这段时间要办贷款,查个人征信,突然发现自己有一条连续9个月超过90天的逾期。这绝对是进黑名单的。查看了账单,发现是因为银行利息原因造成的,于是给银行打电话要求修改,银行顺利同意了我的请求,网上唯一个比较权威的回答拷贝粘贴在大家印象中,个人征信记录是没办法修改的,只能等还完款之后5年才会自动覆盖不良记录。但是我们又看到广告,有人说可以帮忙修改个人不良征信,费用嘛,嘿嘿嘿……  “内行人”觉得是骗子;            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-07-25 10:24:07
                            
                                65阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            目录内部表和外部表的区别概念本质上外部表的数据如何彻底删除应用场景上存储目录上dml的其他操作insert into 和 insert overwrite区别数据导出单模式导入 单重数据导出多模式导入 多重导出数据查询join内连接外连接左外连接右外连接全外连接半连接left semi join 左半连接wheregroup byhive中的排序order bysort bydistribute             
                
         
            
            
            
             文章目录Join操作1. 连接数据准备2.内连接JOIN3.外连接OUTER JOIN3.1 左外连接(LEFT JOIN)3.2 右外连接(RIGHT JOIN)3.3 全外连接(FULL JOin)4. 左半连接LEFT SEMI数据类型1. 原子数据类型2. 复杂数据类型2.1 复杂数据类型示例2.2复杂数据类型实例2.2.1ARRAY2.2.2 MAP2.2.3STRUCT函数1. 内置            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            # SQL Server 查询15天以内的数据
在数据库管理中,SQL(结构化查询语言)是用于与数据库交互的标准语言之一。SQL Server是微软开发的一个关系数据库管理系统,广泛应用于各种业务应用中。本文将介绍如何在SQL Server中查询15天以内的数据,并通过多个示例来加深理解。
## 一、基本概念
在SQL Server中,日期和时间数据通常存储为`DATETIME`或`DATE            
                
         
            
            
            
            我的spark学习笔记,基于Spark 2.4.0 目录一、简介二、RDD编程1 RDD介绍2 RDD操作2.0 读操作2.1 常用Tramsformation算子2.2 常用Action算子2.3 传递方法、对象、变量2.4 Shuffle操作2.5 RDD持久化2.6 共享变量2.6.1 广播变量2.6.2 累加器3 性能优化3.1 RDD复用3.2 尽可以提前filter3.3 读取多个小文            
                
         
            
            
            
            # Hive函数获取90天以前的时间
在数据分析和处理中,经常需要对时间进行计算和筛选。Hive是一种基于Hadoop的数据仓库工具,提供了丰富的函数来处理和操作数据。本文将介绍如何使用Hive函数获取90天以前的时间,并提供相关的代码示例。
## Hive简介
Hive是一种基于Hadoop的数据仓库工具,提供了SQL-like查询语言HQL(Hive Query Language)来进行            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            # 如何在SQL Server中查询7天以内的数据
在处理数据库时,常常需要进行时间范围的查询。这篇文章将指导你如何在SQL Server中查询过去7天内的数据。我们将通过一个清晰的流程和示例代码一步步实现这个目标。
## 流程概述
要查询过去7天内的数据,我们可以按照以下步骤进行:
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1    | 连接到SQL Server数据库            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            # 查询 SQL Server 中180天以内的数据
在数据库开发中,查询特定时间范围内的数据是一个非常常见的需求。本文将指导你如何在 SQL Server 中查询180天以内的数据。我们将通过一个系统的步骤,帮助你从理解步骤到实现代码。
## 流程概述
在开始之前,我们首先来看一下查询的整体流程。以下是一个简单的表格,概述了查询任务的步骤:
| 步骤编号 | 操作            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            # 使用 MySQL 查询 15 天以内的数据
在开发中,处理数据库的数据是必不可少的一环。MySQL 作为一种流行的关系型数据库管理系统,提供了丰富的查询功能,其中获取指定时间范围内的数据是非常常见的需求。本文将带您了解如何使用 MySQL 查询 15 天以内的数据,同时提供代码示例和流程图,帮助您更好地理解。
## 查询 15 天以内的数据
假设我们有一张名为 `orders` 的表,这            
                
         
            
            
            
            # SQL Server 检索七天以内的数据
在数据管理和分析的过程中,了解如何从数据库中检索特定时间范围内的数据是非常重要的。在本篇文章中,我们将探讨如何在 SQL Server 中检索过去七天的数据,并通过代码示例为您提供清晰的说明。
## 1. 背景知识
SQL Server 是微软公司的关系数据库管理系统(RDBMS),它使用结构化查询语言(SQL)来管理和操作数据库。对时间和日期进            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            # 实现 MySQL 分组统计:30、60、90 天内的记录
在数据分析中,分组统计是一项常见的任务。在本文中,我们将学习如何在 MySQL 数据库中实现对最近30天、60天和90天内数据的分组统计。我们将通过一个简单的流程表格以及详细的步骤和代码说明,帮助你理解和实现这个功能。
## 流程概述
以下是完成本任务的整体流程:
| 步骤 | 描述            
                
         
            
            
            
            在hive的使用中写了不少常用的hql,但在这里更系统的写完sql的基本操作。1、创建表  建表语法CREATE [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS] table_name 
   [(col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)] 
   [COMMENT table_comment] 
   [PARTITIONED            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            # 使用Hive SQL按天进行group by的应用
在数据处理和分析中,经常需要按照特定的日期进行数据的分组和聚合。对于使用Hive SQL进行数据处理的用户来说,如何按天对数据进行group by是一个常见的需求。本文将介绍如何使用Hive SQL按天进行group by,并提供相应的代码示例。
## 什么是Hive SQL?
Hive SQL是一种基于Hadoop的数据仓库工具,它提            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            # Hive SQL 中获取前31天数据的实现
在数据分析和处理的过程中,有时我们需要从数据集中提取出最近31天的数据。对于刚入行的小白而言,了解如何在 Hive SQL 中实现这一功能是非常重要的。本文将通过简洁的步骤和代码示例,帮助你理解如何获取 Hive SQL 中的前31天数据。
## 流程概述
在开始之前,我们先明确一下操作的流程,以下是获取前31天数据的步骤表:
| 步骤 |            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2024-08-17 07:33:54
                            
                                36阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            # 如何实现“hive sql 30天前”  
## 整体流程
首先,让我们通过下面的表格展示实现“hive sql 30天前”的整体流程:
```mermaid
journey
    title 实现“hive sql 30天前”的流程
    section 了解需求
    section 编写Hive SQL代码
    section 运行代码
```
## 步骤及代码说明            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2024-07-03 06:08:57
                            
                                30阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            # Hive SQL中的前7天数据查询
在大数据处理领域,Hive作为一个数据仓库工具,基于Hadoop生态系统,能够进行数据查询。它使用类似于SQL的查询语言(HiveQL),使得数据分析变得更加高效。在某些情况下,数据分析师需要计算过去7天的数据,以便进行有效的业务分析。本文将讨论如何使用Hive SQL来实现这一目标,并给出相关的代码示例。
## Hive SQL基础
Hive SQL            
                
         
            
            
            
            今天离2011年下半年考试还有 90 天。我要以过高级为目标,每天坚持学习,不断努力。给父母、爱人、孩子对我关爱最好的回报。            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2011-08-13 10:41:00
                            
                                419阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
               本文针对此前版本的《App Store审核指南》进行了更新,并标注了2015年苹果对《App Store审核指南》进行的一些调整。 App Store Review Guidelines(英文版) 以下是更新后的审核指南:前言 感谢您付出宝贵的才华与时间来开发iOS应用程程序。从职业与报酬的角度而言,这对于成千上万的开发员来说一直都是一项值得投入的事业,我们希望帮助您加入这个成功的组织。我们            
                
         
            
            
            
            # 理解 Hive SQL 中的“前一天”数据查询
在大数据处理的领域,Apache Hive 是一款广泛使用的工具,它为存储在 Hadoop 中的大量数据提供了数据仓库功能。Hive 提供了一种 SQL 类似的查询语言,为用户简化了数据操作的复杂性。在数据分析中,很多场景需要查询前一天的数据。这篇文章将深入探讨如何使用 Hive SQL 进行此类查询,并且提供相关的示例代码。
## Hive            
                
         
            
            
            
            本文将从以下两个方面介绍:一、关于hive日期格式-亲身经历的教训(莫名其妙):二、具体各种hive日期函数用法:写在前面:Hive日期格式以下写法是错误的: 'yyyy-mm-dd' 'yyyymmdd'一定要牢记,为避免和分钟格式(mm)冲突,月份的格式一定要写为(MM),否则将会出现莫名其妙的结果!!一、关于hive日期格式-亲身经历的教训(莫名其妙):错误示例一、  虽然将月份写            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2023-11-03 23:32:08
                            
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