Flink 通过支持标准 ANSI SQL的 Apache Calcite解析 SQL。1 DDL1.1 CREATE语句      CREATE语句适用于当前或指定的Catalog中注册、视图或函数。注册后的、视图和函数可以在SQL查询中适用。1.1.1 CREATE TABLECREATE TABLE [catalog
转载 2024-03-19 08:46:28
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Flink中Table API和SQL 完整使用下一、联结(Join)查询1、常规联结查询1. 等值内联结(INNER Equi-JOIN)2. 等值外联结(OUTER Equi-JOIN)2、间隔联结查询● 两的联结● 联结条件● 时间间隔限制二、函数1、系统函数1. 标量函数(Scalar Functions)● 比较函数(Comparison Functions)● 逻辑函数(Logic
转载 2024-03-18 09:12:58
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# FlinkSQL Hive 在大数据处理中,数据存储和查询是非常重要的环节。Hive是一个开源的数据仓库工具,它基于Hadoop,提供了一种类似于SQL的查询语言,可以方便地对存储在Hadoop集群上的数据进行查询和分析。而Flink是一个基于流处理和批处理的分布式计算框架,可以处理大规模的数据流和批量数据。 本文将介绍如何使用FlinkSQL在Hive中,以及如何通过FlinkS
原创 2024-01-09 08:07:51
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# 使用 Flink SQL 映射 Hive 的指南 在大数据处理的环境中,Apache Flink 和 Apache Hive 常常结合使用。Flink SQL 是进行实时流处理的重要工具,而 Hive 是数据仓库工具,适合进行大规模的批处理。本文将带你学习如何使用 Flink SQL 创建并映射到 Hive 。以下是实现这个目标的步骤概览。 ## 流程概览 | 步骤 |
原创 10月前
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聊什么在《SQL概览》中我们介绍了JOIN算子的语义和基本的使用方式,介绍过程中大家发现Apache Flink在语法语义上是遵循ANSI-SQL标准的,那么再深思一下传统数据库为啥需要有JOIN算子呢?在实现原理上面Apache Flink内部实现和传统数据库有什么区别呢?本篇将详尽的为大家介绍传统数据库为什么需要JOIN算子,以及JOIN算子在Apache Flink中的底层实现原理
# Flink SQL批量写入Hive ## 1. 整体流程 首先,让我们来了解一下如何使用Flink SQL批量写入Hive的整体流程。下面是一个简单的表格,展示了实现这个过程的步骤: | 步骤 | 描述 | |-----|-----| | 步骤1 | 创建Flink环境 | | 步骤2 | 创建Hive | | 步骤3 | 从外部系统(例如Kafka)读取数据到Flink | |
原创 2023-10-13 06:09:23
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文章目录0. 程序流程1. 创建环境2. 创建连接器(Connector Tables)虚拟(Virtual Tables)3. 的查询执行 SQL 进行查询调用 Table API 进行查询4. 输出5. 和流的相互转换流转换成(fromDataStream)调用 fromDataStream 方法调用 fromChangelogStream ()方法调用 createTemp
转载 2024-01-10 15:26:09
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需求:分时,需要批量 # 第一步:创建存储过程CREATE PROCEDURE create_64_table(in val_s int, in val_e int)begindeclare i int;set i=val_s;while i<=val_e do set @sql_create ...
转载 2021-07-23 12:01:00
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## 用Flink SQL命令行建立Hive 在大数据处理领域,Flink是一个非常流行的流处理框架,而Hive是一个数据仓库工具,可以方便地进行大规模数据处理。在实际应用中,我们经常需要将Flink和Hive结合起来,以实现更加复杂和强大的数据处理任务。本文将介绍如何使用Flink SQL命令行来建立Hive,以便更好地利用这两个工具。 ### 什么是Flink SQL Flink S
原创 2024-06-23 06:42:09
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目录 1 什么是XSD(XML Schema Definition)?2 xjc命令3 实战3.1 单个xsd文件转换为Java对象3.2 N个xsd文件转换为Java对象1 什么是XSD(XML Schema Definition)?定义(来自百度百科)XML Schema Definition 缩写.可扩展标记语言架构是以可扩展标记语言(标准通用标记语言的子集)为基础的,它用于可替代
# Java批量 在Java开发中,我们经常需要与数据库进行交互,其中一个常见的操作就是。当我们需要创建多个时,一个一个手动创建显然是非常繁琐和耗时的。幸运的是,Java提供了一种简便的方式来批量。 ## 批量的原理 批量的原理是通过执行一条包含多个表语句的SQL语句,来一次性创建多个。在Java中,我们可以使用JDBC(Java Database Connecti
原创 2024-01-27 12:05:45
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## 如何实现mysql批量 ### 一、流程图 ```mermaid flowchart TD; A(创建数据库) --> B(连接数据库); B --> C(循环创建); C --> D(结束); ``` ### 二、状态图 ```mermaid stateDiagram [*] --> 小白 小白 --> 学习 学习 --> 实践
原创 2024-03-27 04:39:29
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## 批量的流程 为了实现批量的功能,我们需要按照以下流程进行操作: 1. 连接到 MySQL 数据库 2. 创建数据库 3. 切换到新创建的数据库 4. 执行表语句 接下来,我将逐步解释如何完成每个步骤,并且给出相应的代码。 ### 连接到 MySQL 数据库 首先,我们需要使用 MySQL 的连接器来连接到数据库。在 Python 中,我们可以使用 `mysql-conne
原创 2023-12-07 04:03:01
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# MySQL 脚本批量指南 在数据库管理中,批量创建是一项常见的任务,能够提高工作效率。本文将带你逐步了解如何通过 SQL 脚本实现 MySQL 的批量,并提供相关示例代码。下面是你需要遵循的步骤: ## 实现步骤 | 步骤 | 描述 | |------|---------------------------------
原创 2024-09-16 06:37:08
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# Python实现批量的完整指南 在现代软件开发中,数据库的使用变得日益普遍。对于初学者,了解如何使用Python批量是一个实用的技能。本文将详细介绍如何实现这一目标,并提供各个步骤的代码示例。 ## 整体流程 下面是实现批量的基本流程。我们将使用一个简单的数据库示例来说明每个步骤。 | 步骤 | 描述 | |------|------| | 1 | 导入所需库 | |
原创 2024-08-22 06:06:46
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# 如何使用MySQL批量 在实际开发中,有时我们需要批量创建多个,手动一个一个创建会非常繁琐和耗时。因此,我们可以通过编写脚本来实现批量的操作,提高效率。 ## 方案概述 我们可以编写一个Python脚本来实现批量表功能。通过读取一个配置文件,该配置文件中包含了多个的信息,然后根据信息动态生成表语句,在MySQL数据库中执行这些语句来批量创建。 ## 实现步骤 ###
原创 2024-06-10 05:00:37
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## Python批量hive ### 1. 概述 在使用Python进行数据处理和分析的过程中,经常需要将数据存储到数据仓库中,而Hive是一个常用的数据仓库工具。在使用Hive存储数据之前,我们需要先创建相应的结构。本文将介绍如何使用Python批量建立Hive。 ### 2. 整体流程 整个过程可以分为以下几个步骤: | 步骤 | 描述 | | --- | --- | | 1
原创 2023-10-02 08:23:51
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# SQL Server 批量 在SQL Server中,批量是一种创建多个的快速有效的方法。它允许我们使用一个查询或脚本一次性创建多个,而不需要手动逐个创建。这对于需要大量表的数据仓库或大型企业应用程序非常有用。 ## 批量的优势 使用批量的好处之一是减少了手动创建的工作量。当需要创建多个时,手动执行创建的语句将非常耗时且容易出错。而批量可以使用一条查询或脚本
原创 2023-07-31 07:24:48
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Hive已经成为数据仓库生态系统中的核心。它不仅仅是一个用于大数据分析和ETL场景的SQL引擎,同样也是一个数据管理平台,一些被大家广泛使用大数据处理引擎都声称对Hive有着很好的兼容性。而Flink从1.9开始支持Hive,只不过是beta版,不推荐在生产环境中使用。在Flink1.10版本中,标志着对Blink的整合宣告完成,对Hive的集成也达到了生产级别的要求。本文以目前最新的Flink1
转载 2023-09-27 17:05:37
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asifmysql存储过程批量用MySql的存储过程建立100张 1 2 3 4
原创 2023-05-29 10:54:15
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