问题的原因：源的一个字段类型为char(1)，其中有些值为空字符串，导数据时不能自动转换成smallint类型 解决方法：将char类型强转为smallint类型之后再导入数据。CAST(xx AS smallint) xx
Greenplum（以下简称GP）支持多种数据导入方法，比如GP自带的gpfdist，通过gpfdist+外部表的形式将远端服务器上的数据并行导入到GP中，再比如GP自带的COPY命令，能够将本地的数据按照一定格式导入到GP中。除此之外，还有一些比较优秀的第三方导入工具，本文主要介绍DataX。
因为我的业务数据库和文档数据库非常庞大，所以我分成了两个服务器，但有时需要进行跨库查询，我们就可以利用链接服务器的方法来搞定它。
UNPIVOT运算符相对于PIVOT运算符，它执行与PIVOT相反的操作，即将列转换到行。需要注意的是UNPIVOT运算符并不完全是PIVOT的逆向操作。因为执行PIVOT将会执行一次聚合，从而将多个可能的行合并为输出中的单个行。而 UNPIVOT 无法重现原始表值表达式的结果，因为行已经被合并了。另外，UNPIVOT 的输入中的空值不会显示在输出中，而在执行 PIVOT 操作之前，输入中可能有原始的空值。
Apache Flink 是一个兼顾高吞吐、低延迟、高性能的分布式处理框架。在实时计算崛起的今天，Flink正在飞速发展。由于性能的优势和兼顾批处理，流处理的特性，Flink可能正在颠覆整个大数据的生态。
PIVOT，UNPIVOT运算符是SQL server 2005支持的新功能之一，主要用来实现行到列的转换。本文主要介绍PIVOT运算符的操作，以及如何实现动态PIVOT的行列转换。
"理解IQueryable的最简单方式就是，把它看作一个查询，在执行的时候，将会生成结果序列。" - Jon Skeet
Python的pandas包对表格化的数据处理能力很强，而SQL数据库的数据就是以表格的形式储存，因此经常将sql数据库里的数据直接读取为dataframe，分析操作以后再将dataframe存到sql数据库中。而pandas中的read_sql和to_sql函数就可以很方便得从sql数据库中读写数据。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 允许用户创建游标， 用于在一个大的查询里面检索少数几行数据。 变量是在批处理或过程的主体中用 DECLARE 语句声明的，并用 SET 或 SELECT 语句赋值。游标变量可使用此语句声明，并可用于其他与游标相关的语句。除非在声明中提供值，否则声明之后所有变量将初始化为 NULL。 Transact-SQL 语法约定 语法
configuration是整个配置文件的根标签，实际上也对应着MyBatis里面最重要的配置类Configuration。 它贯穿MyBatis执行流程的每一个环节。我们打开这个类看一下，这里面有很多的属性，跟其他的子标签也能对应上。
SqlServerReader插件实现了从SqlServer读取数据。在底层实现上，SqlServerReader通过JDBC连接远程SqlServer数据库，并执行相应的sql语句将数据从SqlServer库中SELECT出来。
In this article, I will first give an overview of SSIS data types and data types conversion methods and then I will illustrate the difference between changing the columns data types from the Source Advanced editor and using Data Conversion Transformation.
查询是对存储在 SQL Server 中的数据的一种请求。可以使用下列几种形式发出查询：
先说一下底层属性源的基本概念: 就像数据库底层可以是连接mysql,也可以是orcale,还可以是nosql数据库,例如: redis，这里也是同样的，属性可以来自配置文件,jdk环境变量和系统属性,还可以来自其他自定义的属性源,但是正如jdbc规定了统一访问数据库的接口一样，spring也是通过PropertyResolver统一规定了访问属性源里面属性的统一接口而已
一，基本介绍 一言不合就上图。 由上图可以看出Catalyst的作用尤为重要。MLPipelines Structured Streaming，GraphFrames都是基于DataFrame和Dat
前言 数据的世界正在发生急剧变化，任何人都应该访问自己需要的数据，并具备获取任何数据的洞察力，而tableau正是帮我们洞察数据的好帮手。 Tableau作为BI tool leader ( 2016 Gartner BI chart), 它不仅是一款可视化软件，还具备不可忽略的强大的Data connection, collaboration, security management, multi-platform功能性： Data connection：Tableau Desktop可直接连接S
摘要：本文总结了 Dinky 社区在 Doris Summit 2022 上分享的《Dinky 在Doris实时整库同步和模式演变的探索实践》，其分享主要分为四个章节，内容包括：
这次的组内分享，选择了在不同数据库中的隐式转换这个话题。隐式转换是个老生常谈的问题了，不同的数据库，隐式转换的影响因素有所不同，我们通过一些例子来看一下。但是问题来了，如何避免隐式转换带来的负面影响？一方面是编程习惯的问题，另一方面就需要一些人肉/自动化的手段主动发现问题，如果两者都没有，就只能被动等着出问题，再找解决方案了。
每个基于 MyBatis 的应用都是以一个 SqlSessionFactory 的实例为核心的。SqlSessionFactory 的实例可以通过 SqlSessionFactoryBuilder 获得。而 SqlSessionFactoryBuilder 则可以从 XML 配置文件或一个预先定制的 Configuration 的实例构建出 SqlSessionFactory 的实例。 从 XML 文件中构建 SqlSessionFactory 的实例非常简单，建议使用类路径下的资源文件进行配置。 但是也可以使用任意的输入流(InputStream)实例，包括字符串形式的文件路径或者 file:// 的 URL 形式的文件路径来配置。MyBatis 包含一个名叫 Resources 的工具类，它包含一些实用方法，可使从 classpath 或其他位置加载资源文件更加容易。 XML 配置文件中包含了对 MyBatis 系统的核心设置，包含获取数据库连接实例的数据源(DataSource)和决定事务作用域和控制方式的事务管理器(TransactionManager)。要注意 XML 头部的声明，它用来验证 XML 文档正确性。environment 元素体中包含了事务管理和连接池的配置。mappers 元素则是包含一组映射器(mapper)，这些映射器的 XML 映射文件包含了 SQL 代码和映射定义信息。 配置文件中标签要按照顺序书写 properties ☞ settings ☞ typeAliases ☞ typeHandlers ☞ objectFactory ☞ objectWrapperFactory ☞ reflectorFactory ☞ plugins ☞ environments ☞ databaseIdProvider mappers
Connection对象 Command对象 DataReader对象 DataAdapter对象 DataSet对象 DataTable对象 DataRow对象 DataColumn对象 参数化SQL语句 分页查询SQL语句
既然是入门肯定会有很多深入的知识我不是很懂，不过没关系，以后如果有机会接触的话，在慢慢在工作中学呗。
在实际生产中，我们经常会遇到类似kafka这种流式数据，并且原始数据并不是我们想要的，需要经过一定的逻辑处理转换为我们需要的数据。鉴于这种需求，本文采用NiFi+Spark Streaming的技术方案设计了一种针对各种外部数据源的通用实时采集处理方法。
HANA数据库可以存储ROW TABLE（行表）和COLUMN TABLE（列表），分别适用于不同的场景。
做大事和做小事的难度是一样的。两者都会消耗你的时间和精力，所以如果决心做事，就要做大事，要确保你的梦想值得追求，未来的收获可以配得上你的努力。
一，概述 为了实现Spark SQL，基于Scala中的函数编程结构设计了一个新的可扩展优化器Catalyst。Catalyst可扩展的设计有两个目的。 首先，希望能够轻松地向Spark SQL添加新的优化技术和功能，特别是为了解决大数据（例如，半结构化数据和高级分析）所遇到的各种问题。第二，我们希望使外部开发人员能够扩展优化器 - 例如，通过添加可将过滤或聚合推送到外部存储系统的数据源特定规则，或支持新的数据类型。Catalyst支持基于规则(rule-based)和基于成本(cost-based)的优化
我们知道，虽然mysql innodb有自己的log，mysql主备同步是通过binlog来实现的。而binlog同步有三种模式：Row 模式，Statement 模式，Mixed模式。因为statement模式有各种限制，通常生产环境都使用row模式进行复制，使得读取全量日志成为可能。
目录 CLR 用户定义函数 模式匹配 数据提取 模式存储 匹配 在匹配项中进行数据提取 总结 尽管 T-SQL 对多数数据处理而言极其强大，但它对文本分析或操作所提供的支持却很少。尝试使用内置的字符串函数执行任何复杂的文本分析会导致难于调试和维护的庞大的函数和存储过程。有更好的办法吗？ 实际上，正则表达式提供了更高效且更佳的解决方案。它在比较文本以便标识记录方面的益处显而易见，但是它的用途并不仅限于此。我们将介绍如何执行各种简单或令人惊异的任务，这些任务在 SQL Server™ 20
SQLite 数据类型是一个用来指定任何对象的数据类型的属性。SQLite 中的每一列，每个变量和表达式都有相关的数据类型。
Spark 支持以下六个核心数据源，同时 Spark 社区还提供了多达上百种数据源的读取方式，能够满足绝大部分使用场景。
Grafana能够支持各种类型的数据源，提供对应数据源的查询编辑器，通过数据源查询并对得到的数据进行转换和可视化。
Mybatis的配置文件包含了影响MyBatis行为的设置（setting）和属性（properties）信息。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。char varchar varchar2 的区别 区别: 1．CHAR的长度是固定的，而VARCHAR2的长度是可以变化的， 比如，存储字符串“abc”，对于CHAR (20)，表示你存储的字符将占20个字节(包括17个空字符)，而同样的VARCHAR2 (20)则只占用3个字节的长度，20只是最大值，当你存储的字符小于20时，按实际长度存储。 2．CHAR的效率比VARCHAR2的效率稍高。 3． 目前VARCHAR是VARCHAR2的同义词。工业标准的VARCHAR类型可以存储空字符串，但是oracle不这样做，尽管它保留以后这样做的权利。Oracle自己开发了一个数据类型VARCHAR2，这个类型不是一个标准的VARCHAR，它将在数据库中varchar列可以存储空字符串的特性改为存储NULL值。如果你想有向后兼容的能力，Oracle建议使用VARCHAR2而不是VARCHAR。
Flink和Spark类似，也是一种一站式处理的框架；既可以进行批处理（DataSet），也可以进行实时处理（DataStream）。
在上一篇文章中，我们讨论了 Hudi 表中的数据布局，并介绍了 CoW 和 MoR 两种表类型，以及它们各自的权衡。在此基础上我们现在将探讨 Hudi 中的读取操作是如何工作的。
数据类型指定列可以保存的值的种类。在使用 CREATE TABLE 或 ALTER TABLE 定义字段时指定数据类型。定义 SQL 字段时，可以指定下表（左列）中列出的 DDL 数据类型。当指定其中一种 DDL 数据类型时，它会映射到右侧列中列出的IRIS 数据类型类。在IRIS 中定义字段时，可以指定 DDL 数据类型或数据类型类。 DDL 数据类型名称不区分大小写。数据类型类名称区分大小写。 %Library 数据类型类可以通过全名（例如，%Library.String）或短名（%String）来指定。
原文在简书上发表，再同步到Excel催化剂微信公众号或其他平台上，文章后续有修改和更新将在简书上操作， 其他平台不作同步修改更新，因此建议阅读其他出处的文章时，尽可能跳转回简书平台上查看。
一些sql扩展 xp_regaddmultistring xp_regdeletekey 删除键名 xp_regdeletevalue 删除键值 xp_regenumkeys 枚举 xp_regenumvalues xp_regread 对于 xp_regremovemultistring xp_regwrite 写 xp_availablemedia 查看驱动器 xp_dirtree 看目录 xp_enumdsn ODBC数据源 xp_loginconfig 一些服务器安全配置的信
一、投影操作符 1. Select Select操作符对单个序列或集合中的值进行投影。下面的示例中使用select从序列中返回Employee表的所有列： using (NorthwindDataContext db=new NorthwindDataContext()) { //查询语法 var query = from e in db.Employees where e.FirstName.StartsWith("M")
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。
使用Docker部署elasticsearch docker下一键启动es，可根据需要的版本号对语句做修改
本章专门讨论 Power Query 新手会面临的两个常见问题：理解 Power Query 是基于数据类型（而不是数据格式）的工具，以及如何理解和处理 Power Query 查询中的错误。
本文介绍了基于Spark的SQL编程的常用概念和技术。首先介绍了Spark的基本概念和架构，然后详细讲解了Spark的数据类型和SQL函数，最后列举了一些Spark在实际应用中的例子。
Java 8 中一个主要的新功能是引入了流（Stream）功能。在java.util.stream中包含用于处理元素序列的类。其中，最重要的类是Stream<T>。下面我们就来看看如何使用现有的数据源创建流。
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。
其实白茶觉得，从某些意义上来讲，应该将CONVERT函数、FORMAT函数、VALUE函数划分到一类。
PIVOT 通过将表达式中的一个列的唯一值转换为输出中的多列（即行转列），来轮替表值表达式。PIVOT 在需要对最终输出所需的所有剩余列值执行聚合时运行聚合。与 PIVOT 执行的操作相反，UNPIVOT 将表值表达式的列轮换为行（即列转行）。
在今年的敏捷团队建设中，我通过Suite执行器实现了一键自动化单元测试。Juint除了Suite执行器还有哪些执行器呢？由此我的Runner探索之旅开始了！
问题导读 1.spark SparkSession包含哪些函数？ 2.创建DataFrame有哪些函数？ 3.创建DataSet有哪些函数? 上一篇spark2：SparkSession思考与总
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
