一、窗口函数的知识点1.1 窗户函数的定义 窗口函数可以拆分为【窗口+函数】。窗口函数官网指路：窗口：限定函数的计算范围（窗口函数：partition by 分组后，从逻辑角度指定组内计算范围，并没有从物理上真正的切分，只有group by 是物理分组，真正意义上的分组）函数：定义函数计算逻辑 窗口函数的位置：跟sql里面聚合函数的位
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2024-08-14 22:06:51
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BETWEEN 操作符用于选取介于两个值之间的数据范围内的值。BETWEEN 操作符选取介于两个值之间的数据范围内的值。这些值可以是数值、文本或者日期。SQL BETWEEN 语法SELECT column1, column2, ...
FROM table_name
WHERE column BETWEEN value1 AND value2;参数说明：column1, colu
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2023-10-25 21:40:01
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之前写过一个选择排序，可以先看看。 欧德飞：Python初级排序算法——选择排序zhuanlan.zhihu.com
通常人们整理扑克牌的方法是一张一张的来，将每张牌插入到其他已经有序的牌中的适当位置。在计算机的实现中，为了给要插入的元素腾出空间，我们需要将其余所有元素在插入之前都向右移动一位。这种算法叫做插入排序。实现方法是使用两个嵌套的循环，第一个循环
对集合先根据概率排序在按照时间排序public static void ListSort(List<ShowTest> list){
Collections.sort(list,new Comparator<ShowTest>() {
@Override
public int compare(ShowTest o1, ShowTest
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2023-06-14 16:17:44
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# Hive 根据两个字段排序的指南
在大数据处理领域，Apache Hive 是一个非常流行的工具，它为处理和查询存储在 Hadoop 分布式文件系统（HDFS）中的大数据提供了一种简单的 SQL-like 查询语言。排序操作是数据分析中非常重要的一步，而在 Hive 中，我们可以通过多个字段来对数据进行排序。本文将深入探讨在 Hive 中如何根据两个字段进行排序，并提供代码示例和相关分析。
经典排序算法非常基础，也在面试中占有很大的比重，光看懂我觉得还不够，还是要用代码来写出来。这里用Python实现了七大经典排序算法，包括冒泡排序，插入排序，选择排序，希尔排序，归并排序，快速排序，堆排序。所有源代码已上传：github给出一张时间复杂度的汇总图：冒泡排序核心思想：通过双层循环遍历，每次比较两个数，如果他们顺序错误（大于或者小于），那么就把他们位置交换。流程：比较相邻的元素。如果第一
Flink 1.11 features 已经冻结，流批一体在新版中是浓墨重彩的一笔，在此提前对 Flink 1.11 中流批一体方面的改善进行深度解读，大家可期待正式版本的发布。Flink 1.11 中流计算结合 Hive 批处理数仓，给离线数仓带来 Flink 流处理实时且 Exactly-once 的能力。另外，Flink 1.11 完善了 Flink 自身的 Filesystem conne
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2024-06-04 09:00:01
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``` SELECT ,zan_num+fake_zan_num show_zan FROM order by show_zan desc $news = M('news'); $result_list = $news where($where) limit($start . ',' . $step
原创
2021-08-05 16:06:30
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# 实现mysql查询结果按照两个字段排序
## 简介
在使用MySQL进行查询时，有时我们需要按照多个字段对查询结果进行排序，以满足特定的需求。本文将介绍如何在MySQL中实现查询结果按照两个字段排序的方法。
## 整体流程
以下是实现查询结果按照两个字段排序的整体流程：
```mermaid
journey
title 查询结果按照两个字段排序流程
section 查询
原创
2024-01-11 08:21:17
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# Java List 按照两个字段之差排序
## 引言
在Java编程中，我们经常需要对列表（List）进行排序操作。常见的排序方式包括按照数字大小、字符串字典序等。然而，当我们需要按照两个字段之差进行排序时，就需要使用自定义的比较器（Comparator）来实现。
本文将介绍如何使用自定义比较器对Java List进行排序，并提供代码示例和详细解释。
## 问题描述
假设我们有一个学生类
原创
2024-01-08 05:58:40
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Hive 常用函数 目录Hive 常用函数一、数学函数1.1 基本运算1.2 关系运算1.3 逻辑运算1.4 数值运算二：时间函数三、字符串函数四、统计函数五、集合函数构建访问运算六、帮助函数 一、数学函数1.1 基本运算1、加法操作: + 语法: A + B 操作类型：所有数值类型 说明：返回A与B相加的结果。结果的数值类型等于A的类型和B的类型的最小父类型。比如，int + int 一般结果
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2023-08-18 22:48:58
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# Java按照两个字段排序的方案
## 引言
在Java编程中，经常会遇到需要对对象列表进行排序的情况。排序可以按照单个字段进行，也可以按照多个字段进行。本文将介绍如何使用Java的Comparator接口和Collections类来实现按照两个字段排序的功能。
## 方案概述
我们假设有一个Student类，包含学生的姓名(name)和年龄(age)两个字段。我们希望按照姓名进行升序排序，
原创
2023-12-01 04:54:44
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# 如何实现"mysql group按照两个字段除法排序"
## 简介
在MySQL中，使用GROUP BY语句可以对查询结果进行分组，但默认情况下只能按照单个字段进行排序。如果需要按照两个字段的除法结果进行排序，可以使用自定义排序方法来实现。
## 流程图
下面是实现"mysql group按照两个字段除法排序"的流程图，以便更好地理解整个过程。
```mermaid
erDiagram
原创
2024-01-13 05:35:42
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在excel表中，如果两个字段是字符串型，可以简单用excel函数：字符串拼接符“&”来拼接。但是，有很多时候，不仅仅需要连接两个字符，还要对两个字符进行排列。比如说，某个学校的网球队代表学校打了30场比赛，其中双打比赛的出场阵容如下：现在教练想知道，组成双打的阵容一共有多少种，每种阵容出现过多少次？问题在于，双打a与双打b的搭配、双打b与双打a的搭配本质上是同一种阵容。这就需要不仅仅拼接
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2024-04-26 17:21:03
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先说一下背景和要求：背景：由于业务或是其他不描述的原因的问题导致原有存储的数据发生变动，与现有数据有差别，但还是能勉强看明白数据内容。要求：实现A表的名称字段和B表的名称字段要模糊匹配。上图：假如A表长这样：B表长这样：然后我要想变成这样：简单说就是在我关联查询两表时，条件字段的取值看起来不一样，但是意思是一样的，应该要把这种数据关联起来。但是SQL里面“=”两边又必须严格相同，所以现在怎么办呢？
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2023-09-22 12:42:36
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46年前，两位年轻的IBM研究人员在数据库上提出了一种新的语言，这是一种关系型语言，它奉行一切数据可以被声明性地操作和容易操作的思想。46年的时光里，它经历了许多数据库的诞生和消亡，也经历了许多数据处理方法的诞生和消亡，但直到今天，SQL依然是数据分析人员的必备技能，是关系型数据库的查询语言，每个BI工具都使用各种各样的SQL与数据交互，正如Lukas Eder 所说：“SQL是一种
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2024-06-28 07:35:08
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话说你天天加班，大概是因为Excel用得不好…送你10个不简单的Excel小技巧.gif，祝你颈椎病早日康复！ 1 排序神技巧 ①横向排序按第4行进行排序 排序方法演示： ②合并单元格排序如果表格中有合并单元格，排序将变得非常困难。 排序方法演示： ③组内排序按产品在公司内部排序 设置方法：添加辅助列，然后根据辅助列进行排
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2024-04-09 13:35:42
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一.hive的架构：hive架构分为四层，如下图所示： hive体系架构 1.用户接口层(最外层)对外提供的有三种类型1)cli 命令行客户端 最常用的方式2)jdbc/odbc 用java api 连接hive数据库3)web ui 基本上不用，因为太丑，并且用着比较麻烦2.元数据库：保存元数据 一般情况下会选用传统的关系型数据库 用的最多的是mysql，默认为derby。Hive中的
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2023-08-28 16:17:39
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按照k2排序，要求k2必须是可以比较的，即必须实现WritableComparable接口。 但是如果还想让别的字段(比如v2中的一些字段)参与排序怎么办? 需要重新定义k2....把需要参与排序的字段都放到k2中. 这块用代码实现: 假如数据现在的结构是 3 3 3 2 3 1 2 2 2 1 1
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2016-07-17 11:26:00
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# mysql按照两个字段分组
在MySQL中，我们经常需要按照某个字段对数据进行分组。但有时候我们可能会遇到需要按照两个字段进行分组的情况。本文将介绍如何使用MySQL进行按照两个字段分组的操作，并提供相应的代码示例。
## 1. 准备数据
首先，我们需要准备一些数据来进行演示。假设我们有一个`orders`表，包含以下字段：`order_id`、`customer_id`和`produc
原创
2024-01-18 04:46:57
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