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MaxCompute SQL Row_Sequence 实现列自增长

背景:多维数据仓库中的维度表和事实表一般都需要有一个代理键,作为这些表的主键,代理键一般由单列的自增数字序列构成。MaxCompute(原ODPS)没有关系数据库中的自增列auto-increment id,但可以通过UDF来给海量数据的每一行产生唯一的id。 效果如下: select row_sequence(),name from user_info; 一、准备工作 1、准备阿里云账号,文档参考:https://help.aliyun.com/document_detail/27803.html 2、开通大数据开发套件、MaxCompute服务。文档参考:https://help.aliyun.com/document_detail/27815.html 3、配置Eclipse ODPS环境,文档参照:https://help.ali

三款大数据工具比拼,谁才是真正的王者

业内有这样一种说法,SQL虽然在大数据分析领域久经考验,但是无奈长江后浪推前浪,和炙手可热的Hadoop相比,SQL已经过时了。这个说法有点言过其实,现在很多的项目都是将Hadoop作为数据存储,然后利用SQL进行前端查询。这说明Hadoop需要一种高级查询语言的支持。 Hadoop MapReduce虽然能够进行数据分析,但是太复杂了。于是,开发人员开发出了类似SQL的Pig和Hive。 大数据时代,我们有很多的查询工具可以选择。虽然SQL占据着绝对优势,但是随着大数据的持续升温,也给了Apache Pig和Hive很大的发挥空间。工欲善其事必先利其器,如果选择了合适的平台和语言,会让数据的提取,处理和分析达到事半功倍的效果。未来,数据会越来越大,数据分析必须要更易操作。处理速度快和操作简单必定成为大数据分析的主流趋势。 Apache Pig,Apache Hive和SQL是当今主流的大数据工具。它们各有优势,下面我们就先来简单介绍Apache Pig、Apache Hive和SQL。 SQL 结构化查询语言(SQL)是程序员的最佳伴侣,主要用于处理和提取数据。大数据改变了数据处理和...

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Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。