阿里云大数据ACP认证知识点梳理6——基础SQL语句(内建函数、窗口函数规则、隐式转换规则)
abs(null)=null abs(-1)=1 abs(-1.2)=1.2 abs("-2")=2.0 abs(122320837456298376592387456923748)=1.2232083745629837e32
注:当number为Double、Bigint或Decimal类型时。输入为Bigint,返回Bigint。输入为Double,返回Double类型。输入为Decimal,返回Decimal类型。若输入为String类型,会隐式转换为Double类型后参与运算,其它类型抛异常。若输入为null,则返回null。
ceil(1.1)=2 ceil(-1.1)=-1
注:向上取整,函数返回不小于输入值value的最小整数。Double类型或Decimal类型,若输入为String类型或Bigint类型,会隐式转换到D
低调大师中文资讯倾力打造互联网数据资讯、行业资源、电子商务、移动互联网、网络营销平台。
持续更新报道IT业界、互联网、市场资讯、驱动更新,是最及时权威的产业资讯及硬件资讯报道平台。
转载内容版权归作者及来源网站所有,本站原创内容转载请注明来源。
- 上一篇
Apache Flink 漫谈系列(11) - Temporal Table JOIN
什么是Temporal Table 在《Apache Flink 漫谈系列 - JOIN LATERAL》中提到了Temporal Table JOIN,本篇就向大家详细介绍什么是Temporal Table JOIN。在ANSI-SQL 2011中提出了Temporal 的概念,Oracle,SQLServer,DB2等大的数据库厂商也先后实现了这个标准。Temporal Table记录了历史上任何时间点所有的数据改动,Temporal Table的工作流程如下:上图示意Temporal Table具有普通table的特性,有具体独特的DDL/DML/QUERY语法,时间是其核心属性。历史意味着时间,意味着快照Snapshot。 ANSI-SQL 2011 Temporal Table示例 我们以一个DDL和一套DML示例说明Tem
- 下一篇
阿里云大数据ACP认证知识点梳理7——MAP REDUCE
1、输入数据:对文本进行分片,将每片内的数据作为单个Map Worker的输入。 2、Map阶段:Map处理输入,每获取一个数字,将数字的Count 设置为1,并将此对输出,此时以Word作为输出数据的Key。 3、Shuffle>合并排序:在Shuffle阶段前期,首先对每个Map Worker的输出,按照Key值(即Word值)进行排序。排序后进行Combiner操作,即将Key值(Word值)相同的Count累加,构成一个新的对。此过程被称为合并排序。4、Shuffle>分配Reduce:在Shuffle阶段后期,数据被发送到Reduce端。Reduce Worker收到数据后依赖Key值再次对数据排序。 5、Reduce阶段:每个Reduce Worker对数据进行处理时,采用与Combiner相同的逻辑,将Key值
相关文章
文章评论
共有0条评论来说两句吧...
文章二维码
点击排行
推荐阅读
最新文章
- CentOS关闭SELinux安全模块
- SpringBoot2初体验,简单认识spring boot2并且搭建基础工程
- SpringBoot2整合Redis,开启缓存,提高访问速度
- MySQL8.0.19开启GTID主从同步CentOS8
- Hadoop3单机部署,实现最简伪集群
- 设置Eclipse缩进为4个空格,增强代码规范
- CentOS7,CentOS8安装Elasticsearch6.8.6
- Linux系统CentOS6、CentOS7手动修改IP地址
- CentOS6,7,8上安装Nginx,支持https2.0的开启
- Windows10,CentOS7,CentOS8安装MongoDB4.0.16