算法算数表达式求解(不用递归)1.HIVE和HBASE区别1. 两者分别是什么?   Apache Hive是一个构建在Hadoop基础设施之上的数据仓库。通过Hive可以使用HQL语言查询存放在HDFS上的数据。HQL是一种类SQL语言,这种语言最终被转化为Map/Reduce. 虽然Hive提供了SQL查询功能,但是Hive不能够进行交互查询--因为它只能够在Ha            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-12-10 21:39:40
                            
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            在使用 SQL Server 时,偶尔会遇到“SQL Server has gone”这一错误,这通常意味着 SQL Server 正在意外中断连接,可能是因为网络问题、服务器崩溃、或者数据库服务被强制关闭等原因。为了有效解决这一问题,下面我将详细记录解决“SQL Server has gone”问题的过程,涉及协议背景、抓包方法、报文结构、交互过程、性能优化及扩展阅读几个模块。
## 协议背景            
                
         
            
            
            
            # SQL Server遇到问题的解决流程
作为一名经验丰富的开发者,我们来教一下刚入行的小白如何处理"SQL Server has encountered"的问题。首先,我们需要了解整个问题解决的流程,可以使用表格来展示每个步骤:
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| Step 1 | 确定问题的具体错误信息 |
| Step 2 | 检查SQL Server错误日志 |            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            # 实现"Hive no schema has been selected to create in"的步骤说明
## 概述
在使用Hive创建表时,如果未选择任何schema,则会出现"Hive no schema has been selected to create in"的错误提示。本文将详细介绍如何解决这个问题。
## 解决步骤
以下是解决"Hive no schema has be            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            #数据源类型
spring.datasource.type=com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
#连接池名称,默认HikariPool-1
spring.datasource.hikari.pool-name=KevinHikariPool
#最大连接数,小于等于0会被重置为默认值10;大于零小于1会被重置为minimum-idle的值
spring.dataso            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            一、SparkSQL 概述
1.1  SparkSQL是什么
        Spark SQL是Spark用于结构化数据处理的Spark模块。1.2 Hive and SparkSQL        我们之前学习过hive,hive是一个基于had            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            关于Hikari连接池的源码理解与配置使用1. 连接池初始化1.1 初始化连接池对于应用者来说,我们构造一个线程池就是构造一个HikariDataSource。重点看一下获取连接以及相关连接管理的流程。public Connection getConnection() throws SQLException {
        if (this.isClosed()) {
                        
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            Hive由Facebook开发,用于解决海量结构化日志的数据统计,于2008年贡献给            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                            精选
                                                        
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            一、常用聚合函数count():计数 count(distinct 字段) 去重统计sum():求合avg():平均max():最大值min():最小值 二、hivesql执行顺序from --> where --> group by --> having --> select--> order by--> limit&n            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1.  DDL 操作  DDL  •建表    •删除表    •修改表结构    •创建/删除视图    •创建数据库    •显示命令  建表:  
    CREATE [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS] table_name  
      [(col_name data_type [COMMENT col_comment], .            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            大数据面试之hive重点(二) Hive SQL转化为MR的过程? 可回答:1)Hive SQL的解析过程;2)Hive SQL的底层实现 问过的一些公司:阿里,头条,小米,滴滴,美团x2,网易,快手58,好未来 参考答案: 我们先来看下MapReduce框架实现SQL基本操作的原理 : 1、Join的实现原理1 select u.name, o.orderid from order o join            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            推荐:经典sql题及答案(二)经典sql题及答案(三)题目部分第1题 我们有如下的用户访问数据 userId visitDate visitCount
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 u03 2017/1/22 8
 u04 2017/1/20 3
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 u01 2017/2/21 8
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            集合统计函数1. 个数统计函数: count语法: count(*), count(expr), count(DISTINCT expr[, expr_.])返回值: int说明: count(*)统计检索出的行的个数,包括NULL值的行;count(expr)返回指定字段的非空值的个数;count(DISTINCTexpr[, expr_.])返回指定字段的不同的非空值的个数举例:hi            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            一、LAG函数介绍LAG函数是一个常用的窗口函数,作用是取当前行之后的数据,即把该列数据向上错位。使用方法如下:LAG(col ,n ,Default)col是字段名称,指明要操作的列,必须指定该参数;n表示取当前行的后n行的col列数据,可以不指定默认为1;Default 表示前n行没有数据时的默认值,可以不指定默认为NULL.二、案例表及测试数据准备首先创建该案例的表结构、插入测试数            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            最近在建设数据仓库,处理数据的过程中,经常反复使用hive的HQL语句,尽管HQL和SQL语言有很多相同之处,但也并不是说HQL就能通用SQL的语法。在使用过程中要尤为注意。事情经过是这样的,我在把业务系统数据同步到数仓(数据存储在Hive)中时,在数据汇总层(DWS),对数据进行汇总处理时,发现有数据丢失的问题,经过排查,发现是在使用 <> 引发的坑。Hive 中 != 或 <            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Hive 创建内部表时,会将数据移动到数据仓库指向的路径;若创建外部表,仅记录数据所在的路径,不对数据的位置做任何改变。在删除表的时候,内部表的元数据和数据会被一起删除,而外部表只删除元数据,不删除数据。hive可以创建带分区的内表,
 >   create table  sustPart (id  int,name string)    //创建表名为sust1
 >   parti            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            SQLContext的使用创建一个Scala项目,创建一个主类SQLContextApppackage com.yy.spark
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
import org.apache.spark.sql.SQLContext
/**
 * SQLContext的使用
 * Spark 1.x使用
 */
 obj            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            前言Hive是构建在Hadoop上的数据仓库软件框架,支持使用SQL来读,写和管理大规模数据集合。Hive入门非常简单,功能非常强大,所以非常流行。通常来说,Hive只支持数据查询和加载,但后面的版本也支持了插入,更新和删除以及流式api。Hive具有目前Hadoop上最丰富最全的SQL语法,也拥有最慢最稳定的执行。是目前Hadoop上几乎标准的ETL和数据仓库工具。Hive这个特点与其它AdHo            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            介绍:  Hive 是基于Hadoop 构建的一套数据仓库分析系统,它提供了丰富的SQL查询方式来分析存储在Hadoop 分布式文件系统中的数据,可以将结构  化的数据文件映射为一张数据库表,并提供完整的SQL查询功能,可以将SQL语句转换为MapReduce任务进行运行,通过自己的SQL 去查询分析需  要的内容,这套SQL 简称Hive SQL,使不熟悉mapreduce 的用户很方便的利用S            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-07-18 12:33:34
                            
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