数据块是Oracle存储和数据操作的最小单位，但不一定和操作系统的os块相同，一个数据块可能有多个os块构成。
在日常使用中，我们可以发现在hive元数据库中的TBL_COL_PRIVS，TBL_PRIVS 、PART_COL_STATS表相当大，部分特殊情况下NOTIFICATION_LOG也可能存在问题，如果集群中有关联的操作时会导致元数据库响应慢，从而影响整个Hive的性能，本文的主要目的通过对Hive 的元数据库部分表进行优化，来保障整个Hive 元数据库性能的稳定性。
作者：唐辉 1.文档编写目的 在日常使用中，我们可以发现在hive元数据库中的TBL_COL_PRIVS，TBL_PRIVS 、PART_COL_STATS表相当大，部分特殊情况下NOTIFICATION_LOG也可能存在问题，如果集群中有关联的操作时会导致元数据库响应慢，从而影响整个Hive的性能，本文的主要目的通过对Hive 的元数据库部分表进行优化，来保障整个Hive 元数据库性能的稳定性。 测试环境 1.CDP7.1.6 、启用Kerberos 2.元数据版本 MariaDB-5.5.60 2.问题
Hive是Apache Hadoop生态系统中的一部分，它提供了一种方便的方式来处理和分析大规模数据。Hive将数据存储在Hadoop分布式文件系统（HDFS）中，并使用类似于SQL的查询语言HQL（Hive Query Language）进行数据操作。在本篇文章中，我们将深入探讨Hive的命令操作以及相应的过程。
日常我们开发时，我们会遇到各种各样的奇奇怪怪的问题（踩坑o(╯□╰)o），这个常见问题系列就是我日常遇到的一些问题的记录文章系列，这里整理汇总后分享给大家，让其还在深坑中的小伙伴有绳索能爬出来。
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上篇教程介绍了 Apache IoTDB 处理时序数据时，能够实现的部分具体功能和具体的操作命令，包括数据导入、基本查询、和聚合查询。
继承 org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic.GenericUDTF;
以上就是mysql数据操作的介绍，希望对大家有所帮助。更多mysql学习指路：MySQL
最近在了解 Presto 和 Trino 对于 Deltalake Connector 的相关实现原理，这里了解完刚好用一篇文章总结下，一是可以帮助自己未来的回顾，二是也希望能够帮助大家，下面都是个人理解，若理解有误，欢迎指出，共勉。
Spark SQL中，SQLContext、HiveContext都是用来创建DataFrame和Dataset主要入口点，二者区别如下：
（1）要求目标表Table2必须存在，并且字段field,field2…也必须存在
DataFrame 数据操作有两种操作数据的方式，一种是使用 DataFrame所支持的 SQL 语法进行数据操作，另一种使用 DataFrame 提供的相关 API 对数据进行操作。
日常我们开发时，我们会遇到各种各样的奇奇怪怪的问题（踩坑o(╯□╰)o），这个常见问题系列就是我日常遇到的一些问题的记录文章系列，这里整理汇总后分享给大家，让其还在深坑中的小伙伴有绳索能爬出来。 同时在这里也欢迎大家把自己遇到的问题留言或私信给我，我看看其能否给大家解决。
看过之前的蜕变系列文章，相信你对mybatis有了初步的认识。但是这些还不够，我们今天进一步来了解下mybatis的一些用法。
在数据库管理中，元数据（metadata）的保护至关重要，而MySQL中的"元数据锁"（MDL锁）就是它的守护者。
前言： Influxdb也是有influxdata公司(www.influxdata.com )开发的用于数据存储的时间序列数据库.可用于数据的时间排列。在整个TIG(Telegraf+influxdb+grafana)方案中，influxdb可算作一个中间件，主要负责原始数据的存储，并按照时间序列进行索引构建以提供时间序列查询接口。在整个TIG方案中，应该先构建的就是Influxdb。 Influxdb研究与实践： influxdb介绍： 使用TSM(Time Structured Merge)存储引擎，
了解如何使用 SELECT、FROM、JOIN、WHERE、GROUP BY、HAVING、ORDER BY、OFFSET 和 FETCH 使用 SQL 检索数据。
数据操作语言：HAVING 子句 分组查询遇到的困难？ 查询部门平均底薪超过2000元的部门编号 错误示范 SELECT deptno FROM t_emp WHERE AVG(sal) >=2000 -- 错在这里出现了聚合函数 GROUP BY deptno; 引入 HAVING 子句 SELECT deptno FROM t_emp GROUP BY deptno HAVING AVG(sal)>=2000; HAVING 子句的用途 查询每个部门中，1982 年以后入职的员工超过 2 个人的部门编
FROM -> WHERE -> GROUP BY -> SELECT -> ORDER BY -> LIMIT
数据操作语言：聚合函数 什么是聚合函数 聚合函数在数据的查询分析中，应用十分广泛。聚合函数可以对 数据求和、求 最大值 和 最小值 、求 平均值 等等。 求公司员工的评价月收入是多少？ SELECT AVG(sal+IFNULL(comm,0)) FROM t_emp; SELECT AVG(sal+IFNULL(comm,0)) AS avg FROM t_emp; SUM 函数 SUM 函数用于求和，只能用户数字类型，字符类型的统计结果为 0 ，日期类型统计结果是毫秒数相加 SELECT SUM(e
还记得那是在2018年的十月的某个日子，虽早已入秋，但夏日的炎热却丝毫不减退散。那时的我正捧着一本SQL Server程序设计的白蓝皮书与九栋315的狗子们，匆匆的走向j1-402进行了我们人生中第一次SQL数据库的学习，时光总是戏人，现实总是玩笑。当初的几个伙伴都走向了各行各业，而唯有我编程课，问啥啥不会，写啥啥就废的我进入了IT行业。说来实在嘲讽，缅怀那些我错过的编程课，致那些年说过无数次“让我学SQL,根本不可能”，我承认我打脸了。正如此章的title一般，“SQL语句， 何必在忆？”
该文介绍了SQL基本语法，包括表库操作、数据操作、查询操作、分组操作、聚合函数、排序查询、聚合函数、分组查询、列操作和修改列。
数据字典就是元数据的集合，比如创建的表，列，约束，触发器等等这些都是元数据，需要保存到数据库中。除此之外，Oracle自身的一些数据库对象，如目录，PL/SQL代码等等这些都是元数据，都需要存放在数据字典中。随着12c 容器数据的普及，Oracle数据字典发生了哪些变化呢，下文即是具体描述。
对于使用单数据库运行的系统来说，如何安全简单地将数据迁移至水平分片的数据库上，一直以来都是一个迫切的需求。对于已经使用了ShardingSphere的用户来说，随着业务规模的快速变化，也可能需要对现有的分片集群进行弹性扩容或缩容。
这里我们假定一个场景，你需要迁移CDH5.12到CDH6.2，CDH5.12和CDH6.2分别是两个不同的集群，我们的工作主要是HDFS数据和各种元数据从CDH5.12迁移到CDH6.2，本文不讨论HDFS数据的迁移也不讨论其他元数据的迁移比如CM或Sentry，而只关注Hive元数据的迁移。这里的问题主要是CDH5.12的Hive为1.1，而CDH6.2中Hive已经是2.1.1，Hive的大版本更新导致保存在MySQL的schema结构都完全发生了变化，所以我们在将CDH5.12的MySQL数据导入到CDH6.2的MySQL后，需要更新Hive元数据的schema。首先Fayson会搭建2个集群包括CDH5.12和CDH6.2，为了真实，我们在接下来的模拟过程中，创建的Hive表包含分区，视图和UDF，好方便验证是否迁移到CDH6.2都能正常运行。具体如何迁移Fayson会在接下来的文章进行详细描述。
通过扩展方法**GetLambdaQuery<T>**获取ILambdaQuery对象
一，这部分主要是关于mysql数据库常用的聚合函数的操作，函数用多了，名字都忘了去怎么说了，所以这里也是用以回顾之前的内容吧。
select * from product where pname like "小_";
Hive将HiveQL（类sql语言）转为MapReduce，完成数据的查询与分析，减少了编写MapReduce的复杂度。它有以下优点：
前面说过，seata在做二阶段提交前会生成前镜像、执行sql、生成后镜像。那么首先需要做的是，有数据源进行连接，然后需要对表的元数据信息进行抽取。这样才可以进行前镜像以及后镜像的操作。
https://www.citusdata.com/blog/2022/03/26/test-drive-citus-11-beta-for-postgres/
链接： https://github.com/chenhaoxiang/Java
今天主要介绍常用的 SQL ，包括对元数据和数据的增删改查，本文的sql都是基于 0.10.0 的，这个大版本马上发布！
1.这里使用的版本：springfox-swagger2（2.4）springfox-swagger-ui （2.4） 2.这里是说明常用注解的含义和基本用法（也就是说已经对swagger进行集成完成） 没有集成的请参见 SpringBoot集成springfox-swagger2构建restful API SpringMVC集成springfox-swagger2构建restful API 官网WIKI 常用注解： – @Api()用于类； 表示标识这个类是swagger的资源 – @ApiOperation()用于方法； 表示一个http请求的操作 – @ApiParam()用于方法，参数，字段说明； 表示对参数的添加元数据（说明或是否必填等） – @ApiModel()用于类 表示对类进行说明，用于参数用实体类接收 – @ApiModelProperty()用于方法，字段 表示对model属性的说明或者数据操作更改 – @ApiIgnore()用于类，方法，方法参数 表示这个方法或者类被忽略 – @ApiImplicitParam() 用于方法 表示单独的请求参数 – @ApiImplicitParams() 用于方法，包含多个 @ApiImplicitParam
前面我们知道pmq的生产者和消费者需要进行生产和消费，需要有基础数据的支撑，也即元数据的支撑。这个过程首先需要有主题，然后创建消费组，在消费组中，我们根据我们的需要进行消息的订阅，订阅中也即绑定了消费组和主题的关系。
关于查询语句有很多，这里基础的不再介绍。主要介绍排序查询、聚合函数、模糊查询、分组查询、分页查询、内连接、外连接、子查询
options("repos" = c(CRAN="https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/")) 对应清华源
而且rand()有一个BUG，报错也就是利用了这个BUG，这个后面会细说，暂时就理解产生随机数就好了
2) 定时备份NameNode上的元数据 每小时或者每天备份，如果数据极其重要，可以5~10分钟备份一次。
对于后端开发人员来说，经常会和数据打交道，今天总结下数据库相关的知识。包括MySQL，JDBC基础，JDBC进阶，MongoDB，性能优化等知识点。
众所周知，在物联网世界里，我们大部分的操作是来自查询，我们面试经常被问到的QPS其实就是针对查询的，说到查询，根据实际的场景也一般分为单个查询和批量查询，例如：查询会员的详情信息是单个查询，查询会员列表就是典型的批量查询，说到批量查询那么每次查询的数量就要受限，DB单次查询量限制，网络传输带宽限制，应用程序接收数据量大小限制等等，那么这时候分页查询变得非常必要，每次查询出指定大小的单页数据，翻页的时候调整分页参数再次查询。
插件Building路径（K3Cloud\K3CloudServer\Bin\）
order by 对查询结果排序[课程号从大到小排列：降序desc]; asc是升序排列
窗口函数，也叫OLAP函数（Online Anallytical Processing，联机分析处理），可以对数据库数据进行实时分析处理。 绝大多数情况，sql语句处理数据是行为基本单位，一行一行的对数据操作。窗口函数则是可以对行数据进行分组，将多行数据分成一组，然后进行组间操作或者组内操作。
hdfs文件有数据，Hive中select * 没有数据，而select count(*)有数据
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