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/****** Object: StoredProcedure [dbo].[getSplitValue] Script Date: 03/13/2014 13:58:12 ******/ SET ANSI_NULLS ON GO SET QUOTED_IDENTIFIER ON GO ALTER PROCEDURE [dbo].[getSplitValue] AS --定义获取GUID ) SET @NEWID= REPLACE(NEWID(),'-','') --判断临时表数据是否存在,如果

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spark streaming从指定offset处消费Kafka数据 -- : 770人阅读 评论() 收藏 举报 分类: spark() 原文地址:http://blog.csdn.net/high2011/article/details/53706446 首先很感谢原文作者,看到这篇文章我少走了很多弯路,转载此文章是为了保留一份供复习用,请大家支持原作者,移步到上面的连接去看,谢谢 一.情景:当Spark streaming程序意外退出时,数据仍然再往Kafka中推送,然而由于Kafka默认

原理:先查询出数据,根据指定值分组,然后取第一条映射 1.第一种方法 string sql = string.Format("select*from PoliceLogistcs); db.Database.SqlQuery<PoliceLogistcs>(sql).GroupBy(p => p.DepartmentNumber).Select(p => p.First());//多个条件时候3 db.Database.SqlQuery<PoliceLogistcs

作者QQ:(648437169) 点击下载➨Delphi阿里云邮件推送               阿里云api文档 [Delphi阿里云邮件推送]支持SingleSendMail(单一发信接口). BatchSendMail(发送批量邮件).SenderStatisticsByTagNameAndBatchID(获取指定条件下的发送数据)

方式一:Linq List<Test> list = new List<Test>(); list.Add(new Test { score = 10, name = "张君宝" }); list.Add(new Test { score = 20, name = "刘惜君" }); list.Add(new Test { score = 20, name = "刘惜君" }); list.Add(new Test { s

第3章 聚合与排序:3-3 为聚合结果指定条件 ● 使用COUNT函数等聚合函数对表中数据进行汇总操作时,为其指定条件的不是WHERE子句,而是HAVING子句.● 聚合函数可以在SELECT子句. HAVING子句和ORDER BY子句中使用.● WHERE子句用来指定数据行的条件, HAVING子句用来指定分组的条件. ■ HAVING子句 ■ HAVING子句的构成要素 ■相对于HAVING子句,更适合写在WHERE子句中的条件 笔者认为,聚合键所对应的条件还是应该书写在 WHERE 子句

#arr_old 原来数组 #arr_new 保留后的数组 #>=mean+std 指定条件 arr_new = arr_old[arr_old[:,4]>=(mean+std),:]#筛选数组,保留第5列满足条件的行 arr_new = arr_old[~(arr_old[:,2]>=4),:]#反转,保留第5列不满足条件的行

DCOUNT函数 函数名称:DCOUNT 主要功能:返回数据库或列表的列中满足指定条件并且包含数字的单元格数目. 使用格式:DCOUNT(database,field,criteria) 参数说明:Database表示需要统计的单元格区域:Field表示函数所使用的数据列(在第一行必须要有标志项):Criteria包含条件的单元格区域. 应用举例:如图1所示,在F4单元格中输入公式:=DCOUNT(A1:D11,"语文",F1:G2),确认后即可求出"语文"列中,成

以前使用过DS和DF,最近使用Spark ML跑实验,再次用到简单复习一下. //案例数据 1,2,3 4,5,6 7,8,9 10,11,12 13,14,15 1,2,3 4,5,6 7,8,9 10,11,12 13,14,15 1,2,3 4,5,6 7,8,9 10,11,12 13,14,15 1:DS与DF关系? type DataFrame = Dataset[Row] 2:加载txt数据 val rdd = sc.textFile("data") val df = r

与RDD进行互操作 Spark SQL支持两种不同方法将现有RDD转换为Datasets.第一种方法使用反射来推断包含特定类型对象的RDD的schema.这种基于反射的方法会导致更简洁的代码,并且在编写Spark应用程序时已经知道schema的情况下工作良好. 第二种创建Datasets的方法是通过编程接口,允许您构建schema,然后将其应用于现有的RDD.虽然此方法更详细,但它允许你在直到运行时才知道列及其类型的情况下去构件数据集. 使用反射推断模式 Spark SQL的Scala接口支持自

通过下面的方式oracle可以导出指定了条件的数据: exp mixcoaldb/mixcoaldb@server tables=(shengcssjk) query=\"where to_char(jiankdate, 'yyyy-mm') = '2014-05'\" file=( E:\DB\shengcssjk201405_1.dmp, E:\DB\shengcssjk201405_2.dmp, e:\DB\shengcssjk201405_3.dmp ) filesize=40

find()查找指定的条件 $modelName::model->find(); 使用条件对象 $criteria = new CDbCriteria(); $criteria->select = array('uid','username','info'); $criteria->order = 'uid desc';$criteria->find($criteria); 也可以这样 $modelName::model()->find(array( 'select'=>

现有如下数据文件需要处理格式:CSV位置:hdfs://myhdfs/input.csv大小:100GB字段:用户ID,位置ID,开始时间,停留时长(分钟) 4行样例: UserA,LocationA,2018-01-01 08:00:00,60UserA,LocationA,2018-01-01 09:00:00,60UserA,LocationB,2018-01-01 10:00:00,60UserA,LocationA,2018-01-01 11:00:00,60 解读: 样例数据中的数据

最近遇到利用pandas选取指定行的需求,经常忘记,在此做下记录 选取某个属性等于特定值的所有行记录 df[(df[‘column_name’] == target_value)] 注:等于用 '==',不等于用 '!=', 同理,大于用 '>', 小于用 '<' 多个条件用 '&' 连接 df[(df[‘column_name’] < target_value) & (df[‘column_name’] > target_value)] 选取某个属性在指定列表中的

最近在做财务报表时候,一些表格要做特定折叠效果 这里通过2个自定义属性来对表格之间的属性作关联 date-head和date-num,输出表格时候,可以按照这2个自定义属性给某些带父子层级关系的内容指定关联关系 再通过jquery获取这些具有相当关联关系的表格作出折叠效果 效果图 先上jquery $(document).ready(function(e) { $(".table").find(".head").each(function() { $(this).f

使用select语句的条件查询,需要用到where子句. package qddx.JDBC; import java.sql.*; public class QueryById { public bbsVo QuerybbsVoById(int id){ bbsVo vo = null; Connection conn = null; PreparedStatement pst = null; ResultSet rs = null; try{ conn = JDBC_Connection.g

oracle认为 null 最大. 升序排列,默认情况下,null值排后面. 降序排序,默认情况下,null值排前面. 有几种办法改变这种情况: (1)用 nvl 函数或decode 函数 将null转换为一特定值 (2)用case语法将null转换为一特定值(oracle9i以后版本支持.和sqlserver类似): 1.当值为某个值的时候,指定排序的时候的位置  select * from (  select 1 t from dual  union all  select 2 t  fro