- Hadoop中MapReduce和Yarn相关内容详解
接上一章写的HDFS说,Hadoop是一个适合海量数据的分布式存储和分布式计算的一个平台,上一章介绍了分布式存储,这一章介绍一下分布式计算——MapReduce。一、MapReduce设计理念map——>映射Reduce——>归纳mapreduce是一种必须构建在hadoop之上的大数据离线计算框架。因为mapreduce是给予磁盘IO来计算存储文件的,所以它具有一定的延时性,因此一般用来处理离线
- 阿里云MaxCompute SQL与Apache Hive区别面面观
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阿里云odpssql物化maxcomputeudf开发sql语法
目录1.引爆开场:MaxCompute和Hive,谁才是大数据SQL的王者?2.架构大比拼:从Hadoop到Serverless的进化之路Hive的架构:老派但经典MaxCompute的架构:云原生新贵3.SQL语法的微妙差异:90%相似,10%决定胜负建表语句分区与分桶函数与UDF4.执行引擎的较量:MapReducevs飞天引擎Hive的MapReduce执行流程MaxCompute的飞天引擎
- 一文说清楚Hive
Hive作为ApacheHadoop生态的核心数据仓库工具,其设计初衷是为熟悉SQL的用户提供大规模数据离线处理能力。以下从底层计算框架、优点、场景、注意事项及实践案例五个维度展开说明。一、Hive底层分布式计算框架对比Hive本身不直接执行计算,而是将HQL转换为底层计算引擎的任务。目前支持的主流引擎及其特点如下:计算引擎核心原理优点缺点适用场景MapReduce基于“Map→Shuffle→R
- 解锁Hive:高效数据查找的秘密武器
YangRyeon
hivehadoop数据仓库
Hive是什么?Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,它能够进行数据提取、转化和加载操作,为存储、查询和分析Hadoop中的大规模数据提供了有效的机制。Hive能将结构化的数据文件映射为一张数据库表,让用户可以通过熟悉的SQL查询功能来处理数据。其内部机制是将SQL语句巧妙地转变成MapReduce任务来执行,大大降低了开发的难度和复杂性。例如,在面对海量的用户行为日志数据时,Hive就能
- Yarn 3.x版本容器内存控制功能失效排查
极伪
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问题背景Yarn集群中一部分节点的内存被打爆,排查发现作业使用内存超出了NodeManager的最大内存限制找出故障时间点运行的作业,发现作业内存设置不合理,用户只设置了mapreduce.map.java.opts=-Xmx40240m;mapreduce.reduce.java.opts=-Xmx80240m;而没有设置mapreduce.map.memory.mb(默认为1536)mapre
- 【大数据学习 | Spark-Core】RDD的概念与Spark任务的执行流程
Vez'nan的幸福生活
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1.RDD的设计背景在实际应用中,存在许多迭代式计算,这些应用场景的共同之处是,不同计算阶段之间会重用中间结果,即一个阶段的输出结果会作为下一个阶段的输入。但是,目前的MapReduce框架都是把中间结果写入到HDFS中,带来了大量的数据复制、磁盘IO和序列化开销。显然,如果能将结果保存在内存当中,就可以大量减少IO。RDD就是为了满足这种需求而出现的,它提供了一个抽象的数据架构,我们不必担心底层
- 数据库和数据仓库区别
hhhecker
Hadoop学习数据仓库数据库hive
HIve与Mysql对比HiveMysql数据存储位置HDFS本地磁盘数据格式用户定义系统决定数据更新不支持(不支持修改和删除)支持(支持增删改查)索引有,但较弱,一般很少用有,经常使用的执行MapReduceExecutor执行延迟高低可扩展性高低数据规模大小数据库与数据仓库对比数据库:传统的关系型数据库主要应用在基本的事务处理,例如银行交易之类的场景数据库支持增删改查这些常见的操作。数据仓库:
- 深入解析Hadoop中的Region分裂与合并机制
码字的字节
hadoop布道师hadoop大数据分布式Region分裂合并
Hadoop与Region的基本概念Hadoop的分布式架构基础作为大数据处理的核心框架,Hadoop通过分布式存储和计算解决了海量数据的处理难题。其架构核心由HDFS(HadoopDistributedFileSystem)和MapReduce组成,前者负责数据的分布式存储,后者实现分布式计算。在HDFS中,数据被分割成固定大小的块(默认128MB)分散存储在集群节点上,而MapReduce则通
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引言在大数据时代,高效地存储、处理和分析海量数据已成为企业决策与创新的关键驱动力。Hadoop,作为开源的大数据处理框架,以其强大的分布式存储和并行计算能力,以及丰富的生态系统,为企业提供了应对大规模数据挑战的有效解决方案。本文旨在为初学者和进阶者提供一份详尽的Hadoop技术学习指南,涵盖HDFS、MapReduce、YARN等核心组件,以及Hive、Pig、HBase等生态系统工具,助您踏上H
- hive的sql优化思路-明白底层运行逻辑
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一、首先要明白底层map、shuffle、reduce的顺序之中服务器hdfs数据文件在内存与存储之中是怎么演变的,因为hive的性能瓶颈基本在内存,具体参考以下他人优秀文章:1.HiveSQL底层执行过程详细剖析2.HiveJOIN性能调优二是要明白hive对应的sql它底层的mapreduce的过程中sql字段的执行顺序,来理解map的key、value会填充什么值,才能深刻理解怎么一步一步的
- Hadoop与云原生集成:弹性扩缩容与OSS存储分离架构深度解析
Hadoop与云原生集成的必要性Hadoop在大数据领域的基石地位作为大数据处理领域的奠基性技术,Hadoop自2006年诞生以来已形成包含HDFS、YARN、MapReduce三大核心组件的完整生态体系。根据CSDN技术社区的分析报告,全球超过75%的《财富》500强企业仍在使用Hadoop处理EB级数据,其分布式文件系统HDFS通过数据分片(默认128MB块大小)和三副本存储机制,成功解决了P
- AI Agent开发学习系列 - langchain之Chains的使用(7):用四种处理文档的预制链轻松实现文档对话
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在LangChain中,四种文档处理预制链(stuff、refine、mapreduce、mapre-rank)是实现文档问答、摘要等任务的常用高阶工具。它们的核心作用是:将长文档切分为块,分步处理,再整合结果,极大提升大模型处理长文档的能力。stuff直接拼接所有文档内容到prompt,一次性交给大模型处理。适合文档较短、token不超限的场景。refine递进式摘要。先对第一块文档生成初步答案
- Hive简介
文章目录Hive简介Hive特点Hive和RDBMS的对比Hive的架构Hive的数据组织Hive数据类型Hive简介1、Hive由Facebook实现并开源2、是基于Hadoop的一个数据仓库工具3、可以将结构化的数据映射为一张数据库表4、并提供HQL(HiveSQL)查询功能5、底层数据是存储在HDFS上6、Hive的本质是将SQL语句转换为MapReduce任务运行7、使不熟悉MapRedu
- MapReduce学习笔记
1.MapReduce做什么Mapper负责“分”,即把复杂的任务分解为若干个“简单的任务”来处理。Reducer负责对map阶段的结果进行汇总。2.MapReduce工作机制实体一:客户端,用来提交MapReduce作业。实体二:JobTracker,用来协调作业的运行。实体三:TaskTracker,用来处理作业划分后的任务。实体四:HDFS,用来在其它实体间共享作业文件。3.编写MapRed
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MapReduce的过程:mapshufflereduce其中,程序员需要实现的内容是:程序员手动实现Map任务的具体逻辑,将数据根据Map代码进行分割,返回(key,value)键值对然后这些(Key,Values)键值对先会被存放到磁盘,然后由MapReduce按照Key,进行排序,排序原则为,将同一个Key的键值对组织到一起,然后将同Key的键值对组,按照Key排序。而后将每个Map节点上找
- Hadoop-Mapreduce入门
Hadoop-Mapreduce入门MapReduce介绍mapreduce设计MapReduce编程规范入门案例WordCountMapReduce介绍MapReduce的思想核心是“分而治之”,适用于大量复杂的任务处理场景(大规模数据处理场景)。知识。Map负责“分”,把复杂的任务分解为若干个“简单的任务”来并行处理。可以进行拆分的前提是这些小任务可以并行计算,彼此间几乎没有依赖关系。Redu
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且行且安~
数据分析进阶之路Linux命令hadoopMapReduce入门
入门简介计算过程分为两个阶段Map和ReduceMap阶段并行处理输入数据Reduce阶段对Map结果进行汇总针对python语言来说:map函数或者reduce函数来说,输出的数据格式为元组tuple一个简单的MapReduce程序只需要指定map()reduce()input()output()剩下的由框架完成。Linux常见命令:-读取文件(文本文件,在Windows下使用记事本打开的文件)
- Hadoop MapReduce 入门
一、Hadoop3.0.4环境准备1.环境要求Java8(Hadoop3.0.4不支持Java11+)单节点或多节点Linux系统(推荐Ubuntu18.04+)至少4GB内存(建议8GB+)50GB以上磁盘空间2.安装Java#安装Java8sudoapt-getinstallopenjdk-8-jdk#验证安装java-version3.下载与安装Hadoop3.0.4#下载Hadoop3.0
- MapReduce数据处理过程2万字保姆级教程
大模型大数据攻城狮
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目录1.MapReduce的核心思想:分而治之的艺术2.HadoopMapReduce的架构:从宏观到微观3.WordCount实例:从代码到执行的完整旅程4.源码剖析:Job.submit的魔法5.Map任务的执行:从分片到键值对6.Shuffle阶段:MapReduce的幕后英雄7.Reduce任务的执行:从数据聚合到最终输出8.Combiner的魔法:提前聚合的性能利器9.Partition
- Hadoop核心组件最全介绍
Cachel wood
大数据开发hadoop大数据分布式spark数据库计算机网络
文章目录一、Hadoop核心组件1.HDFS(HadoopDistributedFileSystem)2.YARN(YetAnotherResourceNegotiator)3.MapReduce二、数据存储与管理1.HBase2.Hive3.HCatalog4.Phoenix三、数据处理与计算1.Spark2.Flink3.Tez4.Storm5.Presto6.Impala四、资源调度与集群管
- 数据仓库技术及应用(Hive 产生背景与架构设计,存储模型与数据类型)
娟恋无暇
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1.Hive产生背景传统Hadoop架构存在的一些问题:MapReduce编程必须掌握Java,门槛较高传统数据库开发、DBA、运维人员学习门槛高HDFS上没有Schema的概念,仅仅是一个纯文本文件Hive的产生:为了让用户从一个现有数据基础架构转移到Hadoop上现有数据基础架构大多基于关系型数据库和SQL查询Facebook诞生了Hive2.Hive是什么官网:https://hive.ap
- 缺少关键的 MapReduce 框架文件
计算圆周率时提醒Hadoop集群缺少关键的MapReduce框架文件mr-framework.tar.gz在http://master:7180/cmf/services/4/status里直接安装再次运行代码:
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一、Sqoop核心理论与应用场景1.1设计思想与技术定位Sqoop是Apache旗下的开源数据传输工具,核心设计基于MapReduce分布式计算框架,通过并行化的Map任务实现高效的数据批量迁移。其特点包括:批处理特性:基于MapReduce作业实现导入/导出,适合大规模离线数据迁移,不支持实时数据同步。异构数据源连接:支持关系型数据库(如MySQL、Oracle)与Hadoop生态(HDFS、H
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被招网约司机的盯上了好几天实习了六个月,到期被通知不能转正。外包裁员让我去友商我该去吗?offer比较华为状态码浏览器插件嵌入式项目推荐2019秋招总结+云从语音算法面经+银行群面面经科大讯飞语音算法面经语音算法美团一面已挂科大讯飞智能语音方向值得去吗?语音算法oc科大讯飞语音算法二面荣耀一面语音算法面经,已挂荣耀_语音算法工程一面科大讯飞语音一面凉经8.18携程机器学习(语音方向)一面【vivo
- 大数据基础知识-Hadoop、HBase、Hive一篇搞定
原来是猪猪呀
hadoop大数据分布式
HadoopHadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构,其核心设计包括分布式文件系统(HDFS)和MapReduce编程模型;Hadoop是一个开源的分布式计算框架,旨在帮助用户在不了解分布式底层细节的情况下,开发分布式程序。它通过利用集群的力量,提供高速运算和存储能力,特别适合处理超大数据集的应用程序。Hadoop生态圈Hadoop生态圈是一个由多个基于Hadoop开发的相
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码喵喵
hadoopmapreduce大数据
wordcount可以说是hadoop的入门案例,也是基础案例主要体现思想就是mapreduce核心思想原始文件为hadoop.txt,内容如下:hello,javahello,java,linux,hadoophadoop,java,linuxhello,java,linuxlinux,c,javac,php,java在整个文件中单词所出现的次数Hadoop思维:Mapreduce-----》M
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'Wu'
学习日常大数据hadoophdfs大数据
Hadoop的运行流程:客户端向HDFS请求文件存储或使用MapReduce计算。NameNode负责管理整个HDFS系统中的所有数据块和元数据信息;DataNode则实际存储和管理数据块。客户端通过NameNode查找需要访问或处理的文件所在的DataNode,并将操作请求发送到相应的DataNode上。当客户端上传一个新文件时(比如输入某些日志),它会被分成固定大小(默认64MB)并进行数据复
- MapReduce分布式计算框架:从原理到实战
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大家好!今天我们来聊聊大数据处理领域的一个重要框架——MapReduce。作为Google提出的经典分布式计算模型,MapReduce极大地简化了海量数据的处理流程。无论你是大数据新手还是有一定经验的开发者,这篇文章都会让你对MapReduce有更深入的理解。我们还会通过实际代码示例来展示它的强大功能!一、MapReduce是什么?想象你有一个装满10亿本书的图书馆,现在需要统计所有书中"大数据"
- 【字节跳动】数据挖掘面试题0003:有一个文件,每一行是一个数字,如何用 MapReduce 进行排序和求每个用户每个页面停留时间
MapReduce是一种适合处理大规模数据的分布式计算框架,其核心思想是将计算任务分解为Map(映射)和Reduce(归约)两个阶段。对文件中的数字进行排序,可以利用MapReduce的特性来实现。要使用MapReduce对文件中的数字进行排序,需要实现一个MapReduce作业,将数字作为键处理,利用Hadoop的默认排序机制对键进行排序。以下是实现步骤和示例代码:文章大纲题目一:有一个文件,每
- 头歌 当HBase遇上MapReduce
敲代码的苦13
头歌hbasemapreduce数据库
头歌当HBase遇上MapReduce第1关:HBase的MapReduce快速入门代码行:packagecom.processdata;importjava.io.IOException;importjava.util.List;importjava.util.Scanner;importorg.apache.hadoop.conf.Configuration;importorg.apache.
- java线程的无限循环和退出
3213213333332132
java
最近想写一个游戏,然后碰到有关线程的问题,网上查了好多资料都没满足。
突然想起了前段时间看的有关线程的视频,于是信手拈来写了一个线程的代码片段。
希望帮助刚学java线程的童鞋
package thread;
import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.Calendar;
import java.util.Date
- tomcat 容器
BlueSkator
tomcatWebservlet
Tomcat的组成部分 1、server
A Server element represents the entire Catalina servlet container. (Singleton) 2、service
service包括多个connector以及一个engine,其职责为处理由connector获得的客户请求。
3、connector
一个connector
- php递归,静态变量,匿名函数使用
dcj3sjt126com
PHP递归函数匿名函数静态变量引用传参
<!doctype html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="utf-8">
<title>Current To-Do List</title>
</head>
<body>
- 属性颜色字体变化
周华华
JavaScript
function changSize(className){
var diva=byId("fot")
diva.className=className;
}
</script>
<style type="text/css">
.max{
background: #900;
color:#039;
- 将properties内容放置到map中
g21121
properties
代码比较简单:
private static Map<Object, Object> map;
private static Properties p;
static {
//读取properties文件
InputStream is = XXX.class.getClassLoader().getResourceAsStream("xxx.properti
- [简单]拼接字符串
53873039oycg
字符串
工作中遇到需要从Map里面取值拼接字符串的情况,自己写了个,不是很好,欢迎提出更优雅的写法,代码如下:
import java.util.HashMap;
import java.uti
- Struts2学习
云端月影
最近开始关注struts2的新特性,从这个版本开始,Struts开始使用convention-plugin代替codebehind-plugin来实现struts的零配置。
配置文件精简了,的确是简便了开发过程,但是,我们熟悉的配置突然disappear了,真是一下很不适应。跟着潮流走吧,看看该怎样来搞定convention-plugin。
使用Convention插件,你需要将其JAR文件放
- Java新手入门的30个基本概念二
aijuans
java新手java 入门
基本概念: 1.OOP中唯一关系的是对象的接口是什么,就像计算机的销售商她不管电源内部结构是怎样的,他只关系能否给你提供电就行了,也就是只要知道can or not而不是how and why.所有的程序是由一定的属性和行为对象组成的,不同的对象的访问通过函数调用来完成,对象间所有的交流都是通过方法调用,通过对封装对象数据,很大限度上提高复用率。 2.OOP中最重要的思想是类,类是模板是蓝图,
- jedis 简单使用
antlove
javarediscachecommandjedis
jedis.RedisOperationCollection.java
package jedis;
import org.apache.log4j.Logger;
import redis.clients.jedis.Jedis;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.Set;
pub
- PL/SQL的函数和包体的基础
百合不是茶
PL/SQL编程函数包体显示包的具体数据包
由于明天举要上课,所以刚刚将代码敲了一遍PL/SQL的函数和包体的实现(单例模式过几天好好的总结下再发出来);以便明天能更好的学习PL/SQL的循环,今天太累了,所以早点睡觉,明天继续PL/SQL总有一天我会将你永远的记载在心里,,,
函数;
函数:PL/SQL中的函数相当于java中的方法;函数有返回值
定义函数的
--输入姓名找到该姓名的年薪
create or re
- Mockito(二)--实例篇
bijian1013
持续集成mockito单元测试
学习了基本知识后,就可以实战了,Mockito的实际使用还是比较麻烦的。因为在实际使用中,最常遇到的就是需要模拟第三方类库的行为。
比如现在有一个类FTPFileTransfer,实现了向FTP传输文件的功能。这个类中使用了a
- 精通Oracle10编程SQL(7)编写控制结构
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*编写控制结构
*/
--条件分支语句
--简单条件判断
DECLARE
v_sal NUMBER(6,2);
BEGIN
select sal into v_sal from emp
where lower(ename)=lower('&name');
if v_sal<2000 then
update emp set
- 【Log4j二】Log4j属性文件配置详解
bit1129
log4j
如下是一个log4j.properties的配置
log4j.rootCategory=INFO, stdout , R
log4j.appender.stdout=org.apache.log4j.ConsoleAppender
log4j.appender.stdout.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appe
- java集合排序笔记
白糖_
java
public class CollectionDemo implements Serializable,Comparable<CollectionDemo>{
private static final long serialVersionUID = -2958090810811192128L;
private int id;
private String nam
- java导致linux负载过高的定位方法
ronin47
定位java进程ID
可以使用top或ps -ef |grep java
![图片描述][1]
根据进程ID找到最消耗资源的java pid
比如第一步找到的进程ID为5431
执行
top -p 5431 -H
![图片描述][2]
打印java栈信息
$ jstack -l 5431 > 5431.log
在栈信息中定位具体问题
将消耗资源的Java PID转
- 给定能随机生成整数1到5的函数,写出能随机生成整数1到7的函数
bylijinnan
函数
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Random;
public class RandNFromRand5 {
/**
题目:给定能随机生成整数1到5的函数,写出能随机生成整数1到7的函数。
解法1:
f(k) = (x0-1)*5^0+(x1-
- PL/SQL Developer保存布局
Kai_Ge
近日由于项目需要,数据库从DB2迁移到ORCAL,因此数据库连接客户端选择了PL/SQL Developer。由于软件运用不熟悉,造成了很多麻烦,最主要的就是进入后,左边列表有很多选项,自己删除了一些选项卡,布局很满意了,下次进入后又恢复了以前的布局,很是苦恼。在众多PL/SQL Developer使用技巧中找到如下这段:
&n
- [未来战士计划]超能查派[剧透,慎入]
comsci
计划
非常好看,超能查派,这部电影......为我们这些热爱人工智能的工程技术人员提供一些参考意见和思想........
虽然电影里面的人物形象不是非常的可爱....但是非常的贴近现实生活....
&nbs
- Google Map API V2
dai_lm
google map
以后如果要开发包含google map的程序就更麻烦咯
http://www.cnblogs.com/mengdd/archive/2013/01/01/2841390.html
找到篇不错的文章,大家可以参考一下
http://blog.sina.com.cn/s/blog_c2839d410101jahv.html
1. 创建Android工程
由于v2的key需要G
- java数据计算层的几种解决方法2
datamachine
javasql集算器
2、SQL
SQL/SP/JDBC在这里属于一类,这是老牌的数据计算层,性能和灵活性是它的优势。但随着新情况的不断出现,单纯用SQL已经难以满足需求,比如: JAVA开发规模的扩大,数据量的剧增,复杂计算问题的涌现。虽然SQL得高分的指标不多,但都是权重最高的。
成熟度:5星。最成熟的。
- Linux下Telnet的安装与运行
dcj3sjt126com
linuxtelnet
Linux下Telnet的安装与运行 linux默认是使用SSH服务的 而不安装telnet服务 如果要使用telnet 就必须先安装相应的软件包 即使安装了软件包 默认的设置telnet 服务也是不运行的 需要手工进行设置 如果是redhat9,则在第三张光盘中找到 telnet-server-0.17-25.i386.rpm
- PHP中钩子函数的实现与认识
dcj3sjt126com
PHP
假如有这么一段程序:
function fun(){
fun1();
fun2();
}
首先程序执行完fun1()之后执行fun2()然后fun()结束。
但是,假如我们想对函数做一些变化。比如说,fun是一个解析函数,我们希望后期可以提供丰富的解析函数,而究竟用哪个函数解析,我们希望在配置文件中配置。这个时候就可以发挥钩子的力量了。
我们可以在fu
- EOS中的WorkSpace密码修改
蕃薯耀
修改WorkSpace密码
EOS中BPS的WorkSpace密码修改
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蕃薯耀 201
- SpringMVC4零配置--SpringSecurity相关配置【SpringSecurityConfig】
hanqunfeng
SpringSecurity
SpringSecurity的配置相对来说有些复杂,如果是完整的bean配置,则需要配置大量的bean,所以xml配置时使用了命名空间来简化配置,同样,spring为我们提供了一个抽象类WebSecurityConfigurerAdapter和一个注解@EnableWebMvcSecurity,达到同样减少bean配置的目的,如下:
applicationContex
- ie 9 kendo ui中ajax跨域的问题
jackyrong
AJAX跨域
这两天遇到个问题,kendo ui的datagrid,根据json去读取数据,然后前端通过kendo ui的datagrid去渲染,但很奇怪的是,在ie 10,ie 11,chrome,firefox等浏览器中,同样的程序,
浏览起来是没问题的,但把应用放到公网上的一台服务器,
却发现如下情况:
1) ie 9下,不能出现任何数据,但用IE 9浏览器浏览本机的应用,却没任何问题
- 不要让别人笑你不能成为程序员
lampcy
编程程序员
在经历六个月的编程集训之后,我刚刚完成了我的第一次一对一的编码评估。但是事情并没有如我所想的那般顺利。
说实话,我感觉我的脑细胞像被轰炸过一样。
手慢慢地离开键盘,心里很压抑。不禁默默祈祷:一切都会进展顺利的,对吧?至少有些地方我的回答应该是没有遗漏的,是不是?
难道我选择编程真的是一个巨大的错误吗——我真的永远也成不了程序员吗?
我需要一点点安慰。在自我怀疑,不安全感和脆弱等等像龙卷风一
- 马皇后的贤德
nannan408
马皇后不怕朱元璋的坏脾气,并敢理直气壮地吹耳边风。众所周知,朱元璋不喜欢女人干政,他认为“后妃虽母仪天下,然不可使干政事”,因为“宠之太过,则骄恣犯分,上下失序”,因此还特地命人纂述《女诫》,以示警诫。但马皇后是个例外。
有一次,马皇后问朱元璋道:“如今天下老百姓安居乐业了吗?”朱元璋不高兴地回答:“这不是你应该问的。”马皇后振振有词地回敬道:“陛下是天下之父,
- 选择某个属性值最大的那条记录(不仅仅包含指定属性,而是想要什么属性都可以)
Rainbow702
sqlgroup by最大值max最大的那条记录
好久好久不写SQL了,技能退化严重啊!!!
直入主题:
比如我有一张表,file_info,
它有两个属性(但实际不只,我这里只是作说明用):
file_code, file_version
同一个code可能对应多个version
现在,我想针对每一个code,取得它相关的记录中,version 值 最大的那条记录,
SQL如下:
select
*
- VBScript脚本语言
tntxia
VBScript
VBScript 是基于VB的脚本语言。主要用于Asp和Excel的编程。
VB家族语言简介
Visual Basic 6.0
源于BASIC语言。
由微软公司开发的包含协助开发环境的事
- java中枚举类型的使用
xiao1zhao2
javaenum枚举1.5新特性
枚举类型是j2se在1.5引入的新的类型,通过关键字enum来定义,常用来存储一些常量.
1.定义一个简单的枚举类型
public enum Sex {
MAN,
WOMAN
}
枚举类型本质是类,编译此段代码会生成.class文件.通过Sex.MAN来访问Sex中的成员,其返回值是Sex类型.
2.常用方法
静态的values()方