Spark SQL为了更好的性能，在读写Hive metastore parquet格式的表时，会默认使用自己的Parquet SerDe，而不是采用Hive的SerDe进行序列化和反序列化。该行为可以通过配置参数spark.sql.hive.convertMetastoreParquet进行控制，默认true。
上一篇说了实时数仓并写了一个简单的例子，这些主要来说离线数仓，数据到达kafka后，走了实时和离线两条路，离线条路线的主要流程是采集kafka的数据HDFS中，然后使用Hive进行数仓的建设，因为我们数据来源可能是第三方API，IOT还有其他一些渠道，还有直接从数据库同步过来，那么数据库的数据我们离线这边可能直接使用DataX这种工具同步到HDFS了，就不经过Kafka了，而其他的数据才经过kafka,然后再使用采集程序将数据采集到HDFS。
nodejs的语法和浏览器js的语法非常接近, 安装好node后, 可以写个正则, 测试一下环境是否安装成功, 通过atom的script插件容易造成端口占用,建议学习过程中用命令行工具执行node脚本, 如node HelloWorld.js
📦个人主页：楠慧 🏆简介：一个大二的科班出身的，主要研究Java后端开发 ⏰座右铭：成功之前我们要做应该做的事情，成功之后才能做我们喜欢的事 💕 过客的你，可以给博主留下一个小小的关注吗？这是给博主最大的支持。以后博主会更新大量的优质的作品！！！！ 一、MySQL存储过程和函数 1.存储过程和函数的概念 存储过程和函数是 事先经过编译并存储在数据库中的一段 SQL 语句的集合 2.存储过程和函数的好处 存储过程和函数可以重复使用，减轻开发人员的工作量。类似于java中方法可以多次调用 减少网络流量，
前面一至四篇我们学习了如何使用 python 来获取网页并将网页中的有效数据解析出来，当获取到有效数据以后，不可能将数据放在内存中，一旦系统出现问题辛辛苦苦获取的数据都付诸东流了，此时需要考虑数据持久化的事情，数据持久化我们有两种选择一是将数据保存在文件中「比如 txt 文件或 execl 文件」，另一种是将数据保存在数据库中。
我们在这里讨论6个新手容易犯的错误，这些错误与你所使用工具的API或语法无关，而是与你的知识和经验水平直接相关。在实际中如果出现了这些问题可能不会有任何的错误提示，但是在应用中却会给我们带来很大的麻烦。
Spark SQL支持对Hive中存储的数据进行读写。操作Hive中的数据时，必须创建HiveContext，而不是SQLContext。HiveContext继承自SQLContext，但是增加了在Hive元数据库中查找表，以及用HiveQL语法编写SQL的功能。除了sql()方法，HiveContext还提供了hql()方法，从而用Hive语法来编译sql。
这里需要用到云函数，云存储和云数据库。可以说通过这一个例子，把小程序云开发相关的知识都用到了。下面就来介绍如何实现
文章目录 一、MySQL存储过程和函数 1.存储过程和函数的概念 2.存储过程和函数的好处 3.存储过程和函数的区别 4.创建存储过程 5.调用存储过程 6.查看存储过程 7.删除存储过程 8.存储过程语法 8.1存储过程语法介绍 8.2变量的使用 8.3if语句的使用 8.4参数的传递 8.5case语句的使用 8.6while循环 8.7repeat循环 8.8loop循环 8.9游标 9.存储过程的总结 10.存储函数 一、MySQL存储过程和函数 1.存储过程和函数的概念 存储过程和函数是 事先经过
DataGridView控件具有极高的可配置性和可扩展性。它提供有大量的属性、方法和事件，能够用来对该控件的外观和行为进行自己定义。以下通过一个小样例来展示DataGridView进行增删改查，并同步到数据库的功能。
关于云函数的创建，我这里不多说了。如果你连云函数的创建都不知道，建议你去小程序云开发官方文档去看看。或者看下我录制的云开发入门的视频：https://edu.csdn.net/course/detail/9604
Spark可以从外部存储系统读取数据，比如RDBMs表中或者HBase表中读写数据，这也是企业中常常使用，如：
接下来，要知道的另一件重要事情是如何使用Python将数据保存回Excel文件。为什么要再回到Excel？嗯，因为我们大多数人只熟悉Excel，所以我们必须说他们的语言。但是，这并不妨碍我们使用另一种语言来简化我们的工作
MySQL 8.0 对数据字典进行了重构，用户表、数据字典表、MySQL 其它系统表的元数据都统一保存到 mysql 库的数据字典表中了。
在C#交流群里，看到很多小伙伴在excel数据导入导出到C#界面上存在疑惑，所以今天专门做了这个主题，希望大家有所收获！
在上一个课程爬虫课程（九）｜Scrapy中items设计及如何把item传给Item Pipeline 中，我们知道了怎么把Item的值传给Pipeline管道，那么这篇文章我们就来介绍下怎么通过Pipeline把数据保存起来。 一、通过Pipeline把数据保存到Json文件 我使用的方法是调用scrapy提供的json export导出json文件，实际上scrapy.exporters提供了导出多个文件的方法，当我们去exporters.py源码查看是，我们发现它提供了8中导出文件的方式，如下图，我们
1.hive模糊搜索表 show tables like '*name*'; 2.查看表结构信息 desc formatted table_name; desc table_name; 3.查看分区信息 show partitions table_name; 4.根据分区查询数据 select table_coulm from table_name where partition_name = '2014-02-25'; 5.查看hdfs文件信息 dfs -ls /user/hive/warehou
1.hive模糊搜索表 show tables like '*name*'; 2.查看表结构信息 desc formatted table_name; desc table_name; 3.查看分区信息 show partitions table_name; 4.根据分区查询数据 select table_coulm from table_name where partition_name = '2014-02-25'; 5.查看hdfs文件信息 dfs -ls /user/hive/warehouse/table02; 6.从文件加载数据进表(OVERWRITE覆盖,追加不需要OVERWRITE关键字) LOAD DATA LOCAL INPATH 'dim_csl_rule_config.txt' OVERWRITE into table dim.dim_csl_rule_config; --从查询语句给table插入数据 INSERT OVERWRITE TABLE test_h02_click_log PARTITION(dt) select * from stage.s_h02_click_log where dt='2014-01-22' limit 100; 7.导出数据到文件 insert overwrite directory '/tmp/csl_rule_cfg' select a.* from dim.dim_csl_rule_config a; hive -e "select day_id,pv,uv,ip_count,click_next_count,second_bounce_rate,return_visit,pg_type from tmp.tmp_h02_click_log_baitiao_ag_sum where day_id in ('2014-03-06','2014-03-07','2014-03-08','2014-03-09','2014-03-10');"> /home/jrjt/testan/baitiao.dat; 8.自定义udf函数 1.继承UDF类 2.重写evaluate方法 3.把项目打成jar包 4.hive中执行命令add jar /home/jrjt/dwetl/PUB/UDF/udf/GetProperty.jar; 5.创建函数create temporary function get_pro as 'jd.Get_Property'//jd.jd.Get_Property为类路径; 9.查询显示列名 及 行转列显示 set hive.cli.print.header=true; // 打印列名 set hive.cli.print.row.to.vertical=true; // 开启行转列功能, 前提必须开启打印列名功能 set hive.cli.print.row.to.vertical.num=1; // 设置每行显示的列数 10.查看表文件大小,下载文件到某个目录,显示多少行到某个文件 dfs -du hdfs://BJYZH3-HD-JRJT-4137.jd.com:54310/user/jrjt/warehouse/stage.db/s_h02_click_log; dfs -get /user/jrjt/warehouse/ods.db/o_h02_click_log_i_new/dt=2014-01-21/000212_0 /home/jrjt/testan/; head -n 1000 文件名 > 文件名 11.杀死某个任务 不在hive shell中执行 hadoop job -kill job_201403041453_58315 12.hive-wui路径 http://172.17.41.38/jobtracker.jsp 13.删除分区 alter table tmp_h02_click_log_baitiao drop partition(dt='2014-03-01'); alter table d_h02_click_log_basic_d_fact drop partition(dt='2014-01-17'); 14.hive命令行操作 执行一个查询,在终端上显示mapreduce的进度，执行完毕后，最后把查询结果输出到终端上，接着hive进程退出，不会进入交互模式。 hive -e 'select table_cloum from table' -S，终端上的输出不会有mapreduce的进度，执行完毕，只会把查询结果输出到终端上。这个静音模式很实用，,通过第三方程序调用，第三方程序通过hive的标准输出获取结果集。 hive -S -e 'select table_cloum
show tables like '*name*'; 2.查看表结构信息 desc formatted table_name; desc table_name; 3.查看分区信息 show partitions table_name; 4.根据分区查询数据 select table_coulm from table_name where partition_name = '2014-02-25'; 5.查看hdfs文件信息 dfs -ls /user/hive/warehouse/table02; 6.从文件加载数据进表(OVERWRITE覆盖,追加不需要OVERWRITE关键字) LOAD DATA LOCAL INPATH 'dim_csl_rule_config.txt' OVERWRITE into table dim.dim_csl_rule_config; --从查询语句给table插入数据 INSERT OVERWRITE TABLE test_h02_click_log PARTITION(dt) select * from stage.s_h02_click_log where dt='2014-01-22' limit 100; 7.导出数据到文件 insert overwrite directory '/tmp/csl_rule_cfg' select a.* from dim.dim_csl_rule_config a; hive -e "select day_id,pv,uv,ip_count,click_next_count,second_bounce_rate,return_visit,pg_type from tmp.tmp_h02_click_log_baitiao_ag_sum where day_id in ('2014-03-06','2014-03-07','2014-03-08','2014-03-09','2014-03-10');"> /home/jrjt/testan/baitiao.dat; 8.自定义udf函数 1.继承UDF类 2.重写evaluate方法 3.把项目打成jar包 4.hive中执行命令add jar /home/jrjt/dwetl/PUB/UDF/udf/GetProperty.jar; 5.创建函数create temporary function get_pro as 'jd.Get_Property'//jd.jd.Get_Property为类路径; 9.查询显示列名 及 行转列显示 set hive.cli.print.header=true; // 打印列名 set hive.cli.print.row.to.vertical=true; // 开启行转列功能, 前提必须开启打印列名功能 set hive.cli.print.row.to.vertical.num=1; // 设置每行显示的列数 10.查看表文件大小,下载文件到某个目录,显示多少行到某个文件 dfs -du hdfs://BJYZH3-HD-JRJT-4137.jd.com:54310/user/jrjt/warehouse/stage.db/s_h02_click_log; dfs -get /user/jrjt/warehouse/ods.db/o_h02_click_log_i_new/dt=2014-01-21/000212_0 /home/jrjt/testan/; head -n 1000 文件名 > 文件名 11.杀死某个任务 不在hive shell中执行 Hadoop job -kill job_201403041453_58315 12.hive-wui路径 http://172.17.41.38/jobtracker.jsp 13.删除分区 alter table tmp_h02_click_log_baitiao drop partition(dt='2014-03-01'); alter table d_h02_click_log_basic_d_fact drop partition(dt='2014-01-17'); 14.hive命令行操作 执行一个查询,在终端上显示mapreduce的进度，执行完毕后，最后把查询结果输出到终端上，接着hive进程退出，不会进入交互模式。 hive -e 'select table_cloum from table' -S，终端上的输出不会有mapreduce的进度，执行完毕，只会把查询结果输出到终端上。这个静音模式很实用，,通过第三方程序调用，第三方程序通过hive的标准输出获取结果集。 hive -S -e 'select table_cloum from table'
.hive模糊搜索表 show tables like '*name*'; 2.查看表结构信息 desc formatted table_name; desc table_name; 3.查看分区信息 show partitions table_name; 4.根据分区查询数据 select table_coulm from table_name where partition_name = '2014-02-25'; 5.查看hdfs文件信息 dfs -ls /user/hive/warehous
存储过程是一组预定义的SQL语句集合，它们被存储在数据库中并可以被重复调用。存储过程可以接收参数、执行一系列SQL操作并返回结果。
string filePath = Server.MapPath("~/Document/Template/考生信息导入模板.xls");
本人测试成功，但是我省略了数据库连接部分代码。其中$Table_Word=word;而word表中字段依次是id、name、qq、add、tel，将代码先留下来将来可能用的着，这样可以扩展一下，将自己
Hadoop离线数据分析平台实战——310新增会员和总会员分析 项目进度 模块名称 完成情况 用户基本信息分析(MR)� 未完成 浏览器信息分析(MR) 未完成 地域信息分析(MR) 未完成 外链信息分析(MR) 未完成 用户浏览深度分析(Hive) 未完成 订单分析(Hive) 未完成 事件分析(Hive) 未完成 模块介绍 新增会员统计类似新增用户统计，也是统计新增u_mid的个数， 在新增用户统计中，我们是统计launch事件中，uuid的唯一个数， 那
在上一篇博客《一招教你用Kettle整合大数据和Hive,HBase的环境!》中，已经为大家介绍了Kettle高阶操作中所需要涉及到与Hadoop，Hive，HBase等组件的环境配置过程。本篇，就让我们正式步入到Kettle的常用操作中。
持久化(persistence)：把数据保存到可掉电式存储设备中以供之后使用。大多数情况下，特别是企业级应用，数据持久化意味着将内存中的数据保存到硬盘上加以”固化”，而持久化的实现过程大多通过各种关系数据库来完成。
【问题】我们在工作中有时要在某个文件（工作簿）中查找一些数据，提取出来。常用的方法是打开文件，来查找，再复制保存起来。如果数据少还是手工可以的，如果数据多了可能就。。。。
注意：SELECT语句中列的排列顺序和视图中列的排列顺序相同，SELECT语句中的第1列就是视图中的第1列，以此类推。视图的列名在视图名称之后的列表中定义。
Hadoop离线数据分析平台实战——330会话分析Hourly分析 项目进度 模块名称 完成情况 用户基本信息分析(MR)� 未完成 浏览器信息分析(MR) 未完成 地域信息分析(MR) 未完成 外链信息分析(MR) 未完成 用户浏览深度分析(Hive) 未完成 订单分析(Hive) 未完成 事件分析(Hive) 未完成 模块介绍 Hourly分析指的是按照小时分析数据， 在本次项目中，只分析活跃用户、会话个数以及会话长度这三个指标的数据。 我们通过修改现有的
离线缓存 为了用户的体验，不需要每次打开App都加载新数据，或者重新请求数据，因此需要把每次浏览的数据保存起来，当下次打开软件时，首先从沙盒中加载数据；或者当软件未联网时，也只能从沙盒中加载旧数据。 离线数据的方法选择 1.plist文件 2.Document路径 3.数据库 由于保存的是大批量数据，且会不停的刷新新数据，因此应该选择数据库来存储。 离线缓存的思路 当第一次打开应用程序时，把界面加载好的数据保存到沙盒中 当下一次进入应用程序时，首先从沙盒中找 如果没有网络，直接加载上次保存的数据，或者没有
自从Flink出了FlinkCDC之后，我们对数据库日志的采集就变得方便了许多了，除去了MaxWell、Cannel、OGG等第三方组件的繁琐配置，目前实现CDC有两种方式：HQL实现 和 DataStreamAPI实现(推荐)。
粗略的啃完requests库的官方中文文档和BeautifulSoup的文档，本期主要灵活运用相关知识，实现对freebuf.com文章信息的抓取分析。
随着大数据和人工智能技术的快速发展，对于大规模数据的处理需求日益增多。NoSQL数据库作为一种新兴的数据存储解决方案，具有高可扩展性、高性能和灵活性数据模型等优势，已经在许多行业得到广泛应用。传统的关系型数据库在处理海量数据时可能会遇到性能瓶颈，而NoSQL数据库则提供了一种可扩展性强、适用于非数据重构的解决方案。本文将介绍如何使用Python将网页数据保存到NoSQL数据库，并提供相应的代码示例。
Windows开发环境：Windows 7 64bit、Windows 10 64bit
在连接数据库之后，我们可以使用DB.Query()函数执行SQL查询语句，并将查询结果保存到*sql.Rows类型的对象中。以下是一个使用DB.Query()函数查询一张表中的所有数据的示例：
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-sRu202yb-1644834575572)(/img/image-20210423150750606.png)]
Hadoop离线数据分析平台实战——400用户浏览深度分析 项目进度 模块名称 完成情况 用户基本信息分析(MR)� 完成 浏览器信息分析(MR) 完成 地域信息分析(MR) 完成 外链信息分析(MR) 完成 用户浏览深度分析(Hive) 未完成 订单分析(Hive) 未完成 事件分析(Hive) 未完成 模块介绍 用户浏览深度分析中，通过pv值来表示用户的浏览深度， 分别从两个不同的角度来展示浏览深度，分别为会话和用户。 会话是指，每个pv阶段对应的会话个数
在数据处理和分析的过程中，经常需要将数据保存到文件中，以便后续使用或与他人分享。pandas库是Python中最常用的数据处理和分析库之一，提供了丰富的功能和方法来处理和操作数据。其中，to_csv函数是pandas库中非常常用的一个函数，用于将DataFrame对象中的数据保存为CSV（逗号分隔值）文件。本文将介绍pandas.DataFrame.to_csv函数的基本使用方法，帮助读者快速上手。
我们可以通过Apache的fileupload组件来实现jsp上传文件，这样就不需要自己去写具体的实现了，首先需要配置如下依赖：
分析型系统进行联机数据分析，一般的数据来源是数据仓库，而数据仓库的数据来源为可操作型系统，可操作型 系统的数据来源于业务数据库中，那么我们常用的数据仓库的组成和架构一般如下图所示
本文主要介绍WPF(Windows Presentation Foundation)，是微软推出的一项基于windows操作系统、.NET平台的C/S客户端构建技术。
数据库的作用 数据库的作用是保存并灵活运用数据（图 2.25）。除此之外，其作用还包括从保存的数据中找出与所指定条件相符的数据。另外，数据库还能把多条数据连在一起，把它们作为一个数据取出。 打个比方，已知与特定传感器相关的 ID，测量时间，以及温度传感器的值。光凭这些数据，是无法理解数据指的是哪个房间的温度的。因此就需要传感器的 ID 以及跟房间名字有关的数据。把这两条数据加在一起，才能知道某房间的温度。 图 2.25 展示的是一个叫作 RDB（关系数据库）的数据库。最近，除了 RDB 以外还出现了一种叫作 NoSQL 的数据库。 RDB 用一种叫作 SQL 的专门用来操作数据库的语言来保存和提取数据。另一方面， NoSQL 则是用 SQL 以外的各种方法来操作数据库。 本书还会介绍键值存储（ Key-Value Store，简称 KVS）和文档型数据库等种类的数据库。
高并发是指在同一个时间点，有很多用户同时的访问URL地址，比如：淘宝的双11、双12、京东618，就会产生高并发。如贴吧的爆吧，就是恶意的高并发请求，也就是DDOS攻击，再屌丝点的说法就像玩撸啊撸被ADC暴击了一样。那伤害你懂得，如果你看懂了，这个说法说明是正在奔向人生巅峰的屌丝！
简单理解下高并发: 高并发是指在同一个时间点，有很多用户同时的访问URL地址，比如：淘宝的双11，双12，就会产生高并发,如贴吧的爆吧，就是恶意的高并发请求， 也就是DDOS攻击，再屌丝点的说法就像玩撸啊撸被ADC暴击了一样,那伤害你懂得(如果你看懂了，这个说法说明是正在奔向人生巅峰的屌丝。 高并发会来带的后果 服务端： 导致站点服务器/DB服务器资源被占满崩溃，数据的存储和更新结果和理想的设计是不一样的，比如：出现重复的数据记录，多次添加了用户积分等。 用户角度： 尼玛，这么卡，老子来参加活动的，刷新了还
高并发是指在同一个时间点，有很多用户同时的访问URL地址，比如：淘宝的双11，双12，就会产生高并发,如贴吧的爆吧，就是恶意的高并发请求，也就是DDOS攻击，再屌丝点的说法就像玩撸啊撸被ADC暴击了一样,那伤害你懂得(如果你看懂了，这个说法说明是正在奔向人生巅峰的屌丝。
Redis（Remote Dictionary Server）是一种基于内存的开源数据结构存储系统，它支持各种数据结构，如字符串、哈希表、列表、集合、有序集合等。Redis被广泛应用于缓存、消息队列、会话管理等场景，并且具有高性能、高可用性和可扩展性等特点。本文将介绍Redis的基本概念、特性以及如何使用Redis进行开发。
对于一列或多列中出现倾斜值的表，可以创建倾斜表（Skewed Tables）来提升性能。比如，表中的key字段所包含的数据中，有50%为字符串”1“，那么这种就属于明显的倾斜现象；于是在对key字段进行处理时，倾斜数据会消耗较多的时间。
Hudi与Hive集成原理是通过代码方式将数据写入到HDFS目录中，那么同时映射Hive表，让Hive表映射的数据对应到此路径上，这时Hudi需要通过JDBC方式连接Hive进行元数据操作，这时需要配置HiveServer2。
The AcceptChanges method makes rows status to Unchanged, then the DataAdapter.Update method will think there's no data modification(it will check the rows status in fact, if the status is Unchanged it will do nothing for you), and will not update the data to the database.
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