？ 6、如何区分FLOAT和DOUBLE？ 7、区分CHAR_LENGTH和LENGTH？ 8、请简洁描述mysql中InnoDB支持的
JSON(JavaScript Object Notation, JS 对象标记) 是一种轻量级的数据交换格式。它基于 ECMAScript (w3c制定的js规范)的一个子集，采用完全独立于编程语言的文本格式来存储和表示数据。简洁和清晰的层次结构使得 JSON 成为理想的数据交换语言。 易于人阅读和编写，同时也易于机器解析和生成，并有效地提升网络传输效率。
json转map，map转对象…… 话不多说，直接上代码 import java.lang.reflect.Method; import java.text.ParseException; import java.util.HashMap; import java.util.Iterator; import java.util.Map; import org.json.JSONException; import org.json.JSONObject; /** * * 1:将JavaBean转换成Ma
在MySQL中执行SQL查询时，如果SQL语句中字段的数据类型和表中对应字段的数据类型不一致时，MySQL查询优化器会将数据的类型进行隐式转换。
每篇会讨论一种Flink SQL的join方式，其实已经在之前写过两篇用upsert-kafka做temporal join的文章，但是限于当时对于Flink SQL、CDC、撤回语义等的认知水平有限，并且时间仓促，写的不尽如人意。
Mysql5.7版本以后新增的功能，Mysql提供了一个原生的Json类型，Json值将不再以字符串的形式存储，而是采用一种允许快速读取文本元素（document elements）的内部二进制（internal binary）格式，并提供了不少内置函数,通过计算列，甚至还可以直接索引json中的数据。
Mysql数据库软件是一个客户端或服务器系统，其中包括：支持各种客户端程序和库的多线程SQL服务器、不同的后端、广泛的应用程序编程接口和管理工具。
主要是通过prompt优化，能够让LLMs大模型自动生成对应SQL查询语句，涉及到难点： 1、不同类型数据库，对应sql方言有些不同；
当我们谈论MyBatis自定义类型处理器时，实际上在解决一个非常有趣且实用的问题：如何在我们的Java应用程序中处理数据库中的复杂数据类型。具体来说，我们将探讨如何使用MyBatis来处理一个特殊的场景—将Java对象中的JSONObject类型属性映射到数据库中的VARCHAR类型字段。
TypeHandler是MyBatis中用于处理Java类型与JDBC类型之间转换的接口。在SQL语句执行过程中，无论是设置参数还是获取结果集，都需要通过TypeHandler进行类型转换。MyBatis提供了丰富的内置TypeHandler实现，以支持常见的数据类型转换。同时，也可以根据需要自定义TypeHandler来处理特殊的数据类型或转换逻辑。
在Apache Spark文章系列的前一篇文章中，我们学习了什么是Apache Spark框架，以及如何用该框架帮助组织处理大数据处理分析的需求。 Spark SQL，作为Apache Spark大数据框架的一部分，主要用于结构化数据处理和对Spark数据执行类SQL的查询。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、JSO
应用程序开发在一个不断变化的环境中进行。用户期望应用程序能够适应迅速变化的业务需求，并在应用程序演化时进行即时更新。所有这些意味着当应用程序发展时，开发人员需要具备最小停机时间或DBA参与的灵活数据持久性机制。关系模型缺乏这种灵活性：表具有静态的“形状”，应用程序更改需要修改表结构（例如添加新列），这通常涉及数据库管理员（DBA）。此外，现有数据可能需要进行修改以适应新的模式。更重要的是，关系方法需要事先设计模式：应用程序的对象（例如“客户订单”）被规范化为存储对象值的表和列。一个应用程序对象通常被规范化为多个表。这意味着现在简单的插入或获取操作需要插入并选择涉及所有参与表的操作，并具有正确的连接条件。开发人员必须理解此映射并使用SQL表达它。
在SparkSQL模块中，将结构化数据封装到DataFrame或Dataset集合中后，提供两种方式分析处理数据，正如前面案例【词频统计WordCount】两种方式：
通过在Tungsten Fabric外部虚拟IP地址的端口8082上访问的REST API，可以获得Tungsten Fabric群集的所有配置。 用户可以使用HTTP GET调用来检索资源列表或其属性的详细信息。 数据作为JSON对象返回。
Flink本身是批流统一的处理框架，所以Table API和SQL，就是批流统一的上层处理API。目前功能尚未完善，处于活跃的开发阶段。
在大数据时代中我们迫切需要实时应用解决源源不断涌入的数据，然而建立这么一个应用需要解决多个问题：
Spark SQL是Spark的一个组件，用于结构化数据的计算。Spark SQL提供了一个称为DataFrames的编程抽象，DataFrames可以充当分布式SQL查询引擎。
前文 golang接触也有一段时间，项目中有用到web api，基本上就是post json格式的，本想用java来写，刚下手想到java太臃肿，各种繁琐。觉得用golang小试一把，于是github一把，还是发现很多go rest 插件，选了一个https://github.com/ant0ine/go-json-rest一根烟后，go-json-rest demo开始跑起来，使用curl命令模拟了一把，正确运行。关于go-json-rest的使用，本文不做描述，官方文档有很详细的说明https://gi
其中备受关注的应该就是新的函数调用能力，GPT-4和GPT-3.5-Turbo两个模型的升级，以及各种降成本。
首先看看从官网学习后总结的一个思维导图 概述(Overview) Spark SQL是Spark的一个模块，用于结构化数据处理。它提供了一个编程的抽象被称为DataFrames，也可以作为分布式SQ
6.13号，OpenAI宣布大规模更新，包括新函数调用功能、16K上下文、更低的价格等。 一句话描述新函数调用功能：模型将用户提问转化为参数，调用第三方函数处理，再将返回值以自然语言呈现。
Oracle Advanced Support系统SQL注入漏洞分析 一年多前我在客户的一个外部环境中执行渗透测试，任何外部环境渗透测试的重要步骤之一就是挖掘出可访问的WEB服务。nmap和EveWitness的结合会令这步骤变得更快，因为我们可以进行端口扫描 并且把这些结果以屏幕截图的形式导入到 EyeWitness中。当梳理完 EyeWitness提供的屏幕截图页面后，我发现了一个Oracle 高级支持服务。 虽然我之前从没听过Oracle Advanced Support,但是当我很快的goo
Elasticsearch的查询语言(DSL)真是不好写，偏偏查询的功能千奇百怪，filter/query/match/agg/geo各种各样，不管你是通过封装JSON还是通过python/java的api进行封装，都非常不方便。
数据经过采集后通常会被存储到Word、Excel、JSON等文件或数据库中，从而为后期的预处理工作做好数据储备。数据获取是数据预处理的第一步操作，主要是从不同的渠道中读取数据。Pandas支持CSV、TXT、Excel、JSON这几种格式文件、HTML表格的读取操作，另外Python可借助第三方库实现Word与PDF文件的读取操作。本章主要为大家介绍如何从多个渠道中获取数据，为预处理做好数据准备。
在以上场景中，由于需要存储的数据量较小，使用TINYBLOB类型可以起到节约存储空间、提高数据库性能的作用。另外，在存储二进制数据时，应该注意进行合适的编码及格式转换，确保数据的正确性和完整性。
常用的数据库应用设计优化方法 水平拆分，分库分表 增加缓存层，减少数据库的访问次数，大部分的查询访问ckv，更新操作异步更新到db 读写分离，实现在线访问和离线访问的隔离，避免相互影响，需要注意实例间同步时延的问题 表结构设计优化 主键设计：使用自增id主键 推荐使用自增id主键的原因： InnoDB数据是按照主键聚簇的，数据在物理上按照主键大小顺序存储，使用其他列或者组合无法保证顺序插入，随机IO导致插入性能下降 所有二级索引都存储了主键的，采用二级索引查询，首先找到的主键，然后通过主键定位数据
在这篇博客文章中，我将与大家分享我在学习过程中编写的JPA原生SQL查询代码。这段代码演示了如何使用JPA进行数据库查询，而无需将数据绑定到实体对象。通过本文，你将了解如何使用原生SQL查询从数据库中高效地检索数据。
Elasticsearch的查询语言(DSL)真是不好写，偏偏查询的功能千奇百怪，filter/query/match/agg/geo各种各样，不管你是通过封装JSON还是通过python/java的api进行封装，都非常不方便。 最近发现了一个插件，Elasticsearch-SQL可以用sql查询Elasticsearch，感觉这个轮子造的真是好。 Elasticsearch-sql的项目地址：https://github.com/NLPchina/elasticsearch-sql 1、简介 Elas
SELECT count(*),avg(salary) FROM employees;
1、一张表，里面有ID自增主键，当insert了17条记录之后，删除了第15,16,17条记录，再把Mysql重启，再insert一条记录，这条记录的ID是18还是15 ? 2、MySQL的技术特
[翻译]Json.NET API-Linq to Json Basic Operator(基本操作)2010-01-02 03:02 by chenkai, 268 visits, [url=file:///C:/Documents and Settings/Administrator/Application Data/Tencent/QQ/Misc/com.tencent.qzone/qzonepackage/blog/blank.htm#]网摘[/url], 收藏, 编辑 在Json.NET开源的组件的API文档中看到其中有个Linq To Json基本操作.详细看了其中API 中Linq to SQL命名空间下定义类方法.以及实现, 觉得参与Linq 来操作Json从某种程度上提高生成Json字符窜的效率, 特别对数据库中批量的数据. 但是也从侧面也增加程序员编码的难度(如果刚用不熟练情况下 主要是在编码中控制生成Json字符窜正确的格式),另外一个关键借助了Linq对Json数据操作和转换更加直接.Linq To SQL 空间目的使用户利用Linq更加直接创建和查询Json对象. 翻译文档如下: A:Creating Json-(利用Linq快速创建Json Object) 在Newtonsoft.Json.Linq 空间下有多个方法可以创建一个Json对象. 简单方法虽然能够创建,但是对编码而言较多略显累赘.简单创建代码如下: 1 JArray array = new JArray(); 2 JValue text = new JValue("Manual text"); 3 JValue date = new JValue(new DateTime(2000, 5, 23)); 4 5 array.Add(text); 6 array.Add(date); 7 8 string json = array.ToString(); 10 //生成的Json字符窜如下: 11 // [ 12 // "Manual text", 13 // "\/Date(958996800000+1200)\/" 14 // ] JArray是Newtonsoft.Json.Linq空间扩展的类表示一个Json数组.而JValue代表JSON值(字符串，整数，日期等) . 简单利用Linq To SQL创建一个Json Object:
本章概述了InterSystems SQL的特性，特别是那些SQL标准未涵盖的特性，或者与InterSystems IRIS®数据平台统一数据架构相关的特性。 本教程假定读者具备SQL知识，并不是为介绍SQL概念或语法而设计的。
由Apache Flink提供支持的Cloudera Streaming Analytics的1.2.0.0版本提供了广泛的新功能 ，包括通过Apache Atlas 支持血缘和元数据跟踪，支持连接到Apache Kudu 以及期待已久的FlinkSQL API 的第一次迭代。
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