Apache Calcite是面向 Hadoop 新的查询引擎，它提供了标准的 SQL 语言、多种查询优化和连接各种数据源的能力，除此之外，Calcite 还提供了 OLAP 和流处理的查询引擎。正是有了这些诸多特性，Calcite 项目在 Hadoop 中越来越引入注目，并被众多项目集成。Calcite 之前的名称叫做optiq，optiq 起初在 Hive 项目中，为 Hive 提供基于成本模
文章目录hive、hadoop使用hive常用命令进入hive、执行hive命令查看表结构创建表建表语句内表、外表(EXTERNAL)：分区(PARTITIONED)：行分割符(ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY)数据格式存储位置(LOCATION)建临时表删除表仅删除表中数据，保留表结构(truncate)删除表结构(drop)删除某个分区的数据
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2023-08-18 19:47:07
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# MySQL 整站查询指定内容的实用指南
在当今互联网时代，数据库是网站不可或缺的一部分。MySQL作为一种广泛使用的数据库管理系统，其功能强大，操作灵活。本文将介绍如何使用MySQL进行整站查询指定内容，包括代码示例、旅行图和类图，帮助您更好地理解和应用MySQL查询技术。
## 一、MySQL查询基础
在进行整站查询之前，我们需要了解一些MySQL查询的基础知识。MySQL查询通常包括
原创
2024-07-16 05:47:17
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Hadoop第一章 大数据的概述1.1 大数据的概念最近几年，IT行业最火的名词中，少不了"大数据"、“人工智能”、“云计算”、“物联网”、"区块链"等等这些名词。针对于**“大数据”**这个名词，现在更是全国老百姓，老少皆知的一个词语。但是什么是大数据，除了IT行业的专业人士外，其他人乃至其他行业的人，除了能说出"数据量大"之外，好像真的不能再更深层次的解释了。那么我们来看看下面几个权威机构给出
# Python 查询文件中指定内容所在行的项目方案
在许多情况下，我们需要在文本文件中查找特定的内容，并确定这些内容出现在文件的哪一行。本文将详细介绍如何使用Python实现这一功能，并通过旅行图和序列图来展示查询过程。
## 项目概述
本项目的目标是开发一个Python脚本，该脚本能够接收一个文本文件和一个搜索关键词，然后输出关键词在文件中出现的所有行号。
## 技术选型
- **P
原创
2024-07-17 05:04:30
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# Python DOCX库 查询指定内容
在处理Word文档时，我们经常需要查询指定内容，例如查找并替换文本、获取段落中的特定样式等。Python的`python-docx`库提供了一种简单有效的方法来操作Word文档，使得查询指定内容变得非常容易。
## 安装python-docx库
首先，我们需要安装`python-docx`库。可以使用以下命令在命令行中安装：
```
pip in
原创
2023-08-10 13:40:04
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在Linux操作系统中，查询文件内容并指定行数是一项非常常见的操作。这项操作可以帮助用户快速定位到文件中需要查找的信息，节省用户的时间和精力。在Linux系统中，我们可以使用一些命令来实现这一功能。
首先，我们可以使用“cat”命令来查看文件的内容。例如，如果我们想查看一个名为example.txt的文件的所有内容，我们可以在终端中输入以下命令：
```
cat example.txt
```
原创
2024-05-23 10:08:31
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# SQL Server 查询指定模糊内容的指南
在SQL Server中，模糊查询是一项常用的功能，允许开发者通过不完全匹配的方式寻找数据。对于刚入行的小白来说，了解如何实施模糊查询是非常重要的。本文将详细介绍模糊查询的流程和实现步骤，帮助你快速掌握这一技能。
## 1. 流程概述
在执行模糊查询之前，我们需要明确执行的步骤。以下是模糊查询的基本步骤：
| 步骤序号 | 步骤内容
以下是SQL 日期截取 & SQL Server日期比较日期查询常用语句select CONVERT(varchar, getdate(), 120 )
2004-09-12 11:06:08select replace(replace(replace(CONVERT(varchar, getdate(), 120 ),'-',''),' ',''),':','')
20040912110
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2023-09-06 16:58:27
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# 项目方案：Hadoop文件删除功能的实现
## 1. 概述
本项目旨在实现基于Hadoop的文件删除功能。Hadoop是一个开源的分布式计算框架，可以处理大规模数据的存储和处理。本项目将通过使用Hadoop提供的相关API来删除指定的文件。具体实现包括文件定位和删除两个步骤，其中文件定位将使用Hadoop的分布式文件系统HDFS进行操作。
## 2. 技术选型
- 编程语言：Java
原创
2023-08-24 17:14:09
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# Hadoop用户查询项目方案
## 一、项目背景
Hadoop是一种开源软件框架，主要用于处理和存储大数据。然而，在一个复杂的Hadoop集群中，用户管理和权限设置变得尤为重要。因此，如何高效地查询Hadoop用户，了解不同用户的权限及其相关信息，是解决集群管理问题的重要手段。
## 二、项目目标
本项目旨在实现一个用户查询系统，能够快速、准确地获取Hadoop集群中的用户信息，包括用
原创
2024-09-26 08:45:01
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# 项目方案: 使用Hadoop查询字数
## 1. 项目背景
在大数据时代，我们经常需要处理大量的文本数据。其中一个常见的需求就是统计文本中的字数。使用Hadoop可以有效地处理大规模的文本数据，并且能够快速地实现字数统计功能。
## 2. 技术选择
在本项目中，我们选择使用Hadoop作为分布式计算框架，并且使用Java作为开发语言。这样可以充分利用Hadoop的分布式计算能力，并且通过J
原创
2023-07-29 06:04:28
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NameNode介绍(1)是整个文件系统的管理节点。它维护着整个文件系统的文件目录树，文件/目录的元信息和每个文件对应的数据块列表。接收用户的操作请求。 （2）文件包括： fsimage:元数据镜像文件。存储某一时段NameNode内存元数据信息。 edits:操作日志文件。 fstime:保存最近一次checkpoint的时间。以上这些文件是保存在linux的文件系统中。NameNode的工作特
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2024-02-10 02:17:09
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HDFS上的文件不支持直接修改，是因为HDFS只支持一次写入，如果想要修改HDFS上的文件则需要将HDFS的文件下载到本地（hdfs dfs -get hdfs路径 本地路径），从本地进行修改，然后再上传到HDFS上（hdfs dfs -put 本地路径 hdfs路径）但是HDFS支持通过appendToFile追加:hdfs dfs -appendToFile 追加内容的文件 HDFS中要被追加
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2023-11-18 23:13:27
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第五天：Redhat8模糊查询命令1. 通配符: 通配符在linux系统用一些特殊的符号表示，可以帮我们匹配一些含糊不清的内容 *:表示任意多个任意字符（字符个数不限，是什么样的字符也不限，用于匹配以什么开头或者以什么结尾) ?:表示任意单个任意字符(是什么样的字符不限，但必须是单个字符)2. 模糊查询： 创建测试文件 [root@localhost/]# touch abcdegdfgjdjkd
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2024-01-08 16:36:47
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在 SQL Server 中，查询语句是最常用的语句类型，用于从数据库中提取有用的信息。SQL Server 中常用的查询语句有 SELECT、FROM、WHERE、GROUP BY、HAVING 和 ORDER BY。1. SELECTSELECT 语句用于从表中选取数据进行查询，语法如下：```sql SELECT column1, column2, column3, ... F
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2023-08-05 01:16:11
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1.概述 在现实业务当中，存在这样的业务场景，需要实时去查询HDFS上的相关存储数据，普通的查询（如：Hive查询），时延较高。那么，是否存在时延较小的查询组件。在业界目前较为成熟的有Cloudera的Impala，Apache的Drill，Hortonworks的Stinger。本篇博客主要为大家介绍Drill，其他两种方式大家可以自行下去补充。2.Drill Archite
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2024-06-11 08:20:01
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文件查找介绍：在文件系统上查找符合条件的文件。文件查找：非实时查找（数据库查找）：locate实时查找：find1、locatelocate 查询系统上预建的文件索引数据库 /var/lib/mlocate/mlocate.db索引的构建是在系统较为空闲时自动进行(周期性任务)，执行updatedb可以更新数据库索引构建过程需要遍历整个根文件系统，很消耗资源locate和updatedb命令来自于
# Hadoop中如何定义文件内容
Hadoop是一个广泛使用的开源分布式计算框架，适合于处理大量数据。然而，在Hadoop中，文件的内容定义对于数据处理至关重要，特别是在使用Hadoop的MapReduce模型或者Hive等工具时。在这篇文章中，我们将解决一个实际问题：如何在Hadoop中定义和处理文件内容，以便进行有效的数据分析。
## 问题背景
假设我们需要分析一个大型的用户行为数据集
摘要：SQL on Hadoop对于大数据而言非常重要。本文从技术架构和最新进展的角度分析了7种SQL on Hadoop产品的优缺点和适用范围：Hive、Tez/Stinger、Impala、Shark/Spark、Phoenix、 Hdapt/HadoopDB、Hawq/Greenplum。
编者按：大数据最大的魅力在于通过技术分析和挖掘带来新的商业价值。SQL on Hadoop
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2023-08-02 18:24:17
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