搜索[SQL构建]结果-低调大师优秀个人博客

精选列表

搜索[SQL构建]，共10000篇文章

Teradata领军大数据与SQL的结合

本文讲的是Teradata领军大数据与SQL的结合,大家还认为在单一集成架构中管理获取非结构化数据、半结构化数据以及传统的行与列的数据仓库是不可能的事吗?Teradata定会让你眼前一亮。

2017-09-27

MaxCompute SQL原理解析及性能调优

分享内容介绍了MaxCompute（原ODPS） SQL的基于mapreduce是如何实现的及一些使用小技巧，回顾了mapreduce各个阶段可能产生的问题及相应的处理方法，同时介绍了一些应对数据倾斜的处理方法

2017-09-20

阿里云E-MapReduce Spark SQL 作业配置

5.选择 Spark SQL 作业类型，表示创建的作业是一个 Spark SQL 作业。

2017-08-31

不同SQL-on-Hadoop引擎怎样满足BI负载

文章讲的是不同SQL-on-Hadoop引擎怎样满足BI负载，如何让不同的 SQL-on-Hadoop 引擎满足BI工作负载根据新的基准，三个领先 SQL-on-Hadoop 引擎——ApacheImpala

2017-08-31

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

2017-07-06

微软宣布Windows和Linux新版SQL Server预览

微软此前测试了几个月的Linux版SQL Server，超过50%的财富500强公司进行了私密测试。

2017-07-02

MaxCompute SQL中的更新和删除如何实现

MaxCompute（原ODPS）是一项大数据计算服务，它能提供快速、完全托管的PB级数据仓库解决方案，使您可以经济并高效的分析处理海量数据。由于MaxCompute是针对数据仓库应用设计的，而数据仓库的内容是读多写少的。因此，MaxCompute不支持对数据的Update和Delete，所有的数据都是在加载的时候中确定好的。而数据库中的数据通常是需要经常进行修改的，因此可以使用INSERTINTO...VALUES添加数据，使用UPDATE...SET修改数据。但是随着云计算和大数据的发展越来越多的传统系统需要云化，这其中必然涉及到数据的增删改查，如何根据MaxCompute的特点实现相应的功能是不能回避的，以下就是本人在上云实践中的一些解决办法。准备工作，先创建一张测试数据表ODS_A； CREATE

2017-06-21

SQL调优如何生成海量测试数据

场景，如果出现慢SQL，需要DBA加索引优化，怎么知道加的索引是有效的呢？

2017-06-01

如何选择满足需求的SQL on Hadoop/Spark系统

Hive onTez, Hive on Spark, Spark SQL, Impala等等，目前看也没有谁干掉谁的趋势。

2017-05-01

SQL Server数据库实例间迁移Login

SQL Server数据库实例间迁移Login 1. 流行的方法：T-SQL 老式的方法是，准备好CREATE LOGIN脚本，填入账号和密码，保持SID一致，在新服务器实例上执行。

2017-03-15

迁移数据库到SQL on Linux Docker

问题引入前一篇文章，菜鸟找到了SQL on Linux Docker容器销毁后，容器中的数据库文件可以得以保留的方法，老鸟非常开心。

2017-02-13

正确理解SQL Server配置timeout相关选项

正确理解SQL Server配置选项“remote login timeout”和“remote query timeout” 查看配置选项的设置 sp_configure 远程登录超时参考：https

2016-10-20

Spark Streaming + Spark SQL 实现配置化ETL流程

项目地址前言传统的Spark Streaming程序需要：构建StreamingContext 设置checkpoint 链接数据源各种transform foreachRDD 输出通常而言，

2016-09-09

使用Spark DataFrame针对数据进行SQL处理

DataFrame像是一条联结所有主流数据源并自动转化为可并行处理格式的水渠，通过它Spark能取悦大数据生态链上的所有玩家，无论是善用R的数据科学家，惯用SQL的商业分析师，还是在意效率和实时性的统计工程师

2016-05-12

金融量化数据库构建

所有迫切需要构建一个本地金融量化数据库

2026-07-24