GP可以使用date_part / extract从日期时间类型中抽取部分内容. 方法一:extract 格式:extract(field from source)  extract函数从日期.时间数值里抽取子域,例如年.小时等. 注意: source的类型type必须为:timestamp.time.interval类型的值,因此date格式必须转换为timestamp格式 field是一个标识符或者字符串,指定所抽取的域 select extract(century from timesta

参考: https://www.alberton.info/postgresql_meta_info.html https://my.oschina.net/Kenyon/blog/226600 列信息: greenplum: https://www.alberton.info/postgresql_meta_info.html 系统表: greenplum: https: 版本号:SELECT VERSION(); 视图: greenplum: https:/how-to-list-all-v

周金可,就职于听云,维护MySQL和GreenPlum的正常运行,以及调研适合听云业务场景的数据库技术方案. 听云周金可 9月24日,周金可将参加在北京举办的线下活动,并做主题为<GreenPlum在听云大数据实时分析的实践>的分享.值此,他分享了PG.工作上的一些经历和经验. 免费报名链接:http://click.aliyun.com/m/6101/ 正文: 周金可刚参加工作时是做系统运维的,后来慢慢接触了各种数据库,开始对数据库感兴趣,经过一段时间的积累后转向了DBA. “在我加入听云时

1.创建资源队列语法 Command:     CREATE RESOURCE QUEUEDescription: create a new resource queue for workload managementSyntax:CREATE RESOURCE QUEUE name WITH (queue_attribute=value [, ... ]) where queue_attribute is:   ACTIVE_STATEMENTS=integer        [ MAX_CO

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title: xpath提取多个标签下的text author: 青南 date: 2015-01-17 16:01:07 categories: [Python] tags: [xpath,Python,xml,scrapy] --- 本文首发在http://kingname.info 在写爬虫的时候,经常会使用xpath进行数据的提取,对于如下的代码: <div id="test1">大家好!</div> 使用xpath提取是非常方便的.假设网页的源代码在s

开博好久了,今天第一次发表技术文档,之前总是将一些好的事例保存在电脑,时间久了找起来也很麻烦,所以还是放在博客里进行归类比较方便,这样也能将自己在学习过程中的一些心得体会分享给大家,也能给需要的人一点帮助. 一个朋友需要我帮忙给写一个能够提取网页中Email地址的小程序,所以就用Java语言帮他做了一个,有不完善的地方还请大家谅解,并提出来,一起学习. 源代码详见附件!加压后将将readme.htm放在F:\\share\\readme.htm,也可自定义目录,自定义目录需要修改对应的代码文件路

gulp是前端开发过程中对代码进行构建的工具,是自动化项目的构建利器. browseriyf是模块化打包工具. 一般情况下,Browserify 会把所有的模块打包成单个文件.单个文件在大多数情况下是适用的,可以减少 HTTP 请求数量,提高性能.不过在其他一些情况下,打包的单个文件可能过大,使得页面的初始加载时间过长.这主要是因为单个文件中包含了全部的模块,其中的某些模块使用得很少,或是在页面初始加载的时候不需要,可以在需要的时候再加载.这个时候可以用 Browserify 的插件来创建不同的

Greenplum 的分布式框架结构 1.基本架构 Greenplum(以下简称 GPDB)是一款典型的 Shared-Nothing 分布式数据库系统.GPDB 拥有一个中控节点( Master )统筹整个系统,并在整个分布式框架下运行多个数据库实例( Segment ).Master 是 GPDB 系统的访问入口,其负责处理客户端的连接及 SQL 命令.协调系统中的其他 Segment 工作,Segment 负责管理和处理用户数据.而每个 Segment 实际上是由多个独立的 Postgre

简介及适用场景 如果想在数据仓库中快速查询结果,可以使用greenplum. Greenplum数据库也简称GPDB.它拥有丰富的特性: 第一,完善的标准支持:GPDB完全支持ANSI SQL 2008标准和SQL OLAP 2003 扩展:从应用编程接口上讲,它支持ODBC和JDBC.完善的标准支持使得系统开发.维护和管理都大为方便.而现在的 NoSQL,NewSQL和Hadoop 对 SQL 的支持都不完善,不同的系统需要单独开发和管理,且移植性不好. 第二,支持分布式事务,支持ACID.保

模式识别课程的一次作业.其目标是对UCI的手写数字数据集进行识别,样本数量大约是1600个.图片大小为16x16.要求必须使用SVM作为二分类的分类器. 本文重点是如何使用卷积神经网络(CNN)来提取手写数字图片特征,主要想看如何提取特征的请直接看源代码部分的94行左右,只要对tensorflow有一点了解就可以看懂.在最后会有完整的源代码.处理后数据的分享链接.转载请保留原文链接,谢谢. UCI手写数字的数据集 源数据下载:http://oddmqitza.bkt.clouddn.com/ar

在vs里右击SharePoint项目,选择"部署",结果报错: Error occurred in deployment step 'Add Solution':Fail to extract the cab file in solution. 改用命令行部署,依然报错: Add-SPSolution:未能提取此解决方案中的cab文件. 原因: 出现此问题,多半是因为打包的项目中的文件的文件名中,有特殊的字符,比如:@,多个. 微软解释: 参考: https://msdn.micros

1.针对PostgreSQL数据库表的去重复方法基本有三种,这是在网上查找的方法,在附录1给出.但是这些方法对GreenPlum来说都不管用. 2.数据表分布在不同的节点上,每个节点的ctid是唯一的,但是不同的节点就有ctid重复的可能,因此GreenPlum必须借助gp_segment_id来进行去重复处理. 3.在网上找到了一个相对繁琐的方法,在附录2给出: 4.最终的方法是: delete from test where (gp_segment_id, ctid) not in (sel

简介: GreenPlum是一个基于PostgreSQL数据库开发的MPP架构的数据库仓库,适用于OLAP系统,支持50PB(1PB=1000TB)级海量数据的存储和处理. 背景: 目前有一个业务是需要将Oracle数据库中的基础数据增量同步到GreenPlum数据仓库,便于进行数据分析和处理. 规模: 每天产生60G左右数据,最大的表每天新增上亿条数据. 解决方法: 1)历史数据通过抽取导入的方式进行初始化. 2)增量更新数据: 使用GoldenGate将Oracle日志解析,传给GreenP

Greenplum 源码安装教程 作者:Arthur_Qin 禾众 Greenplum 主体以及orca ( 新一代优化器 ) 的代码以可以从 Github 上下载.如果不打算查看代码,想下载编译好的二进制版可以访问其母公司 pivotal 官网 下载,具体配置安装流程可以参考<Greenplum 安装>. 正文由此开始: [TOC] 1 Greenplum 介绍 Greenplum is built on PostgreSQL and operates as a data warehouse

在python语言中,用丰富的函数库来从文件中提取数据,这篇博客讲解怎么从csv, xls文件中得到想要的数据. 点击下载数据文件http://seanlahman.com/files/database/lahman-csv_2015-01-24.zip 这个一个美国棒球比赛的统计数据解压文件夹,我们选取AwardsManagers.csv来练习 #-*- coding:utf-8 -*- import csv DIR = 'data/' fname = 'AwardsManagers.csv'

本文实例讲述了ASP.NET利用第三方类库Newtonsoft.Json提取多层嵌套json数据的方法,具体例子如下. 假设需要提取的json字符串如下: {"name":"lily","age":23,"addr":{"city":guangzhou,"province":guangdong}} 先引用命名空间: using Newtonsoft.Json; using Newtons

将非maven项目转换为maven项目,首要第一步就是提取原工程依赖jar里的pom.xml,拼成<dependency>节点 import java.io.File; import java.io.FileFilter; import java.io.IOException; import java.util.Enumeration; import java.util.Scanner; import java.util.zip.ZipEntry; import java.util.zip.Z

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参考:http://www.jianshu.com/p/3bd06f8816d7 项目原理:   实验基于简单共现关系,编写 Python 代码从纯文本中提取出人物关系网络,并用Gephi 将生成的网络可视化.下面介绍共现网络的基本原理.(共现网络简单的英文介绍)   共现网络的基本原理:    实体间的共现是是一种基于统计信息的提取,关系密切的人物往往会在文中的多段连续出现,通过文中以出现的实体(人名),计算不同实体共同出现的比率和次数,设定一个阈值,大于该阈值认为实体间存在某种联系.   准