比如event_value是一个json格式的字段,然后想获取里面的id作为单独一列
hudi详细介绍见hudi官网 http://hudi.apache.org/cn/docs/0.5.0-quick-start-guide.html
在 Apache Hudi支持完整的Schema演变的方案中 硬核!Apache Hudi Schema演变深度分析与应用 读取方面,只完成了SQL on Spark的支持(Spark3以上,用于离线分析场景),Presto(用于在线OLAP场景)及Apache Hive(Hudi的bundle包)的支持,在正式发布版本中(Hudi 0.12.1, PrestoDB 0.277)还未支持。
在医疗场景下,涉及到的业务库有几十个,可能有上万张表要做实时入湖,其中还有某些库的表结构修改操作是通过业务人员在网页手工实现,自由度较高,导致整体上存在非常多的新增列,删除列,改列名的情况。由于Apache Hudi 0.9.0 版本到 0.11.0 版本之间只支持有限的schema变更,即新增列到尾部的情况,且用户对数据质量要求较高,导致了非常高的维护成本。每次删除列和改列名都需要重新导入,这种情况极不利于长期发展,所以需要一种能够以较低成本支持完整schema演变的方案。
即席查询AD-HOC :以单独的SQL语句的形式执行的查询就是即席查询,比如说:HUE里面输入SQL语句并获得结果或者使用dbeaver连接hiveserver2自己键入的SQL代码并获取结果,这样的操作就是即席查询。
最近很多时候需要将hivesql转化为prestosql ,这里面有很多不能直接复用需要调整func甚至改用其他逻辑。
hive 查询hudi 数据主要是在hive中建立外部表数据路径指向hdfs 路径,同时hudi 重写了inputformat 和outpurtformat。因为hudi 在读的数据的时候会读元数据来决定我要加载那些parquet文件,而在写的时候会写入新的元数据信息到hdfs路径下。所以hive 要集成hudi 查询要把编译的jar 包放到HIVE-HOME/lib 下面。否则查询时找不到inputformat和outputformat的类。
字符串函数是最常用的的一种函数,在一个具体应用中通常会综合几个甚至几类函数来实现相应的应用:
merge 函数通过一个或多个键将数据集的行连接起来。 场景:针对同一个主键存在的两张包含不同特征的表,通过主键的链接,将两张表进行合并。合并之后,两张表的行数不增加,列数是两张表的列数之和。
merge 通过键拼接列 pandas提供了一个类似于关系数据库的连接(join)操作的方法merage,可以根据一个或多个键将不同DataFrame中的行连接起来 语法如下:
构造payload让信息通过错误提示回显出来 应用场景: 查询不回显内容,会打印错误信息 Update、insert等语句,会打印错误信息
在Owasp发布的top10排行榜里,注入漏洞一直是危害排名第一的漏洞,其中注入漏洞里面首当其冲的就是数据库注入漏洞。一个严重的SQL注入漏洞,可能会直接导致一家公司破产!SQL注入漏洞主要形成的原因是在数据交互中,前端的数据传入到后台处理时,没有做严格的判断,导致其传入的“数据”拼接到SQL语句中后,被当作SQL语句的一部分执行。 从而导致数据库受损(被脱裤、被删除、甚至整个服务器权限沦陷)。
Python在数据分析领域有三个必须需要熟悉的库,分别是pandas,numpy和matplotlib,如果排个优先级的话,我推荐先学pandas。
0x00 简介 利用SQL注入获取数据库数据,利用的方法可以大致分为联合查询、报错、布尔盲注以及延时注入,通常这些方法都是基于select查询语句中的SQL注射点来实现的。那么,当我们发现了一个基于insert、update、delete语句的注射点时(比如有的网站会记录用户浏览记录,包括referer、client_ip、user-agent等,还有类似于用户注册、密码修改、信息删除等功能),还可以用如上方法获取我们需要的数据吗?在这里,我们以MYSQL的显错为例,看一下如何在insert、update、
对表中的记录进行升序asc或者降序desc的排列,默认的是升序asc,同时需要使用order by关键字:
对于数据分析而言,数据大部分来源于外部数据,如常用的CSV文件、Excel文件和数据库文件等。Pandas库将外部数据转换为DataFrame数据格式,处理完成后再存储到相应的外部文件中。 Pandas 常用的导入格式:import pandas as pd
pandas数据处理功能强大,可以方便的实现数据的合并与拼接,具体是如何实现的呢?
data={c:[strc(c)+str(i) for i in ind]
关于如果用pandas库来实现数据集之间合并的文章其实说少也不算少,不过小编总是感觉它们写的算不上完善,所以今天打算来整理与总结一下,本文大概的结构是
本期给大家整理了一下手工的爆库语句,虽然没有sqlmap那么好,但是在特定的情况下还是很有用,大家可以收藏作为一个笔记使用。
Pandas是一个用于数据操作和分析的Python库。它建立在 numpy 库之上,提供数据帧的有效实现。数据帧是一种二维数据结构。在数据帧中,数据以表格形式在行和列中对齐。它类似于电子表格或SQL表或R中的data.frame。最常用的熊猫对象是数据帧。大多数情况下,数据是从其他数据源(如csv,excel,SQL等)导入到pandas数据帧中的。在本教程中,我们将学习如何创建一个空数据帧,以及如何在 Pandas 中向其追加行和列。
直接将值和索引粘合在一起,默认是在axis=0上面工作,得到的是新的Series;改成axis=1,变成一个DF型数据
在Java语言中,我们经常会对字符串进行处理,在MySQL中,我们同样也有这样的函数来处理字符 串,即使用CONCAT函数。
我们使用read读取数据集时,可以先通过info 方法了解不同字段的条目数量,数据类型,是否缺失及内存占用情况
团队纳新了,为了让小鲜肉们有素材,我写了一些基础的东西。大神勿喷..... mysql> select database(); +--------------------+ | database() | +--------------------+ | information_schema | +--------------------+ 1 row in set (0.00 sec) 我当前选中的是information_schema mysql> show tables; +------
这是笔者自行整理出来的有关sql注入的一些知识点,自己还有些迷迷糊糊,可能有些不对的地方。等学完之后,再来详写一系列的关于sql注入的文章
由于做的一个小项目里需要联动查询,一想16种情况,因为我是SSM框架写的,这样我就要写16个接口,16个实现,16条sql语句,想想就大头。既然数据库本身接收的就是String类型,那我就直接在implement中写喽,拼接sql语句。
转载: https://www.cnblogs.com/cui0x01/p/8620524.html
谈到DataFrame数据的合并,一般用到的方法有concat、join、merge。 这里就介绍concat方法,以下是函数原型。
前端构造的SQL语句片段拼接到后台SQL语句中,后台缺乏正确识别和过滤,造成与其外的数据库查询结果。
Pandas 是一款强大的数据处理库,提供了丰富的功能来处理和分析数据。在实际数据分析中,我们常常需要将不同数据源的信息整合在一起。本篇博客将深入介绍 Pandas 中的数据合并与连接技术,帮助你更好地处理多个数据集的情况。
pandas对象中的数据可以通过一些方式进行合并: pandas.concat可以沿着一条轴将多个对象堆叠到一起; pandas.merge可根据一个或多个键将不同DataFrame中的行连接起来。
; # 查询表在哪个数据库与注释 SELECT TABLE_SCHEMA, TABLE_NAME, TABLE_COMMENT FROM information_schema.TABLES WHERE 1=1 # AND TABLE_SCHEMA = '数据库名' AND TABLE_NAME = '表名' # AND TABLE_COMMENT = '表注释' ; # 查询列在哪个表与注释 SELECT c.TABLE_SCHEMA, c.TABLE_NAME, t.TABLE_COMMENT, COL
获取表名可以使用innodb_index_stats,mysql5.5版本级以上,默认使用Innode作为存储引擎。
1、数据清洗是数据分析关键的一步,直接影响之后的处理工作 2、数据需要修改吗?有什么需要修改的吗?数据应该怎么调整才能适用于接下来的分析和挖掘? 3、是一个迭代的过程,实际项目中可能需要不止一次地执行这些清洗操作 4、处理缺失数据:pd.fillna(),pd.dropna() 1、数据连接(pd.merge) 1、pd.merge 2、根据单个或多个键将不同DataFrame的行连接起来 3、类似数据库的连接操作 示例代码: import pandas as pd import numpy as np
MySQL手工注入的基本步骤以及一些技巧的记录,当出现学习手工注入的时候,网上的文章参差不齐,导致很长一段时间对手工注入的理解一直处于一知半解的状态,特此记录本文,让小白们少走些弯路。本文只针对手工注入小白,大牛绕过轻喷。
用中文注释当查询结果的表头 效果展示 # 若存储过程存在则删除 DROP PROCEDURE IF EXISTS sel; # 创建一个存储过程 CREATE PROCEDURE sel(db VAR
在过滤了 select 和 where 的情况下,还可以使用 show 来爆出数据库名,表名,和列名。
文章来源:Python数据分析 目录: DIKW模型与数据工程 科学计算工具Numpy 数据分析工具Pandas Pandas的函数应用、层级索引、统计计算 Pandas分组与聚合 数据清洗、合并、转化和重构 数据清洗是数据分析关键的一步,直接影响之后的处理工作 数据需要修改吗?有什么需要修改的吗?数据应该怎么调整才能适用于接下来的分析和挖掘? 是一个迭代的过程,实际项目中可能需要不止一次地执行这些清洗操作 处理缺失数据:pd.fillna(),pd.dropna() 1.数据连接(pd.merge)
前言 前几天在铂金交流群里,有个叫【🇼 🇺 🇱 🇦】的粉丝在Python交流群里问了一道关于Python自动化办公的问题,初步一看觉得很简单,实际上确实是有难度的,题目如下图所示。 📷 二、解决思路 如果是按照常规思路,首先打开一个Excel表格,之后在表格的最后一列添加对应表名,如果只是一个表格,表格内容只有一行的话,这么操作,三下五除二就完活了。但是如果遇到很多个表格,如果再这样逐个处理,就非常疲劳了。 不过这里给大家介绍一个使用Python自动化办公的方法来帮助大家解决问题,也
MySQL手工注入的基本步骤以及一些技巧的记录,当出现学习手工注入的时候,网上的文章参差不齐,导致很长一段时间对手工注入的理解一直处于一知半解的状态,特此记录本文,让小白们少走些弯路。本文只针对手工注
但是如果查询过程中有一个字符串为 null 则整个结果都将是 null ,这时可以将 null 转换为 ‘’
我们可以通过DataFrame或Series类型的concat方法,来进行连接操作,连接时,会根据索引进行对齐。
创建2个DataFrame:>>>df1=pd.DataFrame(np.ones((4,4))*1,columns=list('DCBA'),inde
函数的第二个参数是可以进行操作的地方,xml文件中查询使用的是/xx/xx/的格式,如果我们写成其他的格式,就会报错,并且会返回我们写入的非法格式内容,而这个非法格式的内容就是我们想要查询的内容。
收到请求的后端PHP代码会将GET方式传入的id=1与前面的SQL查询语句进行拼接,最后传给执行MySQL的查询语句如下:
近期学习 SQL 报错注入,本篇文章为关于报错注入的一些个人理解,如有错误,希望指出 本文使用 sqli-labs 数据库作为示例
可以连接数字或数字字符串的任意组合;连接结果是一个数字字符串。SQL在连接之前将数字转换为规范形式(指数被扩展,前导零和尾随零被删除)。在连接之前,数字字符串不会转换为规范形式。
先浏览页面判断存在注入 >查长度>查数据库>查表>查字段>查数据数量>查用户+密码>解密登录 找不到可注入点可以观察网页是否可以跳转到其他页面,并重新寻找注入点,查询的时候尽量使用group_concat()防止漏数据。
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