数据库操作在web开发中扮演着一个很重要的角色,网站中很多重要的信息都需要保存到数据库中.如用户名.密码等等其他信息.Django框架是一个基于MVT思想的框架,也就是说他本身就已经封装了Model类,可以在文件中直接继承过来.但是在Flask中,并没有把Model类封装好,需要使用一个扩展包,Flask-SQLAlchemy.它是一个对数据库的抽象,让开发者不用这些编写SQL语句,而是使用其提供的接口去操作数据库,这其中涉及到一个非常重要的思想:ORM什么是ORM呢?下面我们就来详细讲解一下.

 在关系型数据库中,要实现join操作是非常方便的,通过sql定义的join原语就可以实现.在hdfs存储的海量数据中,要实现join操作,可以通过HiveQL很方便地实现.不过HiveQL也是转化成MapReduce来完成操作,本文首先研究如何通过编写MapReduce程序来完成join操作. 一.Map-Join:在Reduce端完成的join操作  假设存在用户数据文件users.txt和用户登录日志数据文件login_logs.txt,数据内容分别如下所示:  用户数据文件user.tx

class A { public int id { get; set; } public string name { get; set; } } class B { public int id { get; set; } public int age { get; set; } } class C { public int id { get; set; } public string address { get; set; } } private void button8_Click(objec

前段时间有一个业务需求,要在外网商品(TOPB2C)信息中加入 联营自营 识别的字段.但存在的一个问题是,商品信息 和 自营联营标示数据是 两份数据:商品信息较大,是存放在hbase中.他们之前唯一的关联是url.所以考虑用url做key将两者做join,将 联营自营标识 信息加入的商品信息中,最终生成我需要的数据: 一,首先展示一下两份数据的demo example 1. 自营联营标识数据(下面开始就叫做unionseller.txt) http://cn.abc.www/product436

1.join语句 Sql join语句用来合并两个或多个表中的记录.ANSI标准SQL语句中有四种JOIN:INNER,OUTER,LEFTER,RIGHT,一个表或视图也可以可以和它自身做JOIN操作.下面举例说明.下面所举的例子使用的表有Employee和Department,在这两个表中Department.DepartmentID是主键,Employee.DepartmentID是外键. 图1—Employee表 LastName DepartmentID Country Employe

原文:SQL点滴2-重温sql语句中的join操作 1.join语句 Sql join语句用来合并两个或多个表中的记录.ANSI标准SQL语句中有四种JOIN:INNER,OUTER,LEFTER,RIGHT,一个表或视图也可以可以和它自身做JOIN操作.下面举例说明.下面所举的例子使用的表有Employee和Department,在这两个表中Department.DepartmentID是主键,Employee.DepartmentID是外键. 图1—Employee表 LastName De

hive的多表连接,都会转换成多个MR job,每一个MR job在hive中均称为Join阶段.按照join程序最后一个表应该尽量是大表,因为join前一阶段生成的数据会存在于Reducer 的buffer中,通过stream最后面的表,直接从Reducer中读取已经缓冲的中间数据结果,与后面的大表进行连接时,只需要从buffer中读取缓存的key,与大表中的指定key进行连接,速度更快,也避免内存缓冲区溢出. SELECT a.val, b.val, c.val FROM a JOIN b

0. 说明 在 Hive 中进行 join 操作 1. 操作步骤 1.0 建表 在 hiveserver2 服务启动的前提下,在 Beeline客户端中输入以下命令 # 新建顾客表 create table customers(id int, name string, age int) row format delimited fields terminated by '\t'; # 新建订单表 create table orders(oid int, oname string, oprice

这些子查询在oracle和mysql等数据库中都能执行,但是在hive中却不支持,但是我们可以把这些查询语句改为join操作: -- 1.子查询 select * from A a where a.update_time = (select min(b.update_time) from A b) -- 2.in操作 select * from A a where a.dept = 'IT' and a.num ') 改为join操作如下: select t2.* from (select mi

Hadoop基础-MapReduce的Join操作 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.连接操作Map端Join(适合处理小表+大表的情况) no001 no002 no003 no004 no005 no006 no007 no008 orders.txt 文件内容 linghunbaiduren yinzhengjie alex linhaifeng wupeiqi xupeicheng changqiling laowang customers.txt 文

1 问题描述 在调用一个MySQL存储过程的时候,有时候会出现下面的错误: Illigal mix of collations(gbk\_chinese\_ci, IMPLICIT) and (latin1\_swedish\_ci, IMPLICIT) for operation '=' 我从去年到现在遇到了很多这个问题,这篇文章做一下解决方法的总结,基本上能覆盖这个问题的所有解法 2 问题根源 这个问题的出现是由于JOIN操作时=操作符的左右参数的字符编码不一致导致导致的,解决问题的方法也基

本文为<Flink大数据项目实战>学习笔记,想通过视频系统学习Flink这个最火爆的大数据计算框架的同学,推荐学习课程: Flink大数据项目实战:http://t.cn/EJtKhaz 1. Window CoGroup与Join 1.1回顾RDBMS各种join 假设有两个表A和B 1.CROSS JOIN(AB的笛卡尔积/交叉联接) 省略写法为join,由于其返回的结果为被连接的两个数据表的乘积,因此当有WHERE, ON或USING条件的时候一般不建议使用,因为当数据表项目太多的时候,

估计Phoenix中支持Joins,对很多使用Hbase的朋友来说,还是比较好的.下面我们就来演示一下. 首先看一下几张表的数据: Orders表: OrderID CustomerID ItemID Quantity Date 1630781 C004 I001 650 09-01-2013 1630782 C003 I006 2500 09-02-2013 1630783 C002 I002 340 09-03-2013 1630784 C004 I006 1260 09-04-2013 1

笔记-flask基础操作 1.      前言 本文为flask基础学习及操作笔记,主要内容为flask基础操作及相关代码. 2.      开发环境配置 2.1.    编译环境准备 安装相关Lib windows环境下: cd ….venv/Scripts active pip install flask 2.2.    pycharm配置 在setting中的编译器中新增编译器(指向venv中的Python文件) 在run/debug configure中使用新增的编译器. 3.     

一.准备两张表以及对应的数据 (1)m_ys_lab_jointest_a(以下简称表A) 建表语句: create table if not exists m_ys_lab_jointest_a ( id bigint, name string ) row format delimited fields terminated ' lines terminated ' stored as textfile;   具体数据如下: id name 1 北京 2 天津 3 河北 4 山西 5 内蒙古

哈喽-各位小伙伴们中秋快乐,好久没更新新的文章啦,今天分享如何使用mapreduce进行join操作. 在离线计算中,我们常常不只是会对单一一个文件进行操作,进行需要进行两个或多个文件关联出更多数据,类似与sql中的join操作. 今天就跟大家分享一下如何在MapReduce中实现join操作 需求 现有两张,一张是产品信息表,一张是订单表.订单表中只表存了产品ID,如果想要查出订单以及产品的相关信息就必须使用关联. 实现 根据MapReduce特性,大家都知道在reduce端,相同key的ke

1.关于hive中的各种join Hive中有许多的Join操作,例如:LEFT.RIGHT和FULL OUTER JOIN,INNER JOIN,LEFT SEMI JOIN等: 1.1.准备两组数据: a.txt b.txt 1,a 2,bb 2,b 3,cc 3,c 7,yy 4,d 9,pp 7,y 8,u 1.2.在Hive中建表: create table a(id int,name string) row format delimited fields terminated by

首先我们对于join操作,需要了解两个概念:驱动表和被驱动表.首先先给出两张表: CREATE TABLE `t2` ( `id` ) NOT NULL, `a` ) DEFAULT NULL, `b` ) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`), KEY `a` (`a`) ) ENGINE=InnoDB; drop procedure idata; delimiter ;; create procedure idata() begin declare i int;

上次和朋友讨论到mapreduce,join应该发生在map端,理由太想当然到sql里面的执行过程了 wheremap端 join在map之前(笛卡尔积),但实际上网上看了,mapreduce的笛卡尔积发生在reduce端,下面哥们有个实现过程可以参考(http://blog.csdn.net/xyilu/article/details/8996204).有空再看看 实际上实现过程是不是和他写的代码一样.             前阵子把MapReduce实现join操作的算法设想清楚了,但一直

一.背景 MapReduce提供了表连接操作其中包括Map端join.Reduce端join还有半连接,现在我们要讨论的是Map端join,Map端join是指数据到达map处理函数之前进行合并的,效率要远远高于Reduce端join,因为Reduce端join是把所有的数据都经过Shuffle,非常消耗资源. 二.具体join 1.join的例子     比如我们有两个文件,分别存储 订单信息:products.txt,和 商品信息:orders.txt ,详细数据如下: products.t

Python 数据库框架 大多数的数据库引擎都有对应的 Python 包,包括开源包和商业包.Flask 并不限制你使用何种类型的数据库包,因此可以根据自己的喜好选择使用 MySQL.Postgres.SQLite.Redis.MongoDB 或者 CouchDB. 如果这些都无法满足需求,还有一些数据库抽象层代码包供选择,例如SQLAlchemy和MongoEngine.你可以使用这些抽象包直接处理高等级的 Python 对象,而不用处理如表.文档或查询语言此类的数据库实体. 选择数据库框架的