标识符和关键词 受限标识符或被引号修饰的标识符.它是由双引号(")包围的一个任意字符序列.一个受限标识符总是一个标识符而不会是一个关键字.因此"select"可以用于引用一个名为“select”的列或者表,而一个没有引号修饰的select则会被当作一个关键词,从而在本应使用表或列名的地方引起解析错误.在上例中使用受限标识符的例子如下:UPDATE "my_table" SET "a" = 5; 在PostgreSQL关系型数据库中存在关

select round(1::numeric/4::numeric,3);结果为0.25 select round( cast ( 1 as numeric )/ cast( 4 as numeric),2);

从 Oracle 到 PostgreSQL ,某保险公司迁移实践 http://www.itpub.net/2019/11/08/4108/ 信泰人寿保险股份有限公司 摘要:去O一直是金融保险行业永恒的话题,但去O的难度之大也只有真正经历过的人才知其中的艰辛.此次笔者结合实际去O工作,对去O过程中碰到的DBLINK.SEQUENCE最大值.空串.SQL语句中的别名等等近50个问题进行探讨,绝对是干货满满,诚意十足! 章晨曦(某保险公司技术经理) Oracle ACE-A,Oracle 10g O

3 WAL WRITE AHEAD LOG 3.1 Settings 3.1.1 fsync 字符串 默认: fsync = on 开启后强制把数据同步更新到磁盘,可以保证数据库将在OS或者硬件崩溃的后恢复到一个一致的状态. 虽然关闭,可以提升数据库性能,但无法保证数据库崩溃后数据一致性. 通常情况下需要打开这个参数,除非能经受掉电或硬件故障带来的数据丢失,否则不要关闭. 3.1.2 wal_level 字符型 默认: wal_level = replica ,minimal.replica.l

本来打算学习pandas模块,并写一个博客记录一下自己的学习,但是不知道怎么了,最近好像有点急功近利,就想把别人的东西复制过来,当心沉下来,自己自觉地将原本写满的pandas学习笔记删除了,这次打算写上自己的学习记录,这里送给自己一句话,同时送给看这篇博客的人,共勉 当你迷茫的时候,当你饱受煎熬的时候,请停下来,想想自己学习的初衷,想想自己写博客的初衷,爱你所爱,行你所行,听从你心,无问西东. 好了,正文开始. pandas是做数据分析非常重要的一个模块,它使得数据分析的工作变得更快更简单.由于

1.首先查询当前的工作路径: import osos.getcwd() #获取当前工作路径2.to_csv()是DataFrame类的方法,read_csv()是pandas的方法dt.to_csv() #默认dt是DataFrame的一个实例,参数解释如下 路径 path_or_buf: A string path to the file to write or a StringIO dt.to_csv('Result.csv') #相对位置,保存在getwcd()获得的路径下dt.to_cs

分隔符 sep : Field delimiter for the output file (default ”,”) dt.to_csv('C:/Users/think/Desktop/Result.csv',sep='?') #使用?分隔需要保存的数据,如果不写,默认是, 替换空值 na_rep: A string representation of a missing value (default ‘’) dt.to_csv('C:/Users/think/Desktop/Result1.

Excel多表合并之vba实现 需求 保留列名,复制每一个excel里的数据,合并到一个excel 操作步骤 将要合并的文件放在同一文件夹下,复制过来就好(ps:最好不要直接操作原数据文件,避免操作失败,数据丢失) 在这个目录下创建一个“合并.xlsx” 双击打开“合并.xlsx” 同时按 ALT + F11 出现下图,按图中文字操作即可完成合并 完成 附录代码 Sub 合并当前目录下所有工作簿的全部工作表() Dim MyPath, MyName, AWbName Dim Wb As Work

HBase部署与使用 概述 HBase的角色 HMaster 功能: 监控RegionServer 处理RegionServer故障转移 处理元数据的变更 处理region的分配或移除 在空闲时间进行数据的负载均衡 通过Zookeeper发布自己的位置给客户端 RegionServer 功能: 负责存储HBase的实际数据 处理分配个他的Region 刷新缓存到HDFS 维护HLog 执行压缩 负责处理Region分片 组件: Write-Ahead logs HBase 的修改记录,当对 HB

[一篮饭特稀原创,转载请注明出自http://www.cnblogs.com/wanghafan/p/3227351.html] 1 private void ChangBackColor() { ) { foreach (DataGridViewRow row in dataGridView1.Rows) { if (row.Cells["列名"].Value.ToString() == "条件") { row.Cells["列名"].Styl

fread中nThread 参数的使用   注意默认nThread=getDTthreads(),即使用所有能用的核心,但并不是核心用的越多越好,本人亲自测试的情况下,其实单核具有较强的性能,只有在数据大于3Gb的情况下,开启11核(我的机器全部核心30多核)效率才比一个核心更高,而默认使用全部的核心效率一直非常低.因此对于不是非常巨大的文件,建议设置为1,不要使用全部核心 fread中sep是自动检测的   所以在循环读入文件的过程中,就算不同文件的分隔符不同,也可以循环一次性方便的读入: 还

一.前述       1.SparkSQL介绍 Hive是Shark的前身,Shark是SparkSQL的前身,SparkSQL产生的根本原因是其完全脱离了Hive的限制. SparkSQL支持查询原生的RDD. RDD是Spark平台的核心概念,是Spark能够高效的处理大数据的各种场景的基础. 能够在Scala中写SQL语句.支持简单的SQL语法检查,能够在Scala中写Hive语句访问Hive数据,并将结果取回作为RDD使用.     2.Spark on Hive和Hive on Spa

环境 虚拟机:VMware 10 Linux版本:CentOS-6.5-x86_64 客户端:Xshell4 FTP:Xftp4 jdk1.8 scala-2.10.4(依赖jdk1.8) spark-1.6 1.读取json格式的文件创建DataFrame注意:(1)json文件中的json数据不能嵌套json格式数据.(2)DataFrame是一个一个Row类型的RDD,df.rdd()/df.javaRdd().(3)可以两种方式读取json格式的文件. sqlContext.read()

一.前述       1.SparkSQL介绍 Hive是Shark的前身,Shark是SparkSQL的前身,SparkSQL产生的根本原因是其完全脱离了Hive的限制. SparkSQL支持查询原生的RDD. RDD是Spark平台的核心概念,是Spark能够高效的处理大数据的各种场景的基础. 能够在Scala中写SQL语句.支持简单的SQL语法检查,能够在Scala中写Hive语句访问Hive数据,并将结果取回作为RDD使用.     2.Spark on Hive和Hive on Spa

一.数据的备份与恢复 1. 备份 停止 HBase 服务后,使用 distcp 命令运行 MapReduce 任务进行备份,将数据备份到另一个地方,可以是同一个集群,也可以是专用的备份集群. 即,把数据转移到当前集群的其他目录下(也可以不在同一个集群中): $ bin/hadoop distcp \ hdfs://node21:8020/hbase \ hdfs://node21:8020/HbaseBackup/backup20180820 尖叫提示:执行该操作,一定要开启 Yarn 服务 2

1.常用的方式通过sparksession读取外部文件或者数据生成dataset(这里就不讲了)  注: 生成Row对象的方法提一下:RowFactory.create(x,y,z),取Row中的数据使用row.getAs("列名")来获取对应的列值或者row.getInt(0),row.getString(1)(但这个要注意顺序) 2.通过调用createDataFrame生成Dataset 通过反射的方式将非json格式的RDD转换成DataFrame(不建议使用) 自定义类要可序

2.6.与 Hive 的集成2.6.1.HBase 与 Hive 的对比1) Hive(1) 数据仓库Hive 的本质其实就相当于将 HDFS 中已经存储的文件在 Mysql 中做了一个双射关系,以方 便使用 HQL 去管理查询.(2) 用于数据分析.清洗Hive 适用于离线的数据分析和清洗,延迟较高.(3) 基于 HDFS.MapReduceHive 存储的数据依旧在 DataNode 上,编写的 HQL 语句终将是转换为 MapReduce 代码执行. 2) HBase(1) 数据库是一种面

http://viralpatel.net/blogs/useful-oracle-queries/ Here’s a list of 40+ Useful Oracle queries that every Oracle developer must bookmark. These queries range from date manipulation, getting server info, get execution status, calculate database size et

常用合并 通常用pandas进行数据拼接.合并的方法有: pandas.merge() pandas.concat() pandas.append() 还有一种方式就是通过 pd.to_csv() 中的追加写入方式 追加写入 import pandas as pd for inputfile in os.listdir(inputfile_dir): pd.read_csv(inputfile, header=None) #header=None表示原始文件数据没有列索引,这样的话read_cs

2.1数据集的概念 变量的类型是不同的,比如标示符.日期变量.连续变量.名义变量.有序型变量等,记得数据挖掘导论中有专门的描述. R可以处理的数据类型包括了数值型.字符型.逻辑型.复数型(虚数).原生型(字节). 2.2数据结构 R拥有很多存储数据的对象类型,包括 标量.向量.矩阵.数组.数据框.列表.它们可以用下图表示: 因子是R中的名义型或者有序型变量,比较特殊. 2.2.1向量 标量是只有一个元素的向量,一般用来保存常量.其他没什么说的. seq函数: seq(, to = , by =

你还在为sql语句的拼接而烦恼吗? sql语句支持表达式了! package com.newland.bi.webservice.common.manage; import java.util.ArrayList; import java.util.HashMap; import java.util.List; import java.util.Map; import java.util.regex.Matcher; import java.util.regex.Pattern; import