RDD简介RDD是Spark的核心抽象，全称为Resillient Distributed Dataset，即弹性分布式数据集RDD在抽象上来说是一种元素集合，包含了数据。它是被分区的，分为多个分区，每个分区分布在集群中的不同节点上(分区即partition)，从而让RDD中的数据可以被并行操作。(分布式的特性)RDD通常通过Hadoop上的文件，即HDFS文件，来进行创建；有时也可以通过Spar
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2024-06-22 04:25:18
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# Python 在 Doris 上建表的完整指南
## 引言
Apache Doris 是一款高性能的分析型数据库，它采用了分布式架构，能够支持大规模的数据分析和实时查询。随着数据的不断增长，合理的建表策略显得尤为重要。本文将详细介绍如何使用 Python 在 Doris 上创建表，并提供实用代码示例。
## 环境准备
在进行任何操作之前，确保您的环境中安装了以下工具：
1. **Do
本文主要研究的是用Python语言建立Map写Excel表的相关代码，具体如下。前言：我们已经能够很熟练的写Excel表相关的脚本了。大致的操作就是，从数据库中取数据，建立Excel模板，然后根据模板建立一个新的Excel表，把数据库中的数据写入。最后发送邮件。之前的一篇记录博客，写的很标准了。这里我们说点遇到的新问题。我们之前写类似脚本的时候，有个问题没有考虑过，为什么要建立模板然后再写入数据呢
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2023-11-01 22:37:45
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建表注意事项1.建表时候主键需要手动指定not null语句2.主键指定的顺序需要按照建表的语句的字段顺序3.建表中comment语句放置的位置也要注意，否则会报错。CREATE TABLE IF NOT EXISTS example_db.expamle_tbl
(
`user_id` LARGEINT NOT NULL COMMENT "用户id",
`date` DATE N
# Spark 写入 ClickHouse 自动建表的实现指南
欢迎来到本篇指南，作为一名新手开发者，学习如何将 Spark 数据写入 ClickHouse，并能实现自动建表是个非常实用的技能。在这篇文章中，我将为你详细阐述整个流程、代码实现及其背后的逻辑。
## 流程概述
在开始之前，让我们先了解整个工作流程。整件事情可以分为六个主要步骤，具体如下：
| 步骤 | 描述 |
|-----
简介关键词搜索实时分析，技术要点，自定义FlinkSql函数，使用聚合功能把结果输出到clickhourse前置知识ik分词<dependency>
<groupId>com.janeluo</groupId>
<artifactId>ikanalyzer</artifactId>
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2024-10-01 22:28:50
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SQL基础——DDL初识ddlDDL 即数据定义语言，是对数据库中的各种对象（表格，视图）进行创建等操作，也就是对表格的框架进行控制和操作。其中包含create（创建表格），alter（修改表格）和drop（删除表格）。创建表格我们用create 语句来创建一个表格，下面我们来创建一个表名为‘student’的表格。create table student(
s_id number(4) pr
客户端通过对DistributedFileSystem对象调用create()来新建文件(步骤1)。DistributedFileSystem对namenode创建一个RPC调用，在文件系统的命名空间中新建一个文件，此时该文件中还没有相应的数据块(步骤2)。namenode执行各种不同的检查以确保这个文件不存在以及客户端有新建该文件的权限。如果这些检查均通过，namenode就会为创建新文件记录一
1.创建数据库暂时用的MYSQLcreate database shop；
/*创建数据库*/
show databases;
/*显示当前MYSQL存放的数据库*/2.创建表CREATE TABLE < 表名 >
( < 列名 1> < 数据类型 > < 该列所需约束 > ,
< 列名 2> < 数据类型 > <
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2024-05-30 09:06:27
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微服务的发展微服务倡导将复杂的单体应用拆分为若干个功能简单、松耦合的服务，这样可以降低开发难度、增强扩展性、便于敏捷开发。当前被越来越多的开发者推崇，很多互联网行业巨头、开源社区等都开始了微服务的讨论和实践。微服务落地存在的问题虽然微服务现在如火如荼，但对其实践其实仍处于探索阶段。很多中小型互联网公司，鉴于经验、技术实力等问题，微服务落地比较困难。如著名架构师Chris Richardson所言，
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2023-12-09 13:52:24
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普通创建表 create table C_table(
deptno number(2),
dname varchar2(14),
loc varchar2(13)
); 注释：Orecle创建表的语法使用create table 自定义命名，括号自定义命名字段，添加数据类型并且给予长度没有约束，使用sql plus命令》desc 自定义表查询表结构！！！子查询创建表 create tab
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2024-08-21 11:03:48
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一 ，字段特殊标识PK：Primary Key 主键 唯一标识
NN：Not Null 值不允许为空
UQ：Unique 值唯一 索引
B： Binary 二进制数据(比text更大的二进制数据)
UN：Unsigned 无符号 整数（非负数）
ZF：Zero fill 自动填充0 例如字段内容是1 int(4), 则内容显示为0001
AI：Auto increment 自增
G： G
# Doris与MySQL的区别与建表示例
## 引言
随着大数据技术的发展，各种数据管理系统应运而生，其中包括传统的关系型数据库MySQL和新兴的分布式数据库Apache Doris。本文将探讨Doris与MySQL的主要区别，并提供相应的建表示例，以帮助读者理解二者的特性和使用场景。
## MySQL简介
MySQL是一种开源的关系型数据库管理系统（RDBMS），广泛用于Web应用程序
原创
2024-09-17 06:41:00
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Doris与MySQL建表差异
在今天的数据驱动世界，选择合适的数据库系统至关重要。Doris和MySQL都是流行的数据库管理系统，但它们在设计和功能上有显著差异。在这篇文章中，我们将深度探讨Doris与MySQL建表的差异，包括从技术背景到核心架构的全面分析，帮助您理解这两个数据库技术的特点和应用场景。
## 背景定位
从技术定位的角度来看，Doris是一个开源的分析型数据库，主要优化了高
doris建表和mysql的区别不仅对数据库的选择有直接影响，也在日常的开发、运维工作中产生深远的影响。了解这两者之间的不同之处，能够帮助我们更好地进行数据库设计和查询优化。接下来，我们从环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、配置调优与服务验证六个方面，详细分析doris建表与mysql的不同。
### 环境预检
在进行数据库的搭建之前，首先需要对环境进行预检，以确保硬件和软件的兼容性。以下是
# 使用Spark清空Doris表数据的指南
随着大数据技术的迅速发展，数据仓库的使用逐渐成为企业数据管理的重要环节。其中，Apache Spark和Doris数据库是两种广泛使用的技术。Spark是一种统一的数据处理引擎，而Doris是一款基于列存储的OLAP数据库，非常适合于实时数据分析。本文将介绍如何使用Spark清空Doris表中的数据，并提供相应的代码示例。
## 1. 理解Dori
# Spark删Doris表数据
## 引言
Doris是一款高性能、可扩展的分布式数据仓库。它提供了快速、可靠的数据存储和分析能力，可以满足大规模数据处理的需求。Spark是一种流行的大数据处理框架，可以与Doris结合使用，以实现高效的数据处理和分析。本文将介绍如何使用Spark来删除Doris表中的数据。
## Doris简介
Doris是一个基于列式存储的分布式数据仓库，它的设计目
原创
2024-01-23 04:02:55
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部署：由于presto需要jdk1.8的环境，但是CDH5目前是1.7的jdk，所以暂时采用的方法是在presto的server机器里安装jdk8，然后在终端export（保证对本终端采用jdk8的配置）具体如下： 安装Presto下载Presto server tarball, presto-server-0.139.tar.gz,将它解压。 它包含一个顶级目录， presto-se
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2024-09-03 21:55:17
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3. 数据库结构优化和建索引 优化一个设计得很糟糕或者索引建得很差的数据库可以成数量级的提高性能。如果你想得到高性能的话，你就必须根据你即将运行的SQL来设计数据库表结构和索引。同时你应该对于不同类型的查询性能的需求有一个预估，因为对于一类查询的修改或者表结构的改变可能会影响其他的行为。比如说，为了提高查询效率而增加的索引会降低更新的速度。同样的，一个非归一化的表结构可能在提高一些类型的查询效率的
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2024-07-08 21:03:54
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spark-基础入门概述内置模块特点运行模式安装地址重要角色Driver驱动器Executor（执行器）Local模式安装使用例子：求pi（官方例子）例子：wordcount 概述spark是一种基于内存的快速、通用、可拓展的大数据分析引擎。 spark由scala编写。内置模块 SPARK core：实现了spark的基本功能，包含任务调度、内存管理、错误恢复、与存储系统交互等模块。Spark
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2024-08-06 12:03:59
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