今天纠结了好长时间 , 才解决的一个问题 , 问题原因是 求得多条数据中, 时间和日期是最大的一条数据 先前是以为只要msx 函数就可以解决的 , Select * from tableName...， 因为测试的时候是一天中的两条数据， 没有不同的日期，所以当日以为是正确的 ，然而第二天写入数据了，要取出数据，却发现没有数据， 返回空的行， 以为都是代码又有问题 了，找了半天都没有 ，仔细看看了存储过程中的代码...这个是嵌套查询的语句。 先执行的是外部查询的语句 。 比如说有三条信息.用上面写的语句在SQL分析器中执行 分析下这样的查询 先查找的是 日期 ， 日期最大是下面两条语句 。 在对比时间 。...发现时间最大的只有一 条数据， 这样第二条数据就理所当然的被取出来了。 这个是当时测试的结果 但后来我修改了数据 。第二天测试发现，数据为空了。 没有数据 。...分析是这样的 查询到的最大天数是2013-03-18这条数据。第三行。 而时间最带的是21:12:21 是第二条数据 这样与的结果就是没有交集，为空了。 后来通过 查找课本和询问他人。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 在做嵌套查询时，如果嵌套的条件在另一张表中没有数据，则会报错。这时候可以用： ifnull(max(xx),”) 来进行处理。字符串也可以比较大小。
导读 当今信息时代，数据堪称是最宝贵的资源。沿承系列文章，本文对SQL、Pandas和Spark这3个常用的数据处理工具进行对比，主要围绕数据查询的主要操作展开。 ?...在最新TIOBE排行榜中，SQL位居第10位 一般而言，一句标准的SQL语句按照书写顺序通常含有如下关键词： select：指定查询字段 distinct：对查询结果字段进行去重 from：明确查询的数据库和表...，但查询资料未果后，就放弃了…… 当然，本文的目的不是介绍SQL查询的执行原理或者优化技巧，而仅仅是对标SQL查询的几个关键字，重点讲解在Pandas和Spark中的实现。...02 Pandas和Spark实现SQL对应操作 以下按照SQL执行顺序讲解SQL各关键字在Pandas和Spark中的实现，其中Pandas是Python中的数据分析工具包，而Spark作为集Java...数据过滤在所有数据处理流程中都是重要的一环，在SQL中用关键字where实现，在Pandas和Spark中也有相应的接口。 Pandas。
递归查询原理 SQL Server中的递归查询是通过CTE(表表达式)来实现。...是指递归次数上限的方法是使用MAXRECURION。 递归查询的优点 效率高，大量数据集下，速度比程序的查询快。...Company表里的数据 查询每个部门的的直接上级ID WITH CTE AS( SELECT 部门ID,父级ID,部门名称,部门名称 AS 父级部门名称 FROM Company WHERE 父级...2、迭代公式是 UNION ALL 下面的查询语句。在查询语句中调用中CTE，而查询语句就是CTE的组成部分，即 “自己调用自己”，这就是递归的真谛所在。...具体结果如下： 以上就是递归查询的一些知识介绍了，自己可以动手实验一下，这个一般在面试中也经常会考察面试者，希望能帮助到大家~
我们知道，通过Delete From [xxx] where a=x 可以删除数据，那么如何删除通过查询出来的数据呢？...示例 w3resources - SQL Delete records using subqueries DELETE FROM customer1 WHERE agent_code=ANY( SELECT...agent_code FROM agents WHERE working_area='London'); 那么我们如何删除通过查询发现对比两个查询中的不一致的呢？...SQL Compare A ∪ B : UNION or UNION ALL (UNION eliminates duplicates, UNION ALL keeps them) A ∩ B : INTERSECT...CustPhone FROM Original EXCEPT SELECT CustId, CustName, CustAddress, CustPhone FROM Revised 所以当我们想要删除通过查询对比出不一致的数据
: 第一层的父查询为在课程表 courses 中查询满足条件的全部课程信息，这个条件由子查询来完成，即为，查询学生上课人数超过 ”Eastern Heretic“ 的任意一门课的学生人数。...这一部分的子查询中需要结合 ANY 操作符实现。之后，再将子查询进行拆分，形成第二层的嵌套子查询。...第二层的父查询为在课程表 courses 中根据教师 id 查询学生上课人数， 其子查询为在教师表 teachers 中查找教师名 name 为 “Eastern Heretic” 的教师 id。...结合以上，使用 SQL 中子查询的方式如下：) SELECT * FROM `courses` WHERE `student_count` > ANY ( SELECT `student_count...= 但是有些数据库会报错，例如SQL2000 —-- AND `teacher_id` ( SELECT `id` FROM `teachers` WHERE `name` = 'Eastern
一、问题现象 今天有客户咨询到我们，他们利用spark sql查询简单的sql： select * from datetable limit 5; //假设表名是datetable 结果报错内存溢出：...因此，我们用hive原生sql查询，发现不存在这个问题。 二、排查问题 经过分析，发现被查询的表数据量特别大，整个表有1000多亿行数据。...数据表存储在HDFS的目录结构也是： /${hive-warehouse}/dbname/tablename/dt=xxx/hour=xxx/files 根据之前使用spark sql的经验、以及逛社区查找的信息...sql至少会扫描一个完整的第一重分区的数据，当数据量很大的时候，因此往往会出现内存不足。...三、验证结论 1、首先我们直接用spark sql查询： select * from datetable limit 5; 从日志可以查看出excutor在疯狂地扫描HDFS的文件： 而且这些被扫描的
最近工作需要使用到Spark操作Hbase，上篇文章已经写了如何使用Spark读写Hbase全量表的数据做处理，但这次有所不同，这次的需求是Scan特定的Hbase的数据然后转换成RDD做后续处理，简单的使用...Google查询了一下，发现实现方式还是比较简单的，用的还是Hbase的TableInputFormat相关的API。...基础软件版本如下： 直接上代码如下： 上面的少量代码，已经完整实现了使用spark查询hbase特定的数据，然后统计出数量最后输出，当然上面只是一个简单的例子，重要的是能把hbase数据转换成RDD，只要转成...new对象，全部使用TableInputFormat下面的相关的常量，并赋值，最后执行的时候TableInputFormat会自动帮我们组装scan对象这一点通过看TableInputFormat的源码就能明白...： 上面代码中的常量，都可以conf.set的时候进行赋值，最后任务运行的时候会自动转换成scan，有兴趣的朋友可以自己尝试。
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/117684.html原文链接：https://javaforall.cn
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 我们在实际应用中，或许会用到关于sql的联合查询的应用，下面来总结一下联合查询的具体应用，做一下记录便于记忆。...首先，通过一个实例来讲一下联合查询（关键词 union） 语法： select ……… union select …….. union ……. select * from empoloyees where...*查询中国用户中男性的信息和外国用户中男性用户的信息，数据是分别存在两个不同的数据表格中，且数据的字段名不一致* select id, cname ,csex from t_ca where csex...所以我们通过上面的例子可以看出来联合查询的应用场景就是： 要查询的结果来自于多个表，且多个表没有直接的连接关系，但查询的信息是一致的。...那我们在使用联合查询时需要注意的事项都有哪些，一起来看一下： 1、要求多条查询语句的查询列数是一致的。 2、要求多条查询语句的查询的每一列的类型和顺序最好是对应一致的。
为了能提高查询效率按优先级主要有一下策略： 1、尽可能早的执行选择操作(最基本的一条) 2、把笛卡尔积和随后的选择操作合并成F连接运算 3、同时计算一连串的选择和投影运算 4、保留同一子式的结果 5、适当对关系文件进行预处理
当表自查询的时候，就基本会用到递归的查询 比如一个员工表 主键 名字 职位 上级id 部门id id...1001 y100 1003 赵六 员工 1001 y100 像这张表就会用到自查询...， 有自查询的表的话，基本会用到递归查询 比如我要查询部门id为“y100”的，张三经理带领的这个团队底下所有的员工.
连接查询是数据库中最最要的查询， 包括： 1、等值连接查询 2、自然连接查询 3、非等值连接查询 4、自身连接查询 5、外连接查询 6、复合条件查询 等值与非等值连接查询...下面来看一个例子： 假设有一个学生数据库，其中有三张表，即学生信息表（Student）、课程表(Course)、选课表(Study),三张表中的信息如下: 例1：要求查询选修了课程的学生的信息...很显然，需要用连接查询，学生的情况存放在student表中，学生的选课情况存放在Study表中，所以查询实际涉及Student和Study这两个表。...,StudyWHERE Student.Sno=Study.Sno 结果： 自身连接查询：当查询的结果涉及同一个表中两个或以上的列时，考虑用自身连接查询 例2：查询每一门课的间接先行课（即先行课...查询结果： 外连接查询： 分为左外连接，右外连接， 左外连接：根据左表的记录，在被连接的右表中找出符合条件的记录与之匹配，找不到匹配的，用null填充 右连接：根据右表的记录，在被连接的左表中找出符合条件的记录与之匹配
先来回答标题所提的问题，这里的答案是列存储，下面对列存储及在列存储加速 Spark SQL 查询速度进行介绍 列存储 什么是列存储 传统的数据库通常以行单位做数据存储，而列式存储（后文均以列存储简称）以列为单位做数据存储...优势 列存储相比于行存储主要有以下几个优势： 数据即索引，查询是可以跳过不符合条件的数据，只读取需要的数据，降低 IO 数据量（行存储没有索引查询时造成大量 IO，建立索引和物化视图代价较大） 只读取需要的列...，进一步降低 IO 数据量，加速扫描性能（行存储会扫描所有列） 由于同一列的数据类型是一样的，可以使用高效的压缩编码来节约存储空间 当然列存储并不是在所有场景都强于行存储，当查询要读取多个列时，行存储一次就能读取多列...Spark 原始支持 parquet 和 orc 两个列存储，下文的实践使用 parquet 使用 Parquet 加速 Spark SQL 查询 在我的实践中，使用的 Spark 版本是 2.0.0，...limit 1 行存储耗时: 1.7s 列存储耗时: 1.9s 列存储带来的加速会因为不同的数据，不同的查询，不同的资源情况而不同，也许在你的实践中加速效果可能不如或比我这里例子的更好，这需要我们根据列存储的特性来善用之
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...而Spark SQL中对JSON数据的支持极大地简化了使用JSON数据的终端的相关工作，Spark SQL对JSON数据的支持是从1.1版本开始发布，并且在Spark 1.2版本中进行了加强。...SQL中对JSON的支持 Spark SQL提供了内置的语法来查询这些JSON数据，并且在读写过程中自动地推断出JSON数据的模式。...JSON数据集 为了能够在Spark SQL中查询到JSON数据集，唯一需要注意的地方就是指定这些JSON数据存储的位置。...在Spark SQL中所有的查询，查询的返回值是SchemaRDD对象。
-- STRING_AGG 函数是 SQL:2016 标准中新增的函数，不是所有的数据库管理系统都支持该函数。...-- Spark 3.0 中，STRING_AGG 函数被引入作为 SQL:2016 标准的一部分。你可以使用 STRING_AGG 函数将每个分组的数据拼接成一个字符串。...展开（需求1中第二段代码），变成一行数据是每一个同学和一个科目。...，查询选修数据的同学的所有选修课程，结果中的选修课程是数组类型-- 创建表的第二种形式，student_copy 是create table student_copy as select name, collect_list...，查询有哪些不同的课程？
create table Person( cname varchar2(50), cage number(3) ); 插入一些数据: insert into...: select * from Person where cname='张三'; 这样我们就可以查询到名为张三的信息了。...但是这里就有一个缺点，我们每次查询都必须要知道全名才能查询到该姓名在表中的信息，那假如我只知道他姓张或者是张某怎么办呢?我们就要用到模糊查询了。 模糊查询就需要用到like操作符。...(2)查询姓张的人的信息。...select * from Person where cname like '张%'; 查询结果: （3）在表中查询张某的信息。
引言 通过SQL进行检索ElasticSearch的文档，在一些复杂场景更为灵活。由于DSL需要熟悉其语法，自建的日志平台可能将DSL屏蔽和封装，暴露SQL的查询更易上手。...二、Post请求执行SQL分页查询 1.添加测试数据 先造点测试数据，方便测试，请求URL： PUT /library/_bulk?...SQL查询导入的共计3条数据。...，总共3条数据，查询一页2条，返回的最后一行cursor，下一页用它来查。...，需要使用上次查询返回的cursor来查，第二次查询依旧一页2条数据，总共3条，返回了1条数据。
Array[String]) { val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("cocapp").set("spark.kryo.registrator...", classOf[HBaseConfiguration].getName) .set("spark.executor.memory", "4g") val sc: SparkContext...user=root&password=yangsiyi" val rows = sqlContext.jdbc(mySQLUrl, "person") val tableName = "spark...table.put(put) println("insert into success") } } 然而并没有什么乱用，发现一个问题，就是说，在RDD取值与写入HBASE的时候...Count()是可以获取到，但是如果我要在configuration中set列，然后进行查询就会报错了。暂时各种办法尝试无果，还在想办法，也不明原因。 ?
摘 要 在自定义的程序中编写Spark SQL查询程序 1.通过反射推断Schema package com.itunic.sql import org.apache.spark.sql.SQLContext... * Spark SQL * 通过反射推断Schema * by me: * 我本沉默是关注互联网以及分享IT相关工作经验的博客， * 主要涵盖了操作系统运维、计算机编程、项目开发以及系统架构等经验...{SparkConf, SparkContext} import org.apache.spark.sql....{Row, SQLContext} import org.apache.spark.sql.types._ /** * Created by itunic.com on 2017/1/2.... * Spark SQL * 通过StructType直接指定Schema * by me: * 我本沉默是关注互联网以及分享IT相关工作经验的博客， * 主要涵盖了操作系统运维、
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