Oracle知识梳理(三)操作篇:SQL基础操作汇总 一.表操作 1.表的创建(CREATE TABLE): 基本语句格式:       CREATE TABLE  table_name ( col_name    datatype, --); 解释: table_name 为要创建的表的名称(同一登录用户下表名必须唯一),col_name 为表中属性的名称,datatype 为属性的相应数据类型,同一表中会有许多字段,也可以在字段数据类型后追加各种约束条件(具体见约束). 例: 2.表的修改(…

(2.5)Mysql之SQL基础——数据类型 关键词:mysql数据类型 目录: 一.整数型 二.小数型(以下均不能使用无符号) 三.日期时间型 四.字符串型 一.整数型 额外参数示例: int [(n)] [unsigned] [zerofill] [1]int(4) :显示的宽度,默认为11位,这个并不影响正常情况的显示和存储(不会影响宽度大于这个定义的值). 当int字段类型设置为无符号且填充零(UNSIGNED ZEROFILL)时,当数值位数未达到设置的显示宽度时,会在数值前面补充零直…

Spark SQL 支持多种数据类型,并兼容Python.Scala等语言的数据类型. 一,Spark SQL支持的数据类型 整数系列: BYTE, TINYINT:表示1B的有符号整数 SHORT, SMALLINT:表示2B的有符号整数 INT, INTEGER:表示4B的有符号整数 LONG, BIGINT:表示8B的有符号整数 小数系列: FLOAT, REAL:表示4B的单精度浮点数 DOUBLE:表示8B的双精度浮点数 DECIMAL, DEC, NUMERIC:表示任意精度的带符号…

在本系列中.主要介绍LINQ to SQL基础的东西,由于LINQ太强大了,它对我们寻常使用不同的数据源有着不同的内容,其包含对于SQL Server 数据库的LINQ to SQL:对于XML 文档的LINQ to XML.对于 ADO.NET 数据集的LINQ to DataSet.对于.NET 集合.文件.字符串等的LINQ to Objects.例外也出现了一些对LINQ支持的开源项目,比如LINQ to JSON,LINQ for NHibernate等等. 在这个系列中,一些关于LI…

spark的机器学习库,包含常见的学习算法和工具如分类.回归.聚类.协同过滤.降维等使用算法时都需要指定相应的数据集,下面为大家介绍常用的spark ml 数据类型.1.本地向量(Local Vector)存储在单台机器上,索引采用0开始的整型表示,值采用Double类型的值表示.Spark MLlib中支持两种类型的矩阵,分别是密度向量(Dense Vector)和稀疏向量(Spasre Vector),密度向量会存储所有的值包括零值,而稀疏向量存储的是索引位置及值,不存储零值,在数据量比较大…

前一篇文章是Spark SQL的入门篇Spark SQL初探,介绍了一些基础知识和API,可是离我们的日常使用还似乎差了一步之遥. 终结Shark的利用有2个: 1.和Spark程序的集成有诸多限制 2.Hive的优化器不是为Spark而设计的,计算模型的不同,使得Hive的优化器来优化Spark程序遇到了瓶颈. 这里看一下Spark SQL 的基础架构: Spark1.1公布后会支持Spark SQL CLI . Spark SQL的CLI会要求被连接到一个Hive Thrift Server…

http://blog.csdn.net/oopsoom/article/details/42061077 一.Spark SQL External DataSource简介 随着Spark1.2的发布,Spark SQL开始正式支持外部数据源.Spark SQL开放了一系列接入外部数据源的接口,来让开发者可以实现. 这使得Spark SQL支持了更多的类型数据源,如json, parquet, avro, csv格式.只要我们愿意,我们可以开发出任意的外部数据源来连接到Spark SQL.之前…

从决定写Spark SQL文章的源代码分析,到现在一个月的时间,一个又一个几乎相同的结束很快,在这里也做了一个综合指数,方便阅读,下面是读取顺序 :) 第一章 Spark SQL源代码分析之核心流程 第二篇 Spark SQL Catalyst源代码分析之SqlParser 第三篇 Spark SQL Catalyst源代码分析之Analyzer 第四篇 Spark SQL Catalyst源代码分析之TreeNode Library 第五篇 Spark SQL Catalyst源代码分析之Op…

从决定写Spark SQL源码分析的文章,到现在一个月的时间里,陆陆续续差不多快完成了,这里也做一个整合和索引,方便大家阅读,这里给出阅读顺序 :) 第一篇 Spark SQL源码分析之核心流程 第二篇 Spark SQL Catalyst源码分析之SqlParser 第三篇 Spark SQL Catalyst源码分析之Analyzer 第四篇 Spark SQL Catalyst源码分析之TreeNode Library 第五篇 Spark SQL Catalyst源码分析之Optimize…

Spark SQL 表的命名方式是db_name.table_name,只有数据库名称和数据表名称.如果没有指定db_name而直接引用table_name,实际上是引用default 数据库下的表.在Spark SQL中,数据库只是指定表文件存储的路径,每个表都可以使用不同的文件格式来存储数据,从这个角度来看,可以把database看作是Databricks 表的上层目录,用于组织数据表及其文件. 在python语言环境中,可以使用 %sql 切换到SQL命令模式: %sql 一,数据库 常用…