2023年可以说是人工智能领域不平凡的一年，随着人工智能领域的飞速发展，开发者们都在寻找能够轻松、高效地构建应用的工具。
随着工作上的专业化分工越来越明细化，对一个业务导向的普通用户来说，能够掌握到足够多的Excel普通技能才是投资回报率最高的选择。
1. #spark.yarn.applicationMaster.waitTries 5
Cloudera的流分析中除了包括Flink，还包括SQL Stream Builder创建对数据流的连续查询。我们在该系列的第一部分介绍了《Cloudera中的流分析概览》，今天我们来快速浏览一下SQL Stream Builder的概览。
在之前的文章里我们已经学习了Python自带测试框架UnitTest，但是UnitTest具有一定的局限性
本文介绍了大数据处理框架Apache HAWQ的源起、设计目标、主要特性、系统架构、性能、适用场景以及与其他大数据处理框架的对比。HAWQ适用于需要高性能、低延迟、类似SQL的查询语言来处理大规模数据集的场景。HAWQ基于Apache Hadoop构建，并提供了类似于Hive的SQL查询语言。与Hive、SparkSQL、Impala等大数据处理框架相比，HAWQ在查询性能、运行时延迟、支持的数据类型、内置函数等方面都有显著的优势。
The sp_executesql stored procedure is used to execute dynamic SQL queries in SQL Server. A dynamic SQL query is a query in string format. There are several scenarios where you have an SQL query in the form of a string.
论文：https://arxiv.org/abs/2107.07653 代码：https://github.com/microsoft/Table-Pretraining
在任何以数据为中心的工作中，对SQL有深刻的理解都是成功的关键，尽管这不是工作中最有趣的部分。事实上，除了SELECT FROM WHERE GROUP BY ORDER BY之外，还有更多的SQL方法。你知道的功能越多，操作和查询所需的内容就越容易。
结构化查询语言（SQL）是数据挖掘分析行业不可或缺的一项技能，总的来说，学习这个技能是比较容易的。对于SQL来说，编写查询语句只是第一步，确保查询语句高效并且适合于你的数据库操作工作，才是最重要的。这个教程将会提供给你一些步骤，来评估你的查询语句。
MySQL是一种广泛使用的开源关系型数据库管理系统，它提供了许多功能强大的SQL查询语句，其中最常用且最重要的是SELECT语句。SELECT语句用于从数据库表中检索数据，并根据给定的条件返回所需的结果集。在本文中，我们将深入探讨MySQL SELECT语句的各个方面，并提供一些示例来说明其用法。
数据库优化是一个很常见的面试题，下面就针对这一问题详细聊聊如何进行索引与sql的分析与优化。
当使用PHP在MySQL中编写查询时，它的适用性将基于MySQL本身进行检查。所以使用MySQL提供的默认日期和时间格式，即’YYYY-MM-DD’
Solarwinds的数据库性能分析器是一种用于监控，分析和调整数据库和SQL查询性能的高级工具。其突出的特点包括：
Mac哪款数据库管理工具好用呢？DBeaverEE for Mac是一款运行在MacOS上通用的数据库管理工具。易用性是DBeaverEE的主要目标，支持 MySQL, PostgreSQL, Oracle等常用数据库。操作简单，功能强大。
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1.什么是SQL Stream Builder Cloudera Streaming Analytics(CSA)提供了一个易于使用的交互式SQL Stream Builder(SSB)作为服务，用于通过 SQL创建对数据流的查询。 SQL Stream Builder (SSB)是一个功能全面的交互式UI工具，可以使用SQL创建有状态的流处理作业。通过使用 SQL，您可以简单轻松地声明过滤、聚合、路由和以其他方式改变数据流的表达式。SSB 是一个作业管理接口，可用于在流上编写和运行 SQL，以及为结果创
Table API和SQL集成在共同API中。这个API的中心概念是一个用作查询的输入和输出的表。本文档显示了具有表API和SQL查询的程序的常见结构，如何注册表，如何查询表以及如何发出表。 Table API和SQL捆绑在flink-table Maven工程中。 为了使用Table API和SQL，必须将以下依赖项添加到您的项目中： <dependency> <groupId>org.apache.flink</groupId> <artifactId>flink-table_2.10</a
Pandas是近年来最好的数据操作库之一。它允许切片、分组、连接和执行任意数据转换。如果你熟练的使用SQL,那么这篇文章将介绍一种更直接、简单的使用Pandas处理大多数数据操作案例。
本文摘编于《Flink SQL 与 DataStream 入门、进阶与实战》，作者羊艺超，经出版方授权发布，转载请标明文章出处。
毫无疑问，编写代码与其说是一门科学，不如说是一门艺术。即使有经验，每个程序员也不能编写既可读又可维护的漂亮代码。一般来说，当您学习编码的艺术时，编码会随着经验而改进，例如，喜欢使用 类的组合来代替类的继承或者基于接口编码而不是实现，但是只有少数开发人员能够掌握这些技术。 SQL查询也是如此。构建查询的方式和编写查询的方式，对于向开发人员传达您的意图大有帮助。当我在多个开发人员的邮件中看到SQL查询时，我可以看到他们的写作风格有明显的不同。 一些开发人员编写得非常整洁，并且对查询进行了适当的缩进，这使得很容易
SQLite 是一个开源数据库，具有许多类似于其他关系数据库（如 SQL）的功能。 如果你是应用程序开发人员，你可能还会注意到 SQLite 查询看起来或多或少像 SQL 一样。 在 Android 中选择 SQLite 的原因是其内存占用较低。 Android 开发者喜欢 SQLite 的原因是它不需要设置或配置数据库，并且可以在应用程序中直接调用。
昨天遇到一个问题, 200万的表里查询9万条数据, 耗时达63秒. 200万数据不算多, 查询9万也还好. 怎么用了这么长的时间呢? 问题是一句非常简单的sql. select * from tk_t
随着GPT模型的快速发展和卓越表现，越来越多的应用开始集成GPT模型以提升其功能和性能。在本文章中，将总结构建SQL提示的方法，并探讨如何将一个开源SQL工程进行产品化。
论文名称：Modality-Balanced Models for Visual Dialogue
毫无疑问，编写代码更像是一门艺术，而不是一门科学。即使有经验，每个编码人员也无法编写既可读又可维护的优美代码。一般来说，当您学习编码艺术时，编码会随着经验而提高。例如，组合重于继承或编码接口大于实现，但只有少数开发人员能够掌握这些技术。
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在MySQL中，执行计划是优化器根据查询语句生成的一种重要的数据结构，它描述了如何通过组合底层操作实现查询的逻辑。当我们编写一条SQL语句时，MySQL会自动对其进行优化，并生成最优的执行计划以实现更快的查询速度。
机器学习模型具有概率性。对于同一个问题，机器可能会给出不同回答，以“世界上最棒的美食是什么？”这一问题为例。假如我们间隔一分钟，对同一个人提问，这个人两次给出的回答应该是相同的；但如果我们分两次问模型同样的问题，它给出的答案可能会发生变化。如果模型认为越南菜最好吃的概率为70%，意大利菜最好吃的概率为30%，那么相应的，模型会有70%的概率回答越南菜，30%的概率回答意大利菜。
简单的SQL语句也被称为非基于游标的SQL语句。本章稍后将介绍基于游标的嵌入式SQL。
当你执行一次MySQL查询时，有没有仔细想过，在查询结果返回之前，经过了哪些步骤呢？这些步骤有可能消耗了超出想象的时间和资源。因此，在对MySQL的查询进行优化之前，应该了解一下MySQL查询的生命周期。
可以将SQL语句嵌入InterSystemsIRIS®数据平台使用的ObjectScript代码中。这些嵌入式SQL语句在运行时转换为优化的可执行代码。
SQLite是一种轻量级的嵌入式关系型数据库管理系统，它以库的形式存在，可以嵌入到应用程序中。它使用简单的、基于文件的数据库格式，不需要独立的服务器进程，非常适合在资源有限的环境中使用。
以上案例用到的处理器有“QueryDatabaseTable”、“ConvertAvroToJSON”、“SplitJson”、“PutHDFS”四个处理器。
结构化查询语言（SQL）是数据挖掘分析行业不可或缺的一项技能，总的来说，学习这个技能是比较容易的。对于SQL来说，编写查询语句只是第一步，确保查询语句高效并且适合于你的数据库操作工作，才是最重要的。这个教程将会提供给你一些步骤，来评估你的查询语句。 首先，应该了解学习SQL对于数据挖掘分析这个工作的重要性; 接下来，应该先学习SQL查询语句的处理和执行过程，以便可以更好的了解到，编写高质量的查询有多重要。具体说来就是，应该了解查询是如何被解析、重写、优化和最终评估的; 掌握了上面一点之后，你不仅需要重温初学
我们知道，执行计划是关系型数据库诊断SQL性能问题很重要的一种手段，Oracle中获取执行计划有很多种方式，不同方式有各自的优缺点，可以参考《查询执行计划的几种方法》。
ChatGPT能发光发热的地方很多，各种场景化功能也不断地被挖出来，比如写文案、写论文、写代码、debug、数据分析、情感咨询、科研分析等等，ChatGPT让AI真正地有“智慧”了，而不是传统语音助手式得“人工”智能。
本文原名“Don’t use Hadoop when your data isn’t that big ”，出自有着多年从业经验的数据科学家Chris Stucchio，纽约大学柯朗研究所博士后，搞过高频交易平台，当过创业公司的CTO，更习惯称自己为统计学者。对了，他现在自己创业，提供数据分析、推荐优化咨询服务，他的邮件是：stucchio@gmail.com 。
Visual Studio,在 项目(右键)-管理NuGet程序包(N) 然后在浏览里面搜索MySql.Data并进行安装。
动态SQL是指在运行时准备并执行的SQL语句。在动态SQL中，准备和执行SQL命令是单独的操作。通过动态SQL，可以以类似于ODBC或JDBC应用程序的方式在InterSystems IRIS中进行编程（除了要在与数据库引擎相同的进程上下文中执行SQL语句）。动态SQL是从ObjectScript程序调用的。
Flink提供三层API。 每个API在简洁性和表达性之间提供不同的权衡，并针对不同的用例。
上一节我们讲述了数据库容器化之持久保存数据，本节将讲诉MongoDB容器化实践，并且接下来将逐步讲解其他数据库（MySql、Redis等等）的容器化实践，然后将讲诉一些分布式架构的项目实践。
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。
Apache Kylin是一个开源的分布式分析引擎，提供Hadoop/Spark之上的SQL查询接口及多维分析（OLAP）能力以支持超大规模数据，最初由eBay Inc开发并贡献至开源社区。它能在亚秒内查询巨大的Hive表。
System.Data.SQLite数据库通用类 针对对数据库的操作情况，分为以下几种情况： 创建数据库文件； 返回DataTable； 返回DataReader； 执行增删改，返回受影响的行数； 执行查询，返回第一行第一列（通常用于带有行函数的查询，如SUM/AVG/COUNT等）； 返回库中所有的表； 因为在System.Data.SQLite中不存在存储过程，所以所有的操作都是基于文本的SQL语句，为了避免SQL注入，所以使用了参数化的SQL语句，这个数据库通用类如下：
一、SQL on Hadoop 过去五年里，许多企业已慢慢开始接受Hadoop生态系统，将它用作其大数据分析堆栈的核心组件。尽管Hadoop生态系统的MapReduce组件是一个强大的典范，但随着时间的推移，MapReduce自身并不是连接存储在Hadoop生态系统中的数据的最简单途径，企业需要一种更简单的方式来连接要查询、分析、甚至要执行深度数据分析的数据，以便发掘存储在Hadoop中的所有数据的真正价值。SQL在帮助各类用户发掘数据的商业价值领域具有很长历史。 Hadoop上的SQL支持一开始是Apache Hive，一种类似于SQL的查询引擎，它将有限的SQL方言编译到MapReduce中。Hive对MapReduce的完全依赖会导致查询的很大延迟，其主要适用场景是批处理模式。另外，尽管Hive对于SQL的支持是好的开端，但对SQL的有限支持意味着精通SQL的用户忙于企业级使用案例时，将遇到严重的限制。它还暗示着庞大的基于标准SQL的工具生态系统无法利用Hive。值得庆幸的是，在为SQL on Hadoop提供更好的解决方案方面已取得长足进展。 1. 对一流的SQL on Hadoop方案应有什么期待 下表显示了一流的SQL on Hadoop所需要的功能以及企业如何可以将这些功能转变为商业利润。从传统上意义上说，这些功能中的大部分在分析数据仓库都能找到。
-coordination and management（协调与管理） -query（查询） -data piping（数据管道） -core hadoop（核心hadoop） -machine learning（机器学习） -nosql database（nosql数据库）
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