栏目介绍mysql常用功能。一、基础部分 一、使用MySQL 1.1、SELECT语句 1.2、排序检索数据 1.3、过滤数据 1.4、数据过滤 1.5、用通配符进行过滤 1.6、用正则表达式进行搜索 1.6.1 基本字符匹配 1.6.2 进行OR 匹配 1.6.3 匹配几个字符之一 1.6.4 匹配范围 1.6.5 匹配特殊字符 1.6.6 匹配字符类 1.6.7 匹配多个实例 1.6.8 定位
表和数据/*
Navicat Premium Data Transfer
Source Server : pdm
Source Server Type : MySQL
Source Server Version : 50173
Source Host : 192.168.1.100:3306
Source Schema : t
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2023-12-14 00:49:19
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Spark SQLSpark SQL是构建在Spark RDD之上一款ETL（Extract Transformation Load）工具（类似Hive-1.x-构建在MapReduce之上）。同Spark RDD 不同地方在于Spark SQL的API可以给Spark计算引擎提供更多的信息（计算数据结构、转换算子），Spark计算引擎可以根据SparkSQL提供的信息优化底层计算任务。目前为止S
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2024-03-02 09:41:27
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一、DataFrame的两种编程风格DSL语法风格
DSL称之为：领域特定语言其实就是指DataFrame的特有APIDSL风格意思就是以调用API的方式来处理Data比如：df.where().limit()SQL语法风格
SQL风格就是使用SQL语句处理DataFrame的数据比如：spark.sql(“SELECT * FROM xxx)二、DSL风格show方法：功能：展示Da
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2023-09-06 14:23:32
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一、简介
Spark SQL是Spark中处理结构化数据的模块。与的Spark RDD API不同，Spark SQL的接口提供了更多关于数据的结构信息和计算任务的运行时信息。在Spark内部，Spark SQL会能够用于做优化的信息比RDD API更多一些。Spark SQL如今有了三种不同的API：SQL语句、DataFrame API和最
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2023-09-05 09:59:37
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Spark SQL 中的 `DISTINCT` 语法是用于从查询结果中剔除重复记录，获取唯一的数据集。这在数据处理和分析时尤其重要，因为它能帮助减少冗余的信息，使得后续的操作更加高效。例如，在处理用户行为数据时，我们可能只希望获得每个用户唯一的访问记录。
## 协议背景
在现代大数据处理和仓库中，Spark SQL 具备强大的数据处理能力，利用 Spark 的分布式计算能力，能够快速地对海量数
在大数据处理领域，Apache Spark 已经成为一种非常流行的数据处理框架。Spark SQL 是 Spark 中用于处理结构化数据的模块，它结合了数据处理的优势和 SQL 查询语言的简洁。那么，在 Spark SQL 中进行数据操作时，我们可能会遇到一个问题，即如何正确使用 `DELETE` 语法来删除数据。尽管 Spark SQL 的文档中并没有直接的 `DELETE` 语法，但是我们可以
一、Spark的特点Spark特性Spark通过在数据处理过程中成本更低的洗牌（Shuffle）方式，将MapReduce提升到一个更高的层次。利用内存数据存储和接近实时的处理能力，Spark比其他的大数据处理技术的性能要快很多倍。Spark还支持大数据查询的延迟计算，这可以帮助优化大数据处理流程中的处理步骤。Spark还提供高级的API以提升开发者的生产力，除此之外还为大数据解决方案提供一致的体
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2023-08-16 16:07:30
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第1章 Spark SQL概述1.1 什么是Spark SQLSpark SQL是Spark用于结构化数据(structured data)处理的Spark模块。与基本的Spark RDD API不同，Spark SQL的抽象数据类型为Spark提供了关于数据结构和正在执行的计算的更多信息。在内部，Spark SQL使用这些额外的信息去做一些额外的优化，有多种方式与Spark
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2023-12-13 19:43:04
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# Spark SQL如何使用update语法解决数据更新问题
Spark SQL是Apache Spark中用于处理结构化数据的模块，它支持使用SQL语法来操作数据。在Spark SQL中，没有直接的UPDATE语法来更新数据，但可以通过一些其他方式来实现数据更新的功能。下面将介绍如何使用Spark SQL来解决数据更新问题。
## 问题描述
假设我们有一个学生信息表，包含学生的ID、姓名
原创
2024-06-07 06:17:36
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Spark SQL是Apache Spark中的一种模块，用于处理结构化数据，并提供了一套SQL查询接口。Spark SQL允许开发人员使用SQL语句来查询、处理和分析数据。
在Spark SQL中，INSERT INTO SELECT语法用于将一个表中的数据插入到另一个表中。这种语法非常便捷，可以帮助我们快速地将数据从一个表复制到另一个表，同时还可以进行一些数据转换和过滤操作。下面我们将详细介
原创
2024-01-21 05:51:54
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Catalog API简介 Spark中的DataSet和Dataframe API支持结构化分析。结构化分析的一个重要的方面是管理元数据。这些元数据可能是一些临时元数据（比如临时表）、SQLContext上注册的UDF以及持久化的元数据（比如Hivemeta store或者HCatalog）。Spark的早期版本是没有标准的API来访问这些元数据的。用户通常使用查询语句
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2024-09-02 15:41:38
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由于最近在工作中刚接触到scala和Spark，并且作为python中毒者，爬行过程很是艰难，所以这一系列分为几个部分记录下学习《Spark快速大数据分析》的知识点以及自己在工程中遇到的小问题，以下阶段也是我循序了解Spark的一个历程。 先抛出几个问题：什么是Spark？Spark内部是怎么实现集群调度的？如何调用Spark？如何打包一个Spark独立应用？一、Spark是什么 Spar
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2024-06-03 10:59:21
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为了验证 MySQL 中哪些情况下会导致索引失效，我们可以借助 explain 执行计划来分析索引失效的具体场景。explain 使用如下，只需要在查询的 SQL 前面添加上 explain 关键字即可，如下图所示：而以上查询结果的列中，我们最主要观察 key 这一列，key 这一列表示实际使用的索引，如果为 NULL 则表示未使用索引，反之则使用了索引。以上所有结果列说明如下：id — 选择标识
一，变量1，基本数据类型2，基本运算符3，定义变量4，复杂变量 （1）定义数组Array： 声明：val aList=new Array[数据类型type](n)：声明存储数据类型为type的n个对象，数组初始化为null 声明：val aList=Array（n1,n2,n3...）：声明时，可以不用声明数据类型。
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2023-10-03 11:42:46
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# Spark中的saveAsTable函数：解析与应用
Apache Spark是一个强大的开源分布式计算框架，广泛应用于大数据处理和分析。Spark提供了丰富的API，以支持数据的存储、查询和操作。其中，`saveAsTable`是一个重要的功能，能够将DataFrame保存为表格，便于后续的SQL查询和数据分析。本文将深入探讨`saveAsTable`的用法，并给出相关代码示例。
##
# Spark SQL与Hive SQL语法区别分析
在大数据领域，Apache Spark和Apache Hive都是被广泛应用的工具。Spark SQL是Spark中用于处理结构化数据的模块，而Hive SQL则是基于Hadoop的一个数据仓库工具。本文将对Spark SQL和Hive SQL的语法进行对比，并通过代码示例进一步说明它们之间的差异。
## 1. 基础概念
在深入讨论具体语
Spark提供了交互式shell，交互式shell让我们能够点对点（原文：ad hoc）数据分析。如果你已经使用过R，Python，或者Scala中的shell，或者操作系统shell（例如bash），又或者Windows的命令提示符界面，你将会对Spark的shell感到熟悉。 但实际上Spark shell与其它大部分shell都不一样，其它大部分shell让你通过单个机器上的磁盘或者内存操
mybatis的尚硅谷笔记Mybatis的insertMyBatis的批量insertMyBatis的动态insertMybatis的普通insert方法Mybatis的selectMyBatis的select 动态条件MyBatis的动态select service拼接条件Mybatis的updateMybatis的普通updateMybatis的动态updateMybatis的deleteM
1：常见的SQL语句1.1：SQL介绍SQL 是用于访问和处理数据库的标准的计算机语言。SQL，指结构化查询语言，全称是 Structured Query Language。SQL 让您可以访问和处理数据库。SQL 是一种 ANSI（American National Standards Institute 美国国家标准化组织）标准的计算机语言。简单来说就是按照 数据结构来组织、 存储和管理数据的
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2024-01-13 19:47:09
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