我们VIP成员很多在2021年春节年前、后,拿到了offer。而且不止一个,有的两个,有的四个,有的六个。这里给我们分享其中一位成员,整理的一家公司的面试题,后续将会陆续发布。
在今年的Oracle Cloud World,Oracle宣布将发布一款数据库湖仓产品——MySQL HeatWave Lakehouse用以解决存储在数据库之外的文件数据等非结构化数据的查询和处理。
IBM 在 1960 年代发明了数据库,也就是 SystemR 。过了一段时间到了 1970 年代,数据库里面有了足够多的数据后,自然而然就有了数据交换(data exchange)的需求。1972 年 IBM 的 Fortran 编译器开始支持以逗号为分隔符的 CSV 文件格式为核心进行数据交换,于是由数据库导出数据到 CSV 格式文件,或者由 CSV 格式文件导入数据到数据库便成了数据交换历史的开端。
💃 Hive架构 📷 💃Hive 组件 用户接口:包括 CLI、JDBC/ODBC、WebGUI。其中,CLI(command line interface)为shell命令行; Hive中的Thrift服务器允许外部客户端通过网络与Hive进行交互,类似于JDBC或ODBC协议。WebGUI是 通过浏览器访问Hive。 元数据存储:通常是存储在关系数据库如 mysql/derby中。Hive 中的元数据包括表的名字,表的列和分区及其属性,表的属性(是否为外部表等),表的数据所在目录等。 Dri
Hive 组件 用户接口:包括 CLI、JDBC/ODBC、WebGUI。其中,CLI(command line interface)为shell命令行; Hive中的Thrift服务器允许外部客户端通过网络与Hive进行交互,类似于JDBC或ODBC协议。WebGUI是 通过浏览器访问Hive。 元数据存储:通常是存储在关系数据库如 mysql/derby中。Hive 中的元数据包括表的名字,表的列和分区及其属性,表的属性(是否为外部表等),表的数据所在目录等。 Driver驱动程序,包括语法解析器、计划编译器、优化器、执行器 : 完成 HQL 查询语句从词法分析、语法分析、编译、优化以及查询计划的生成。生成的查询计划存储在 HDFS 中,并在随后有执行引擎调用执行。 执行引擎:Hive本身并不直接处理数据文件。而是通过执行引擎处理。当下Hive支持MapReduce、 Tez、Spark3种执行引擎。 Hive基本使用 链接方式: 1.使用hive本地连接 2.开启hiveserver2远程服务,使用beeline连接 3.使用hive参数执行任务 hive -e ‘执行语句’ hive -f ‘执行脚本文件’
Spark 支持以下六个核心数据源,同时 Spark 社区还提供了多达上百种数据源的读取方式,能够满足绝大部分使用场景。
Docker Compose配置文件是Docker Compose的核心,用于定义服务、网络和数据卷。格式为YAML,默认路径为./docker-compose.yml,可以使用.yml或.yaml扩展名,目前Compose配置文件格式的最新版本为V3。Compose配置文件中涉及的配置项也比较多,但大部分配置项的含义跟docker run命令相关选项是类似的。
SQLBackupAndFTP 是一款用于备份 SQL Server、MySQL 和 PostgreSQL Server 数据库的实用软件,执行定期的完整备份、差异备份和事务日志备份,备份完成后产生的备份压缩包文件可以将它们存储在本地、FTP 服务器或云存储中(比如Amazon S3 、Google Drive、OneDrive),支持备份作业成功或失败的时候分别指定电子邮件发送备份结果。
“Bypass HDR” 是指绕过高动态范围(HDR)功能的一种设置。HDR 是指一种显示技术,它可以提供更高的色彩深度和亮度范围,从而产生更加真实、明亮和有层次感的图像。在某些情况下,用户可能会选择禁用 HDR 功能,例如当他们观看不支持 HDR 的内容时,或者在使用某些应用程序时需要禁用 HDR 以获得更好的性能。因此,“Bypass HDR”是一种设置选项,允许用户启用或禁用HDR功能。
Oracle:hostname、port、username、password、sid
在上一篇Python接口自动化测试系列文章:Python接口自动化之数据驱动,主要介绍openpyxl操作excel,结合ddt实现数据驱动。
无论图绘制得多么精美,没有正确的设计,一切都是空谈。我最喜欢在项目中和团队一起在白板上绘草图,只要清晰表达意图,方案能够解决问题,就拍个照片放在架构文档里,又何尝不可?下图就是我使用白板纸、白板笔、卡片、即时贴构成的架构草图:
你准备好面试了吗?呀,需要Hadoop面试题知识!不要慌!这里有一些可能会问到的问题以及你应该给出的答案。
FluentFTP是一个基于.Net开发的,可用于FTP和FTPS文件传输。该项目优化了速度,并提供简单易用的API,让开发人员可以快速地集成并满足大多数的需求。
◆ 概述 JPG 和 JPEG 是一样的吗?还是完全不同的东西?并非所有图像文件格式都是一样的。事实上,它们中的许多都是为了解决现有格式无法解决的问题而创建的。例如,JPEG 的出现是因为图像文件的大小占用了太多的存储空间。信不信由你,JIF、JPEG 和 JPG 文件扩展名或多或少指的是同一件事。要理解为什么文件格式有这么多名字,我们需要解开一些错综复杂的历史。 ◆ 什么是 JPEG? JPEG 首字母缩略词代表联合图像专家组——文件类型以帮助创建 JPEG 交换格式 (JIF) 标准的小组委员会命名。它
最近整理了一下MySQL 8.0的自动化安装,其中用到了一个MySQL 5.7版本的自定义配置文件,由于没有对(MySQL 8.0)做针对性修改,导致安装过程中出现了一些错误 其中部分原因就是MySQL 5.7时代的配置在MySQL 8.0不再被支持,同时某些参数不再建议使用,如果继续保留在配置文件中,会导致8.0实例无法启动。
QAnything (Question and Answer based on Anything) 是致力于支持任意格式文件或数据库的本地知识库问答系统,可断网安装使用。
上一篇已经讲解了如何下载、安装和配置,这一篇着重讲解下在配置完成后,如何启动、连接到web图形话洁面和停止。想要更好的实践来操作图数据库Neo4j,我们需要了解下图数据库neo4j的社区版本和企业版本呢的区别,避免踩坑太久。
Compose和Docker兼容性: Compose 文件格式有3个版本,分别为1, 2.x 和 3.x 目前主流的为 3.x 其支持 docker 1.13.0 及其以上的版本 常用参数: version # 指定 compose 文件的版本 services # 定义所有的 service 信息, services 下面的第一级别的 key 既是一个 service 的名称 build # 指定包含构建上下文的路径, 或作为
和以 MySQL 为代表的传统事务型数据库相比,数据仓库有一个很大的特点,就是主要面向批量写和查询进行优化,可以不支持更新、事务这些高级特性。一些商用的数据仓库分析系统,例如 Vertica,已经可以做到千亿级数据的秒级导入和秒级查询。 神策数据一直致力于帮助企业搭建数据仓库,实现数据的秒级响应,积累数据资产。本文主要通过神策数据在技术上的探索与实践,探讨如何利用现有的开源组件实现分析型数据仓库当中的读写分离。 为什么要进行读写分离 分析性数据仓库一般有如下几个特点: 面临着复杂的多维分析需求,能够进行任意
在数据驱动的今天,SQL(结构化查询语言)已成为数据分析师和数据库管理员不可或缺的工具。然而,随着数据量的增长和查询复杂性的提高,仅仅依赖传统的SQL工具可能无法满足高效、准确的数据分析需求。
学习完ssm的整合后,开始来学习Spring Boot,在前面学习Spring的时候会发现使用Spring开发中配置Spring的环境会非常的繁琐,而Spring boot的出现就解决了这个问题。
目前最流行的文档型数据库 MongoDB 催生了市场上丰富的 MongoDB 管理工具,这些工具可以提高我们的 MongoDB 开发和管理任务的效率,以提高生产力。下面是 10 款优秀的 MongoDB GUI 工具列表,其中包括其简介、主要功能介绍和下载链接。
要实现Excel一万条数据批量导入,可以使用Apache POI库来读取和解析Excel文件,并使用JDBC连接数据库将数据批量插入。以下是一个简单的示例代码:
虽然大多数情况下,这个方法课安装成功,但也会经常有错误发生,下边我列举几个自己安装时遇到的的错误。
所以说,当公司业务有跨库分析时(一般情况是,业务数据库分布在各个部门),一些数据需要配合其他部门的数据进行关联查询,这个时候可以考虑Presto。但是目前,对于MySQL统计查询在性能上有瓶颈。可考虑将数据按时间段归档到HDFS中,以提高统计效率。
在mysql命令行环境下执行: sql语句+INTO OUTFILE +文件路径/文件名 +编码方式(可选)
Oracle已经发布了他们的开源关系数据库管理系统MySQL 8。这个版本引入了许多改进,最受关注的可能是基于文档的存储,开发人员可以在同一个数据库中使用传统关系数据和“NoSQL”文档数据。该版本还提升了性能,增强了安全性,并改变了默认字符集以促进“移动优先”开发。 MySQL在MySQL 5.7中引入了对JSON的支持,现在在8.0里带来了MySQL文档存储,开发人员可以将无模式JSON文档集合与关系表放在一起使用。MySQL文档存储由一系列技术组成,一个新的客户端协议、X协议以及让MySQL服务器能够
方向 内容 后端 java基础(掌握多线程并发concurrent,java内存模型(java memory model,jmm),volatile,ThreadLocal,ConcurrentHashMap,CopyOnWriteArrayList) spring,springmvc,spring boot mybatis jfinal 缓存 ehcache 文件格式 xml json properties yml
出品 | OSC开源社区(ID:oschina2013) Java 社区正在酝酿一项 Classfile API 提案,旨在提供一个用于解析、生成和转换 Java 类文件的 API;最初将作为 JDK 中 ASM 的内部替代品,之后再作为公共 API 开放。根据计划,ASM 最终将被完全从 JDK 中删除。 提案内容指出,类文件生成、解析和检测在 Java 生态系统中无处不在;许多工具和库需要能够处理类文件,并且框架通常会执行 on-the-fly bytecode instrumentation、tran
Mysql数据库软件是一个客户端或服务器系统,其中包括:支持各种客户端程序和库的多线程SQL服务器、不同的后端、广泛的应用程序编程接口和管理工具。
Oracle已经发布了他们的开源关系数据库管理系统MySQL 8。这个版本引入了许多改进,最受关注的可能是基于文档的存储,开发人员可以在同一个数据库中使用传统关系数据和“NoSQL”文档数据。该版本还提升了性能,增强了安全性,并改变了默认字符集以促进“移动优先”开发。
这期给大家介绍iOS的一些应用神器,以及他们的文件后缀和介绍,还有一些常用的文件格式及介绍
引用我们客户的原话: *创建如下表,提示我:* *如果我将下面表中的varchar(200),修改成text(或blob):报错变为另一个:* *我们查阅了很多的资料,不确定The maximum
"MPEG"、"MP4"、"MPG"这三个词非常相似,因此可能有些人不太了解它们之间的区别。也许有人认为它们的意思相似,但实际上是不同的。在本次介绍中,我们将讨论"MPEG"、"MP4"和"MPG"的含义和区别,以及推荐用于将MPEG转换为MP4的软件。
最近一个数据分析朋友需要学习 Hive,刚好我也想学,便利用手头的服务器搭建一个学习环境,但是搭建过程中,发现网上的教程很多过时了,而且部署过程中,很多地方走不通,博主也没有给出对应的说明。花了大力气才从各种资料中完成 Hadoop、Mysql、Hive 三者的部署。
很多开发者在最开始时其实都对数据库有一个比较模糊的认识,觉得数据库就是一堆数据的集合,但是实际却比这复杂的多,数据库领域中有两个词非常容易混淆。数据库和实例:
在经过几天MapReduce的学习之后,我们总算是来到了Hive阶段。本篇博客小菌将为大家带来Hadoop组件之——Hive的介绍! 首先在开始之前,再让我们通过一张熟悉的图片来回顾一下Hadoop生态系统的组成部分!
文章内容相对较长,但如果你希望对 Java 的类加载过程有个更深入的了解,同时增加自己的面试技能点,请耐心读完......
◆ 概述 RazorSQL是适用于 Windows、macOS、Mac OS X、Linux 和 Solaris 的 SQL 查询、数据库浏览器、SQL 编辑的数据库管理工具。 RazorSQL 支持40 多个数据库,可以通过 JDBC或ODBC连接到数据库: ◆ 增强功能 增强了暗模式。可以通过 View -> Dark Mode 菜单选项选择暗模式。现在可以通过 View -> Legacy Dark Mode 菜单选项选择以前的暗模式。 添加了可以通过 View -> Light Mode 菜单选项
压缩前提 表压缩能提升性能,减少存储空间,主要是用在字符类型比较大的表上(VARCHAR,VARBINARY和BLOB和TEXT类型),且读多写少的情况下,如果你的应用是io密集型的,不是cpu密集型的,那么压缩会带来很多性能的提升,例如:数据仓库。 innodb_file_format = Barracuda --模式支持压缩 innodb_file_per_table = on --必须是独立表空间 压缩原理 InnoDB支持两种文件格式 Antelope(羚羊)和Barracuda(梭鱼): Ante
本篇Blog在总体层面介绍了SQL查询引擎Rider的功能及设计,其细节部分将会在后面的篇章中一一道来。
Windows 基本占领了电脑时代的市场,商业上取得了很大成功,但是它并不开源,所以要想接触源码得加入 Windows 的开发团队中。
我觉得这个实验分为两个阶段 1.第一阶段是直接给你文件格式,通过010编辑器去分析查找文件是什么格式。 2.第二阶段是只给你阶段不给你格式,自己通过010编辑器去分析查找文件的格式。 说白了就是一阶段直接给你文件格式了,你知道文件是啥格式;第二阶段是没有给你文件格式,你需要自己通过010编辑器去分析查找这个文件的格式。 在第二阶段中,通过010编辑器分析查找1-4文件内容。 在0480h-04A0h中发现重要信息 十六进制信息:
1、一张表,里面有ID自增主键,当insert了17条记录之后,删除了第15,16,17条记录,再把Mysql重启,再insert一条记录,这条记录的ID是18还是15 ? 2、MySQL的技术特
很多的时候,在Presto上对数据库跨库查询,例如Mysql数据库。这个时候Presto的做法是从MySQL数据库端拉取最基本的数据,然后再去做进一步的处理,例如统计等聚合操作。
今天在Mysql建表的过程中,遇到了一个这样的问题,错误信息 1071 - Specified key was too long; max key length is 767 bytes
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