一、SQL删除列的语句是： alter table tableName drop column columnName --(其中，tableName为表名，columnName为列名) 但是，如果某列有约束时...，不能直接删除，需要先删除约束，再删除列。...如果某个列是外键，在不知道外键约束名称的情况下，那么首先是查找外键约束名称，根据名称删除约束，然后再删除列。...inner join sysobjects c on a.constid=c.id where a.id=object_id(@TableName) and b.name=@ColumnName 上述代码在使用的时候需要给...) = N'ALTER TABLE ' + @TableName + ' DROP CONSTRAINT ' + @CONSTRAINT_Key EXECUTE sys.sp_executesql @Sql
最近在写SQL过程中发现需要对一张表结构作调整（此处是SQL Server），其中需要删除多列，由于之前都是一条SQL语句删除一列，于是猜想是否可以一条语句同时删除多列，如果可以，怎么写法？...第一次猜想如下（注意：此处是猜想，非正确的写法）： ALTER TABLE TableName DROP COLUMN column1,column2 但是执行后，发现语法错误， 于是改成如下的方式：...ALTER TABLE TableName DROP COLUMN column1,COLUMN column2 执行正确，之后查看表结构，发现列已删除，证明猜想正确。...以上所述是小编给大家介绍的SQL删除多列语句的写法，希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问请给我留言，小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对开源独尊的支持！
import io import pandas as pd diyun = pd.read_excel(io = '文件路径.xlsx') diyun = di...
在使用数据库的时候，需要将查询出来的一列按照逗号合并成一行。...---+ | 计算机病毒事件,蠕虫事件,特洛伊木马事件 | +---------------------------------------------------------+ 但是在...spark 中没有 GROUP_CONCAT 命令，查找后发现命令 concat_ws ： ResultDF.createOrReplaceTempView("BIGDATA") val dataDF=...spark.sql("select BASIC,concat_ws(',',collect_set(NAME)) as NAMES from BIGDATA group by BASIC") 得到结果：...| +----------+------------------------------------------------+ 也可以用另一个方法： import org.apache.spark.sql.functions
从执行时长来看，Spark SQL执行时长和Hive3 on Tez在一个数据量级，但Spark SQL资源消耗大概在Hive3 on Tez(限制了并行度)的1/3。...在谨慎评估正确率和执行效率后，大数据团队决定首先使用Hive3 on Spark2作为紧急替换Tez的计算引擎，随后选用 Spark 3.2.1 作为长期支持的计算引擎，逐步将Hive SQL切换成 Spark...例如：新增字段A后并执行新的写入语句后，查询A字段值为NULL。 这是因为Spark在读写存在该属性的Hive表时，会优先使用该属性提供的映射值来生成表结构。...而Hive原生修改表结构的语句不会更新该值，最终导致新字段在读写时不被Spark识别。 解决方案是重新建表，或者删除该表属性。在两个引擎同时存在时期，可以约定只使用Hive来执行DDL数据。...在 Spark SQL 3.2.1 中，结果同样为false。
那么，在没有看Spark Dataset的接口之前，浪尖也不知道Spark Dataset有没有给我门提供这种类型的API，抱着试一试的心态，可以去Dataset类看一下，这个时候会发现有一个函数叫做repartition.../** * Returns a new Dataset partitioned by the given partitioning expressions, using * `spark.sql.shuffle.partitions...方式一-简单重分区 首先，实现一个UDF截取列值共同前缀，当然根据业务需求来写该udf val substring = udf{(str: String) => { str.substring...("substring",substring) val res = spark.sql("select sum(amount) from temp group by substring(city...浪尖在这里主要是讲了Spark SQL 如何实现按照自己的需求对某列重分区。 那么，浪尖在这里就顺带问一下，如何用Spark Core实现该功能呢？
Spark sql on hive的一个强大之处就是能够嵌在编程语言内执行，比如在Java或者Scala，Python里面，正是因为这样的特性，使得spark sql开发变得更加有趣。...比如我们想做一个简单的交互式查询，我们可以直接在Linux终端直接执行spark sql查询Hive来分析，也可以开发一个jar来完成特定的任务。...（2）使用Hive按日期分区，生成n个日期分区表，再借助es-Hadoop框架，通过shell封装将n个表的数据批量导入到es里面不同的索引里面 （3）使用scala+Spark SQL读取Hive表按日期分组...直接将每一个分区表的数据，导入到对应的索引里面，这种方式直接使用大批量的方式导入，性能比方式一好，但由于Hive生成多个分区表以及导入时还要读取每个分区表的数据涉及的落地IO次数比较多，所以性能一般 方式三： 在scala...中使用spark sql操作hive数据，然后分组后取出每一组的数据集合，转化成DataFrame最后借助es-hadoop框架，将每组数据直接批量插入到es里面，注意此种方式对内存依赖比较大，因为最终需要将数据拉回
接着上篇文章，本篇来看下如何在scala中完成使用spark sql将不同日期的数据导入不同的es索引里面。...首下看下用到的依赖包有哪些： 下面看相关的代码，代码可直接在跑在win上的idea中，使用的是local模式，数据是模拟造的： 分析下，代码执行过程： （1）首先创建了一个SparkSession对象，...注意这是新版本的写法，然后加入了es相关配置 （2）导入了隐式转化的es相关的包 （3）通过Seq+Tuple创建了一个DataFrame对象，并注册成一个表 （4）导入spark sql后，执行了一个...sql分组查询 （5）获取每一组的数据 （6）处理组内的Struct结构 （7）将组内的Seq[Row]转换为rdd，最终转化为df （8）执行导入es的方法，按天插入不同的索引里面 （9）结束 需要注意的是必须在执行...collect方法后，才能在循环内使用sparkContext，否则会报错的，在服务端是不能使用sparkContext的，只有在Driver端才可以。
二、前期调研 开发前我们做了很多相关调研，从中得知 Spark 是支持扩展的：允许用户对 Spark SQL 的 SQL 解析、逻辑计划的分析和检查、逻辑计划的优化、物理计划的形成等进行扩展。...在启动 Spark 任务的时候即可生效。...因为在 DheckRule 里面是拿不到SparkPlan的我们需要对SQL再次解析拿到 SprkPlan，而FieldLineageCheckRuleV3的实现也特别简单，重要的在另一个线程实现里面。...；经过Optimizer 后逻辑计划会根据既定规则被优化，这里的规则是RBO，当然 Spark 还支持CBO的优化；经过SparkPlanner后就成了可执行的物理计划。...Spark SQL 的字段血缘实现中，我们通过其自扩展，首先拿到了 insert 语句，在我们自己的检查规则中拿到 SQL 语句，通过SparkSqlParser、Analyzer、Optimizer、
Spark SQL是Apache Spark最广泛使用的一个组件，它提供了非常友好的接口来分布式处理结构化数据，在很多应用领域都有成功的生产实践，但是在超大规模集群和数据集上，Spark SQL仍然遇到不少易用性和可扩展性的挑战...本文首先讨论Spark SQL在大规模数据集上遇到的挑战，然后介绍自适应执行的背景和基本架构，以及自适应执行如何应对Spark SQL这些问题，最后我们将比较自适应执行和现有的社区版本Spark SQL...Spark在执行一个SQL作业时，会划分成多个stage。...自适应执行架构 在Spark SQL中，当Spark确定最后的物理执行计划后，根据每一个operator对RDD的转换定义，它会生成一个RDD的DAG图。...中可用core数和M * S / threshold + 1中的小值决定。
那么，在已经有了RDD的基础上，Spark为什么还要推出SQL呢？...spark.read.jdbc()则可用于读取数据库 2）数据写入。...，用法与SQL中的select关键字类似，可用于提取其中一列或多列，也可经过简单变换后提取。...中实现条件过滤的关键字是where，在聚合后的条件中则是having，而这在sql DataFrame中也有类似用法，其中filter和where二者功能是一致的：均可实现指定条件过滤。...：删除指定列 最后，再介绍DataFrame的几个通用的常规方法： withColumn：在创建新列或修改已有列时较为常用，接收两个参数，其中第一个参数为函数执行后的列名（若当前已有则执行修改，否则创建新列
REBUILD [ONLINE]; 方案可行性分析：此方案的缺点是在下一次对分区表进行分区删除后，索引状态又会变为不可用，需要添加相应语句重建索引。...全局索引不便于管理，Oracle 不会自动维护全局索引，对表做分区 DDL 操作会导致其不可用。 全局分区索引必须是前缀索引，全局索引的索引列必须是以索引分区键作为其前几列，即索引列必须是分区键。...分区表索引失效的情况 除了手动将索引置为无效外，分区表的索引在一些分区 DDL 操作后也会变成不可用的失效状态。那么哪些操作会让分区表的索引失效，哪些操作不会呢？...这也就解释了为什么在演练环境中进行投产演练没有出现索引不可用的情况。 5.4. 索引失效对 DML 操作的影响 在上面的案例中，我们删除分区导致索引失效后，是无法正常进行 DML 操作的。...避免索引失效的经验 最后，我用两句话简单总结一下避免索引出现不可用的失效状态的经验： 针对全局索引，建议在任何分区 DDL 操作命令后都要加上重建索引的语句；针对局部索引，建议在进行除了 truncate
今天北亚小编为大家分享一篇《在AIX下误操作删除LV后如何最大程度挽救数据？》首先大家要知道到底是LV？...在AIX环境下，若因维护误操作、存储mapping错误等，不小心将LV误删除，这种损失通常是巨大的。删除后的不当保护及恢复操作可能使数据无法恢复，也可能增加处理的时间与算法复杂度。...LV被删除后，不建议贸然尝试用mklv等操作试图进行灾难恢复。...3、在镜像中进行数据提取恢复。或保护镜像后以分析好的PPMAP，重建丢失的LV。 【如何完整镜像故障卷】 下面北亚小编为大家分享四种种方法可以对AIX中的PV做完整镜像。...【AIX LV误删除数据恢复方案】 在完整备份故障PV后，就可以着手恢复数据了。
原文链接：袋鼠云数栈基于 CBO 在 Spark SQL 优化上的探索 一、Spark SQL CBO 选型背景 Spark SQL 的优化器有两种优化方式：一种是基于规则的优化方式 (Rule-Based...列级别的信息又分为基本列信息和直方图，基本列信息包括列类型、Max、Min、number of nulls, number of distinct values, max column length,...三、数栈在 Spark SQL CBO 上的探索 了解完 Spark SQL CBO 的实现原理之后，我们来思考一下第一个问题：大数据平台想要实现支持 Spark SQL CBO 优化的话，需要做些什么...针对这个问题，我们初步设想了三种解决信息统计的方案： ● 在每次 SQL 查询前，先进行一次表信息统计 这种方式得到的统计信息比较准确，经过 CBO 优化后得出的执行计划也是最优的，但是信息统计的代价最大...四、未来展望 在 CBO 优化方面持续投入研究后，Spark SQL CBO 整体相比较 RBO 而言已经有了很大的性能提升。
SparkSQL相当于Apache Spark的一个模块，在DataFrame API的帮助下可用来处理非结构化数据。...= 'ODD HOURS', 1).otherwise(0)).show(10) 展示特定条件下的10行数据 在第二个例子中，应用“isin”操作而不是“when”，它也可用于定义一些针对行的条件。...接下来，你可以找到增加/修改/删除列操作的例子。...列的删除可通过两种方式实现：在drop()函数中添加一个组列名，或在drop函数中指出具体的列。...查询 原始SQL查询也可通过在我们SparkSession中的“sql”操作来使用，这种SQL查询的运行是嵌入式的，返回一个DataFrame格式的结果集。
dsl 包（仅Scala） 针对 DataType 删除在 org.apache.spark.sql 包中的一些类型别名（仅限于 Scala） UDF 注册迁移到 sqlContext.udf.../bin/spark-sql --help 获取所有可用选项的完整列表。...它可以通过设置 spark.sql.parquet.mergeSchema 到 true 以重新启用。 字符串在 Python 列的 columns（列）现在支持使用点（.）来限定列或访问嵌套值。...从 Spark SQL 1.0-1.2 升级到 1.3 在 Spark 1.3 中，我们从 Spark SQL 中删除了 “Alpha” 的标签，作为一部分已经清理过的可用的 API 。...针对 DataType 删除在 org.apache.spark.sql 包中的一些类型别名（仅限于 Scala） Spark 1.3 移除存在于基本 SQL 包的 DataType 类型别名。
2022-12-07：删除重复的电子邮箱。删除重复数据后，id=3的数据被删除。请问sql语句如何写？...VALUES ('2', 'bob@example.com');INSERT INTO `person` VALUES ('3', 'john@example.com');答案2022-12-07：sql
每次写入前捕获是否存在新增列删除列的情况，新增列的情况及时补空数据和struct，新增列的数据及时写入Hudi中；删除列则数据补空，struct不变，删除列仍写入Hudi中；每天需要重导数据处理删除列和修改列的情况...0.11开始的方式，按照官网的步骤： 进入spark-sql # Spark SQL for spark 3.1.x spark-sql --packages org.apache.hudi:hudi-spark3.1.2...spark.sql.extensions=org.apache.spark.sql.hudi.HoodieSparkSessionExtension' # Spark SQL for spark 3.2.1...' \ --conf 'spark.sql.catalog.spark_catalog=org.apache.spark.sql.hudi.catalog.HoodieCatalog' 设置参数，删列：...Hive查询MOR的rt表有些问题，此处不再细述，此处修改列操作后都同步Hive元数据 操作类型 是否支持 原因 新增列 是 按列名查询基础文件，文件没有的列返回null 删除列 是 按列名查询基础文件
Spark操作Kudu创建表 Spark与KUDU集成支持： DDL操作（创建/删除） 本地Kudu RDD Native Kudu数据源，用于DataFrame集成 从kudu读取数据 从Kudu...执行插入/更新/ upsert /删除 谓词下推 Kudu和Spark SQL之间的模式映射 到目前为止，我们已经听说过几个上下文，例如SparkContext，SQLContext，HiveContext...这是可以在Spark应用程序中广播的主要可序列化对象。此类代表在Spark执行程序中与Kudu Java客户端进行交互。...{SparkConf, SparkContext} import org.apache.spark.sql.SparkSession import org.apache.spark.sql.types....你会注意到在指定组成范围分区列的列名列表时我们调用“asJava”方 法。
在写一个应用时，有这么一个操作：客户端传过来点击的位置，进行运算后得到相应数据在数据库里的id，然后显示对应的信息。...但是在进行delete后数据显示就混乱了，发现根本原因是原本连续的数据id(例如：1、2、3、4)，在sqlite的delete语句执行完后(比如说删除id为2的数据)，变得不连续(1、3、4)。...删除后点击第三个数据，结果他显示成第二个，而第二个早就删除了，因此显示的信息完全混乱。...解决代码如下： 在执行删除时更新表，把删除位置后面的都往前移动一位 db.execSQL("delete from tb_diary2 where _id in ("+ sb + ")",...(Object[]) ids); //更新id，使id大于要删除的id的往前移动一位。
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