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趣谈交互式查询的历史之 Impala

接着上篇文章继续聊聊交互式查询交互式查询崛起的原因是人类的懒惰本质,自从谷歌发表了 Dremel 论文后,相似的计算引擎不断地出现,在这篇文章里,针对几种典型的计算引擎简单聊聊。...因为我们团队的交互式查询的底层引擎使用的是 Apache Impala ,对此也比较熟悉。Impala 与传统的大数据框架不同,它是由 C++ 写的,而不是常见的 JVM 上的语言。...使用 C++ 的好处不言而喻,速度快、没有 GC ,更像是一款数据库,但是缺点也很明显,在我国,使用 C++ 的人还是少,玩 Java 的一堆,这导致了 Impala 出了 bug 不容易解决。...Impala 还完全兼容 Hive 的元数据库,因此 Impala 还设计了一个 Catalog Daemon 去管理元数据,把 Hive 的元数据库转换成 Impala 能理解的元数据信息,除此以外,...Impala 是一个典型的交互式查询引擎,可以理解为数据库和MapReduce 的一个中间产品。

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    Hive 基础(2):库、表、字段、交互式查询的基本操作

    mytable LIMIT 3" > /tmp/myquery (4)遍历所有分区的查询将产生一个巨大的MapReduce作业,如果你的数据集和目录非常多, 因此建议你使用strict模型,...,但是对于扩展表则只删除元数据 ALTER TABLE ext_trackflow DROP PARTITION (statDate='20140529'); (4)查询是外部表还是内部表...,这会导致没有查询结果 (8)修改表:在任何时候你都可以修改表,但是你仅仅修改的是表的元数据,都实际数据不会造成任何影响 例如更改分区指定位置,这个命令不会删除旧的数据 ALTER TABLE...ext_trackflow where statDate = '20140521' group by area1  having  count(area1) > 1000;' > a.txt (3)map 数据结构的查询与使用...=0 limit 10; (4)下面的查询语句查询销售记录最大的 5 个销售代表。

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    Pandas + ChatGPT:交互式数据分析!

    Python Pandas是一个为Python编程提供数据操作和分析功能的开源工具包。这个库已经成为数据科学家和分析师的必备工具。...Pandas通过提供数据清理、重塑、合并和聚合,可以将原始数据集转换为结构化的、随时可用的2维表格,并将其输入人工智能算法。...pandas_ai = PandasAI(llm) pandas_ai.run(df, prompt='Place your prompt here) 当然,你也可以让 PandasAI 进行更复杂的查询...ChatGPT凭借其先进的自然语言处理能力,可以更直观地与数据进行类似人类的交互。而PandasAI可以增强Pandas数据分析体验。...通过将复杂的数据操作任务转换为简单的自然语言查询,PandasAI使用户更容易从数据中提取有价值的见解,而无需编写大量代码。

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    TuGraph Analytics交互式查询:让图所见即所得

    作者:廖梵抒TuGraph Analytics提供了OLAP图分析能力,实现图上的交互式查询,用户在构图并导入数据之后,可以通过输入GQL语句对图查询分析,并以可视化的方式直观地展示点边结果。...准备图数据创建“加工”类型图任务,发布生成图作业。...创建查询服务创建图查询服务, 任务类型选择“图查询”,目标图选择刚才创建的图。发布任务后,使用默认参数即可,提交作业。4....执行查询查询服务的作业变成RUNNING状态后,可在任务界面点击“查询”进入图查询界面输入相应的gql查询语句,点击“执行”,即可得到查询结果。5....至此,我们就成功使用TuGraph Analytics实现了图上的交互式查询!是不是超简单!快来试一试吧!

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    Vega的交互式数据可视化

    随着对数据可视化的经验不断增长,发现越来越多的约束是一件好事。通过引入可视化语法,Vega提供了一些限制。关于它的最好的事情是 这些约束可以在构建数据可视化时感觉非常高效。...用Vega制作的条形图 分解这个图表: 数据(每个数据点的类别和数量) X轴,每个类别都被容纳(需要一个比例来说明每个类别应该放置) y轴,显示每个数据点的数量(需要一个比例来说明应该放置每个数量)...“data”:[] 可以直接在规范中定义数据(比如正在使用"values"属性)或使用属性从外部文件(例如json或csv)加载数据"url"。...可以通过多种方式指定缩放域: 一个数据引用对象,它指定一个或多个数据集中的字段值,就像正在使用的那样{"data": "our_data", "field": "amount"}。...可以从另一个标记本身指定数据!在这种情况下,将使用rect标记中的数据,这样就可以获得每个矩形的中心并将文本放在中间。要访问"datum"在表达式中使用的数据点。

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    用Python实现交互式股市大盘指数查询与个股股价显示端

    目录 前言 准备工作 获取大盘指数数据 获取个股股价数据 shell端展示数据 结束语 前言 今天继续分享关于Python相关的使用,这次分享一个不同寻常的领域,通过使用python实现交互式股市大盘指数查询和个股股价显示的简单应用...那么本文接下来就来介绍如何使用Python编写一个交互式的股市大盘指数查询与个股股价显示端,而且将使用Python的相关库和API来获取实时股票数据,并通过shell端展示出来,方便读者进行实践和自定义...API来获取指定股票的实时数据,需要注意的是,如果你要使用这个函数,你需要将api_key替换为你自己的API密钥,并将stock_code替换为你要查询的个股代码,比如股票代码为600519的贵州茅台...获取个股股价数据 stock_code = input("请输入要查询的个股代码:") stock_data = get_stock_price(api_key, stock_code)...结束语 通过上文关于使用python语言实现shell端的股市相关的查询显示,想必大家对python的使用又有了新的认识和了解,而且我个人觉得使用Python编程语言可以轻松实现交互式股市大盘指数查询与个股股价显示端

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    MySQL数据高级查询之连接查询、联合查询、子查询

    一、连接查询 1、交叉连接:CROSS JOIN 把表A和表B的数据进行一个NM的组合,即笛卡尔积。如本例会产生44=16条记录,在开发过程中我们肯定是要过滤数据,所以这种很少用。..., 跟数据类型无关 SELECT * FROM t1 UNION all SELECT * FROM t2 联合查询的意义: 查询同一张表,但是需求不同: 如查询学生信息, 男生身高升序, 女生身高降序...多表查询: 多张表的结构是完全一样的,保存的数据(结构)也是一样的....子查询: 子查询出现where条件中 Exists子查询: 子查询出现在exists里面 按结果分类: 根据子查询得到的数据进行分类(理论上讲任何一个查询得到的结果都可以理解为二维表) 标量子查询...FROM t11 WHERE name='科技') 列子查询 行子查询 表子查询 Exists子查询 参考文章:MySQL数据高级查询之连接查询、联合查询、子查询 发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处

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    pymysql查询数据

    我们可以用fetchone来获取一行数据,也可以用fetchall来获取多条数据查询数据时,我们可以把指针设置为DictCursor,那么返回的就是一个字典,方便处理。...注意的是,fetchone和fetchall都是返回当前指针位置以后的数据,也就是说,不会返回指针位置之前的数据。 我们可以通过scroll方法来移动指针。...scroll方法有两个模式:absolute和relative 显然absolute模式就是以绝对位置来移动指针,0是第一条数据的位置。...#查询数据 import pprint import pymysql host = 'localhost' username = 'test' password = 'test' db_name =...'test' connect = pymysql.connect(host, username, password, db_name, charset='utf8') #获取游标对象查询返回字典 cursor

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    数据查询

    数据查询 ---- 单表查询 ---- select 字段名[,(字段名…)] from 表名; 字段别名 select 字段1 as 别名,字段2 别名,... from表名; 消除重复行 selectdistinct...,做数据统计功能 分组后如果需要设置条件要使用 having 指定 多表查询 ---- 普通多表查询 select 表名.字段 ... from 表名1,表名2......条件运算符(select 查询) 子查询有三种: 标量子查询 ,子查询 返回结果 为单行单列的值 列级子查询 ,子查询 返回结果 为多行一列的值 行级子查询 ,子查询 返回结果 为一行多列的值 自连接...(了解) 由于数据的特殊性,表示不同类型的数据保存到了同一张表中。...在查询数据时,需要做多表连接时,连接的多个表实际是同一张表,但是在表中取的数据是不同类型的数据

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