大数据的 ETL(Extract-Transfer-Load) 过程的 Transfer 阶段，需要对 json 串数据进行转换“拍平”处理。
Domain Specific Language 领域专用语言 Elasticsearch provides a ful1 Query DSL based on JSON to define queries Elasticsearch提供了基于JSON的DSL来定义查询。 DSL由叶子查询子句和复合查询子句两种子句组成。
Hive UDTF只有一种实现方式，需要继承org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic.GenericUDTF类，并重写initialize, process, close三个方法。
大家如果是做后端开发的，想必都实现过列表查询的接口，当然有的查询条件很简单，一条 SQL 就搞定了。
大家如果是做后端开发的，想必都实现过列表查询的接口，当然有的查询条件很简单，一条 SQL 就搞定了，但有的查询条件极其复杂，再加上库表中设计的各种不合理，导致查询接口特别难写，然后加班什么的就不用说了（不知各位有没有这种感受呢~）。
来源 | http://github.com/jasonGeng88/blog/blob/master/201706/redis-search.md 场景 大家如果是做后端开发的，想必都实现过列表查询的接口，当然有的查询条件很简单，一条 SQL 就搞定了，但有的查询条件极其复杂，再加上库表中设计的各种不合理，导致查询接口特别难写，然后加班什么的就不用说了（不知各位有没有这种感受呢~）。 下面以一个例子开始，这是某购物网站的搜索条件，如果让你实现这样的一个搜索接口，你会如何实现？（当然你说借助搜索引擎，像 E
今天实习学到了一个很牛逼的sql函数，而且解决了一个之前面试头条时候的SQL问题！（也知道了为啥头条挂了…毕竟当时SQL做错了）
丨导语丨 让你的报表和分析师一样智能~ 在日常数据看板制作的过程中，我们常常会遇到以下痛点： ✦业务指标体复杂，当有底层逻辑或数据表变动时，需要同时修改多个图表，维护不便且容易遗漏和出错。 ✦指标拆分维度多样，通常只选取相对重要的维度展示，需要分析时再手动写sql获取数据，临时取数工作量大。 ✦很难用一个看板同时满足不同用户的分析需求，例如用户A只需查看聚合指标，用户B却需要进行更细致的分析。 ✦ 为了解决上述问题场景，在DataTalk平台的黑科技系列中，“变量”功能可以说是一大利器。 充分利用变量
预告: 下一次培训主要面向DBA, 讲一下ora工具的用法与用途,大概需要一天时间.
神经网络的快速发展离不开底层数学算法的演进。反向传播算法作为神经网络中学习的主力，最初是在20世纪70年代引入的，但其重要性直到1986年由一篇着名的论文才得到充分的重视，其作者是DavidRumelhart，GeoffreyHinton和RonaldWilliams。该论文描述了几种神经网络，而其中反向传播比其他早期的学习方法快得多，从而可以使用神经网络来解决以前不能解决的问题。 说到神经网络，大家看到这个图应该不陌生： 📷 其对应的表达式如下： 上面式中的Wij就是相邻两层神经元之间的权值，它们就是深度
为什么要分库的原因：1)很多时候接口性能慢都是数据库造成的,2)并发量比较大时，大量的数据库请求，会带来磁盘I/O的性能瓶颈，3)来越多，导致sql查询数据，即使走了索引也比较慢。
需求描述 实现的sql 案例演示 字符串拆分： SUBSTRING_INDEX（str, delim, count） 替换函数：replace( str, from_str, to_str) 获取字符串长度：LENGTH( str ) 实现的原理解析 实现sql 正式的原理解析 Step1：首先获取最后需被拆分成多少个字符串，利用 help_topic_id 来模拟遍历 第n个字符串。 Step2：根据“，”逗号来拆分字符串，此处利用 SUBSTRING_INDEX（str, delim, count） 函数，最后把结果赋值给 num 字段。 扩展：判断外部值是否在 num列值中 find_in_set instr 字符串转多列
explode(col)：将hive一列中复杂的array或者map结构拆分成多行。 explode(ARRAY) 数组的每个元素生成一行 explode(MAP) map中每个key-value对，生成一行，key为一列，value为一列
工作 20x20 大小的人脸检测，为了获取尽可能多的负样本，拍摄一张 1000x1000 像素大小的车的图像，将其拆分为 20x20 大小的片段，⇒ 50x50 也可将 1000x1000 ⇒ 拆分为 10x10 大小，100x100 副负样本图像，为了保持大小的一致，还需进一步将其拉伸到 20x20 的大小；
造成第三条语句执行时间如此长的主要原因就是大量的 OR 语句会导致 SQL 解析非常耗时.
如果你想熟练写各种统计报表的 SQL，那么行转列是你绕不开的一个点，你必须得掌握它。
1、概述 本文简要描述ES查询性能的优化过程。忽略很多细节，其实整个过程并不顺利，因为并没有一个明确的指引，教你怎么做就能让性能大幅提升。很多时候不同业务有不同的场景，还是需要自己摸索一番。比如用filter过滤取代query查询，明明官方文档说filter速度更快。但应用到我们业务来，一开始却没有明显效果。经过反复测试，发现虽然filter可以省略计算分数的环节，但我们的业务查询场景，一次返回数据量不会很多，最大的瓶颈不在于打分，而在于range过滤和排序。可是range过滤和排序，这方面在网上却很少
前段时间查自己的代码行数时, 用了”find . -name “*.cs” | xargs wc -l“, 但是对xargs在这里的作用有点不了解, 因为网上资料主要都在说 xargs的如下作用: 1. 给其他命令传递参数的一个过滤器 2. xargs可以将单行或多行文本输入转换为其他格式，例如多行变单行，单行变多行。 3. 防止溢出, 一次从标准输入只读取一部分值, 但是我这里不存在溢出的问题. 根据man手册, xargs的作用是 “xargs从stdin读入每一条, 并且以空白字元或断行字元作为分辨, 将stdin的条目分隔成为 arguments. 因为是以空白字元作为分隔, 所以如果有一些档名或者是其他意义的名词内含有空白字元的时候, xargs 可能会误判, 如果需要处理特殊字符, 需要使用-0参数进行处理.”
在一些比赛中，为了公平起见，算法端会在评委给出的分数里面去掉一个最高分和一个最低分，再求平均分，平均分即是选手的最后得分。
ELK最早是Elasticsearch（以下简称ES）、Logstash、Kibana三款开源软件的简称，三款软件后来被同一公司收购，并加入了Xpark、Beats等组件，改名为Elastic Stack，成为现在最流行的开源日志解决方案，虽然有了新名字但大家依然喜欢叫她ELK，现在所说的ELK就指的是基于这些开源软件构建的日志系统。
前两天朋友提了一个和SQL有关的问题，准确地说，是和字符串转换有关的，首先我们创建测试表，用模拟数据进行说明，
最近遇到一个奇怪的业务问题，分析后发现是DB插入了bookListId为NULL的数据，并导致重复写入的问题。
一、字符串拆分： SUBSTRING_INDEX（str, delim, count）
在SQL Server2005中继续延续了微软在.Net中的设计思想 将XML和.Net紧密地结合到其中.用.Net在Sql2005中写存储过程定义函数我还没有研究过,今天就只简单得谈谈XML在SQL2005中的应用.
ETL (Extract-Transform-Load 的缩写，即数据抽取、转换、装载的过程)，对于企业或行业应用来说，我们经常会遇到各种数据的处理，转换，迁移，所以了解并掌握一种ETL工具的使用，必不可少。
分桶表是对列值取哈希值的方式，将不同数据放到不同文件中存储。 对于hive中每一个表、分区都可以进一步进行分桶。（可以对列，也可以对表进行分桶） 由列的哈希值除以桶的个数来决定每条数据划分在哪个桶中。
Spark SQL是spark主要组成模块之一，其主要作用与结构化数据，与hadoop生态中的hive是对标的。而DataFrame是spark SQL的一种编程抽象，提供更加便捷同时类同与SQL查询语句的API，让熟悉hive的数据分析工程师能够非常快速上手。
下面就做个小例子, 创建 hive 表 doc, 表里只有一列 text 类型为 string, 将 hadoop 目录下的 README.txt 导入该表, 并写出 sql 求出 wordcount
接上篇，上篇主要是从字段类型，索引，SQL语句，参数配置，缓存等介绍了关于MySQL的优化，下面从表的设计，分库，分片，中间件，NoSQL等提供更多关于MySQL的优化。
生产环境中使用StarRocks一般都是多节点，3个fe3个be已经是很小的规模了，出现问题需要查日志的话，6个节点上找日志是比较费劲的，我们希望能够将日志都收集到es，查找方便而且支持搜索，提升排查问题的效率。
在Hive中会有很多数据是用Json格式来存储的，如开发人员对APP上的页面进行埋点时，会将多个字段存放在一个json数组中，因此数据平台调用数据时，要对埋点数据进行解析。接下来就聊聊Hive中是如何解析json数据的。
经过为期两个月的开发，我们很高兴地宣布 eKuiper 1.10.0 现已正式发布！
查询学生上课人数超过 “Eastern Heretic” 的任意一门课的学生人数的课程信息，请使用 ANY 操作符实现多行子查询。（Lintcode刷题记录）
文本块是JDK增强建议 （JEP 355），可以在JDK13和JDK14中作为预览语言功能使用。它计划在JDK15中成为永久性功能。文本块是一个字符串文字，它跨越多行，并且不需要大多数转义字符。
ES提供了丰富多彩的查询接口，可以满足各种各样的查询要求。更多内容请参考:ELK修炼之道 Query DSL结构化查询 Query DSL是一个Java开源框架用于构建类型安全的SQL查询语句。采用API代替传统的拼接字符串来构造查询语句。目前Querydsl支持的平台包括JPA,JDO，SQL，Java Collections，RDF，Lucene，Hibernate Search。 elasticsearch提供了一整套基于JSON的查询DSL语言来定义查询。 Query DSL当作是一
对产品经理来说，绝大多数工作时间都是围绕需求展开的——需求分析、需求调研、跟进实现需求等。
数据库实际上是一个用于存储数据的电子文件柜。同时，用户可以添加、删除、更改和检查数据。在企业应用中，数据库非常重要，因此程序员在面试时经常被问及数据库。当面试官问你对数据库优化了解多少时，你应该如何回
五月份TIOBE编程语言排行榜，Python追上Java又回到第二的位置。Python如此受欢迎一方面得益于它崇尚简洁的编程哲学，另一方面是因为强大的第三方库生态。
互联网后台开发，通常意味着分布式、大数据，涉及到高性能、系统容灾、数据容灾、高可用性、数据一致性等。自从2008年Hadoop在华夏大地蓬勃发展，开源如火山爆发在业界百花齐放，茁壮成长。国内的BAT、华为和小米等也大量的参与了国际开源，甚至开源了大量优秀的久经考验的内部系统，如阿里的Tair、druid、fastjson、jstorm、AliSQL、RocketMQ和腾讯的RapidJSON、libco、PhxPaxos、PhxRPC、PhxQueue、PhxSQL、PaxosStore、MSEC、Tars、TAF等。
mysql和redis的关系？ 要根据具体的业务情景去选型： mysql存储在磁盘中 redis存储在内存中 redis适合存在一些比较热的数据，使用频繁的数据，比如下面的应用场景 排行榜 粉丝 关注 消息队列推送 数据库 降级处理 其作用是为了适应不同版本的sql，不同型号的硬件设备，做到向下兼容 通过日志文件分析 查看日志 如何进行分库分表（sharding） 数据库sharding，多表多数据适合做垂直切分；如果表不多，但是每张表的数据多适合做水平切分。 垂直切分：规则简单实施方便；根据不同的表来拆分
与其它数据库不同，MySQL可以运行在不同的SQL Mode下。SQL Mode定义MySQL应该支持什么样的SQL语法，以及它应该执行什么样的数据验证检查。
在使用 pandas 进行数据分析的过程中，我们常常会遇到将一行数据展开成多行的需求，多么希望能有一个类似于 hive sql 中的 explode 函数。
本文将从Python生态、Pandas历史背景、Pandas核心语法、Pandas学习资源四个方面去聊一聊Pandas，期望能带给大家一点启发。
最近由于应用需要进行多租户改造，对监控盯的较紧。发现了应用的一些问题，应用的hsf consumer成功率，不是一直都是100，偶尔出现99.99的情况，进一步查应用日志发现，是因为慢sql导致服务超时失败。
项目开发中，在进行数据库表结构设计时，会根据业务需求及业务模块之间的关系，分析并设计表结构，由于业务之间相互关联，所以各个表结构之间也存在着各种联系，基本上分为三种：
比如对一个企业进行信用评级，涉及三个维度：企业年龄、企业注册资本与企业法人年龄。当然，在这个例子中各项值暂定为都是越高所得的评定分值越高。
ForkJoin框架是Java7 提供的把一个大任务分割成若干个小任务，最终汇总每一个任务结果后得到大任务结果的框架。ForkJoinPool继承AbstractExecutorService，实现了Executor，ExecutorService。ForkJoinPool用来实现工作窃取算法。
1、转换是转换里面的第四个分类。转换属于ETL的T，T就是Transform清洗、转换。ETL三个部分中，T花费时间最长,是一般情况下这部分工作量是整个ETL的2/3。
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