大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 本篇文章将和大家讲述如何快速修改mysql表名，有同样需要的朋友学习一下吧，希望你看后能有所帮助。...mysql修改表名的方法： 具体步骤：打开cmd->输入“mysql -u root -p”->输入密码，进入mysql->输入“alter table rename to/as new_tablename...;” 下面的代码包括了创建表的过程：#创建表结构.这样的建表方式,不仅仅是表的结构,连带着索引也会同时创建. mysql> create table ts01 like ti_o_sms; Query...OK, 0 rows affected (0.02 sec) #修改表名的语法:alter table old_tablename rename to/as new_tablename; mysql>
标签：VBA 自Excel 2010发布以来，已经具备删除工作表中重复行的功能，如下图1所示，即功能区“数据”选项卡“数据工具——删除重复值”。...图1 使用VBA，可以自动执行这样的操作，删除工作表所有数据列中的重复行，或者指定列的重复行。 下面的Excel VBA代码，用于删除特定工作表所有列中的所有重复行。...如果没有标题行，则删除代码后面的部分。...如果只想删除指定列（例如第1、2、3列）中的重复项，那么可以使用下面的代码： Sub DeDupeColSpecific() Cells.RemoveDuplicates Columns:=Array...(1, 2, 3), Header:=xlYes End Sub 可以修改代码中代表列的数字，以删除你想要的列中的重复行。
//删除表spark.sql( """ |drop table hadoop_prod.default.mytbl """.stripMargin)五、ALTER TABLE Iceberg的...add column gender string,loc string """.stripMargin)//3.删除字段，给test 表删除age 列spark.sql( """ |alter...).show()最终表展示的列 gender列变成了xxx列：六、ALTER TABLE 分区操作 alter 分区操作包括增加分区和删除分区操作，这种分区操作在Spark3.x之后被支持，spark2.4...("select * from hadoop_prod.default.mytbl").show()在HDFS中数据存储和结果如下：4、删除分区loc//7.删除表 mytbl 中的loc分区spark.sql...分区为null5、删除分区years(ts)//9.删除表 mytbl 中的years(ts) 分区spark.sql( """ |alter table hadoop_prod.default.mytbl
@toc六、MyBatis特殊的SQL6.1 模糊查询方式1：select * from litemall_user where username like '%${username}%'(推荐)方式2...select * from litemall_user where username like concat('%',#{username},'%')6.2 动态设置表名...; select * from ${tableName}6.3 校验名称唯一性...（重点）5.五、MyBatis的增删改查模板（参数形式包括：String、对象、集合、数组、Map）6.六、MyBatis特殊的SQL：模糊查询、动态设置表名、校验名称唯一性7.七、MyBatis自定义映射...resultMap8.八、(了解即可)MyBatis懒加载(或者叫延迟加载)9.九、MyBatis动态SQL10.十、MyBatis的缓存11.十一、MyBatis的逆向工程12.十二、MyBatis分页插件
创建后应用程序就可以从现有 RDD，Hive 表或 Spark 数据源创建 DataFrame。..."upSal",$"sal"+1000) // 基于固定值新增列 df.withColumn("intCol",lit(1000)) 2.3 删除列 // 支持删除多个列 df.drop("comm",...ASC").show() // 5.limit 查询工资最高的 3 名员工的信息 spark.sql("SELECT * FROM emp ORDER BY sal DESC LIMIT 3").show...全局临时视图被定义在内置的 global_temp 数据库下，需要使用限定名称进行引用，如 SELECT * FROM global_temp.view1。...// 注册为全局临时视图 df.createGlobalTempView("gemp") // 使用限定名称进行引用 spark.sql("SELECT ename,job FROM global_temp.gemp
${Iceberg表}.history”命令进行查询，操作如下：//4.查询表历史,实际上就是表快照的部分内容spark.sql( """ |select * from hadoop_prod.mydb.mytest.history..."${库名.表名}",快照ID)操作如下：//省略重新创建表mytest，两次插入数据//SQL方式回滚快照ID，操作如下：spark.sql( """ |Call hadoop_prod.system.rollback_to_snapshot...，会生成新的Snapshot且原有数据并不会被删除，如果要删除对应的数据文件需要通过“Expire Snapshots来实现”，具体操作如下：//10.合并Iceberg表的数据文件// 1) 首先向表...例如，表mytest 最新的json元数据文件信息如下:这里删除时间为“1640070000000”之前的所有快照信息，在删除快照时，数据data目录中过期的数据parquet文件也会被删除（例如：快照回滚后不再需要的文件...名称}.system.expire_snapshots("${库名.表名}",TIMESTAMP '年-月-日 时-分-秒.000',N)注意：以上使用SQL方式采用上述方式进行操作时，SparkSQL
、删除、新增数据这里我们计划将b表与a表匹配id，如果b表中tp字段是"delete"那么a表中对应的id数据删除，如果b表中tp字段是"update"，那么a表中对应的id数据其他字段进行更新，如果a...结果如下：//根据条件删除表 delete_tbl 中的一条数据spark.sql( """ |delete from hadoop_prod.default.delete_tbl where...id小于等于3的数据name列改为“zhangsan”,age列改为30，操作如下：//更新 delete_tbl 表spark.sql( """ |update hadoop_prod.default.update_tbl...DataFrame创建Iceberg表分为创建普通表和分区表，创建分区表时需要指定分区列，分区列可以是多个列。.../创建分区表df_tbl2,并将数据写入到Iceberg表，其中DF中的列就是Iceberg表中的列df.sortWithinPartitions($"loc")//写入分区表，必须按照分区列进行排序
1、创建表//创建表 ，hive_pord：指定catalog名称。default:指定Hive中存在的库。test：创建的iceberg表名。...).show()结果如下：在Hive对应的test表中也能查询到数据：4、删除表//删除表，删除表对应的数据不会被删除spark.sql( """ |drop table hive_prod.default.test...1、创建表//创建表 ，hadoop_prod：指定Hadoop catalog名称。default:指定库名称。test：创建的iceberg表名。...${Iceberg格式表名}2）创建表后，会在hadoop_prod名称对应的目录下创建该表2、插入数据//插入数据spark.sql( """ |insert into hadoop_prod.default.test...：5、删除表spark.sql( """ |drop table hadoop_prod.default.test """.stripMargin)注意：删除iceberg表后，数据被删除，对应的库目录存在
7.查询Score表中至少有5名学生选修的并以3开头的课程的平均分数。 8.查询分数大于70，小于90的Sno列。 9.查询所有学生的Sname、Cno和Degree列。...Tname和Depart 31.查询至少有2名男生的班号 32.查询Student表中不姓“王”的同学记录 33.查询Student表中每个学生的姓名和年龄。...查询结果排序 36.查询“男”教师及其所上的课程 37.查询最高分同学的Sno、Cno和Degree列 38.查询和“李军”同性别的所有同学的Sname 39.查询和“李军”同性别并同班的同学Sname...40.查询所有选修“计算机导论”课程的“男”同学的成绩表 41.查询Student表中的所有记录的Sname、Ssex和Class列 42.查询教师所有的单位即不重复的Depart列 43.查询Student...查询Score表中至少有5名学生选修的并以3开头的课程的平均分数。
val personDF: DataFrame = personRDD.toDF //6.查看约束 personDF.printSchema() //7.查看分布式表中的数据集... personDF.show(6,false)//false表示不截断列名,也就是列名很长的时候不会用...代替 //演示SQL风格查询 //0.注册表名 //personDF.registerTempTable....表名;生命周期太大,一般不用 personDF.createOrReplaceTempView("t_person")//创建一个临时表,只有当前session可用!...//1.查看name字段的数据 spark.sql("select name from t_person").show //2.查看 name 和age字段数据 spark.sql...+1 from t_person").show //4.过滤age大于等于25的 spark.sql("select name,age from t_person where age >
作为 SparkSession 的变量名，sc 作为 SparkContext 的变量名。...4、你可以通过将 DataFrame 注册成为一个临时表的方式，来通过 Spark.sql 方法运行标准的 SQL 语句来查询。...// Session 内可访问，一个 SparkSession 结束后，表自动删除。 ...df.createOrReplaceTempView("persons") // 使用表名不需要任何前缀 // 应用级别内可访问，一个 SparkContext 结束后，表自动删除。 ...df.createGlobalTempView("persons") // 使用表名需要加上“global_temp.”
上一篇《SparkCore快速入门系列（5）》，下面给大家更新一篇SparkSQL入门级的讲解。...DataFrame 提供了详细的结构信息schema列的名称和类型。...创读取文本文件 1.在本地创建一个文件，有id、name、age三列，用空格分隔，然后上传到hdfs上 vim /root/person.txt 1 zhangsan 20 2 lisi 29 3...t_person").show 1.显示表的描述信息 spark.sql("desc t_person").show 2.查询年龄最大的前两名 spark.sql("select * from t_person...这个函数并列排名之后的排名是并列排名加１ 简单说每个人只有一种排名，然后出现两个并列第一名的情况，这时候排在两个第一名后面的人将是第二名，也就是两个第一名，一个第二名 ●示例3 spark.sql("select
Hudi 于 2016 年推出，牢牢扎根于 Hadoop 生态系统，解释了名称背后的含义：Hadoop Upserts Deletes and Incrementals。...Hudi 在这个用例中的关键在于它提供了一个增量数据处理栈，可以对列数据进行低延迟处理。...块可以是数据块、删除块或回滚块。这些块被合并以便派生更新的基础文件。这种编码还创建了一个独立的日志。 表格式由表的文件布局、表的模式（Schema）和跟踪表更改的元数据组成。...通过有效使用元数据，时间旅行非常容易实现，其只是另一个具有定义起点和终点的增量查询。Hudi 在任何给定时间点以原子方式将键映射到单个文件组，支持 Hudi 表上的完整 CDC 功能。...使用 Hudi 的一种典型方式是实时摄取流数据，将它们附加到表中，然后根据刚刚附加的内容编写一些合并和更新现有记录的逻辑。或者如果表已存在，则使用覆盖模式写入会删除并重新创建表。
: 上级编号 |-- SAL: 薪资 |-- COMM: 奖金 dept 部门表 |-- DEPTNO: 部门编号 |-- DNAME: 部门名称 |-- LOC: 部门所在城市 注：...spark.sql("SELECT * FROM emp NATURAL JOIN dept").show() 以下是一个自然连接的查询结果，程序自动推断出使用两张表都存在的 dept 列进行连接，其实际等价于...三、连接的执行 在对大表与大表之间进行连接操作时，通常都会触发 Shuffle Join，两表的所有分区节点会进行 All-to-All 的通讯，这种查询通常比较昂贵，会对网络 IO 会造成比较大的负担...而对于大表和小表的连接操作，Spark 会在一定程度上进行优化，如果小表的数据量小于 Worker Node 的内存空间，Spark 会考虑将小表的数据广播到每一个 Worker Node，在每个工作节点内部执行连接计算...是否采用广播方式进行 Join 取决于程序内部对小表的判断，如果想明确使用广播方式进行 Join，则可以在 DataFrame API 中使用 broadcast 方法指定需要广播的小表： empDF.join
场景 • 可以添加、删除、修改和移动列（包括嵌套列） • 分区列不能演进 • 不能对 Array 类型的嵌套列进行添加、删除或操作 SparkSQL模式演进以及语法描述 使用模式演进之前，请先设置spark.sql.extensions...参数描述 参数 描述 tableName 表名 col_spec 列定义，由五个字段组成，col_name, col_type, nullable, comment, col_position col_name...某字段 • 如果设置为FIRST，那么新加的列在表的第一列 • 如果设置为AFTER 某字段，将在某字段后添加新列 • 如果设置为空，只有当新的子列被添加到嵌套列时，才能使用 FIRST。...] col_old_name TYPE column_type [COMMENT] col_comment[FIRST|AFTER] column_name 参数描述 参数 描述 tableName 表名...table_property' = 'property_value') ALTER TABLE table UNSET TBLPROPERTIES [IF EXISTS] ('comment', 'key') 修改表名
即在每一行的最后一列添加聚合函数的结果。...开窗用于为行定义一个窗口(这里的窗口是指运算将要操作的行的集合)，它对一组值进行操作，不需要使用 GROUP BY 子句对数据进行分组，能够在同一行中同时返回基础行的列和聚合列。...这个函数求出来的排名结果可以并列，并列排名之后的排名将是并列的排名加上并列数 简单说每个人只有一种排名，然后出现两个并列第一名的情况，这时候排在两个第一名后面的人将是第三名，也就是没有了第二名，但是有两个第一名...这个函数并列排名之后的排名只是并列排名加１ 简单说每个人只有一种排名，然后出现两个并列第一名的情况，这时候排在两个第一名后面的人将是第二名，也就是两个第一名，一个第二名 ●示例3 spark.sql("...select 字段1,字段2,字段n, |row_number() over(partition by 字段1 order by 字段2 desc) num |from 表名
无论是pandas的DataFrame还是spark.sql的DataFrame，获取指定一列是一种很常见的需求场景，获取指定列之后可以用于提取原数据的子集，也可以根据该列衍生其他列。...由于Pandas中提供了两种核心的数据结构：DataFrame和Series，其中DataFrame的任意一行和任意一列都是一个Series，所以某种意义上讲DataFrame可以看做是Series的容器或集合...的方式，但要求该列名称符合一般变量名命名规范，包括不能以数字开头，不能包含空格等特殊字符； df['A']：即以方括号加列名的形式提取，这种方式容易理解，因为一个DataFrame本质上可以理解为Python...02 spark.sql中DataFrame获取指定列 spark.sql中也提供了名为DataFrame的核心数据抽象，其与Pandas中DataFrame有很多相近之处，但也有许多不同，典型区别包括...03 小结 本文分别列举了Pandas和Spark.sql中DataFrame数据结构提取特定列的多种实现，其中Pandas中DataFrame提取一列既可用于得到单列的Series对象，也可用于得到一个只有单列的
1.概述 介绍 相信用过MySQL的朋友都知道，MySQL中也有开窗函数的存在。开窗函数的引入是为了既显示聚集前的数据，又显示聚集后的数据。即在每一行的最后一列添加聚合函数的结果。...开窗用于为行定义一个窗口(这里的窗口是指运算将要操作的行的集合)，它对一组值进行操作，不需要使用 GROUP BY 子句对数据进行分组，能够在同一行中同时返回基础行的列和聚合列。...聚合函数和开窗函数 聚合函数是将多行变成一行，count,avg… 开窗函数是将一行变成多行 聚合函数如果要显示其他的列必须将列加入到group by中 开窗函数可以不使用group by，直接将所有信息显示出来...这个函数求出来的排名结果可以并列（并列第一/并列第二），并列排名之后的排名将是并列的排名加上并列数 简单说每个人只有一种排名，然后出现两个并列第一名的情况，这时候排在两个第一名后面的人将是第三名，也就是没有了第二名...这个函数并列排名之后的排名是并列排名加１ 简单说每个人只有一种排名，然后出现两个并列第一名的情况，这时候排在两个第一名后面的人将是第二名，也就是两个第一名，一个第二名 实例3 spark.sql("select
Pyspark创建的每个分区文件都具有 .parquet 文件扩展名。...salary >= 4000 ") 在 Parquet 文件上创建表 现在来看看在 Parquet 文件上执行 SQL 查询。...为了执行 sql 查询，我们不从 DataFrame 中创建，而是直接在 parquet 文件上创建一个临时视图或表。...James | |Smith |36636|3000 | +---------+----------+--------+-----+------+ 在分区 Parquet 文件上创建表...在这里，我在分区 Parquet 文件上创建一个表，并执行一个比没有分区的表执行得更快的查询，从而提高了性能。
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