工作区域跟变量一样,是用来保存数据的.区别是变量只能从中保存一个数据.而工作区域可以存放多个.把多个数据合在一起就成工作区域了.下面我们来看看工作区域是如何定义的吧.定义有四种方法,如下:1,直接定义DATA: BEGIN OF WA_EKBE,MATNR TYPE MARA-MATNR,MAKTX TYPE MAKT-MAKTX,END OF WA_EKBE.上面是以BEGIN和END关键字开始,在其中的就是其工作区域的内容.它存放的内容也就是这两个. 2,参照表或结构DATA: W

在Tablix 属性对话框中勾选“在每一页上重复标题行”及“滚动时保持标题可见”结果没有用. 如果您使用的是一个“表”式布局,有一个简单的方法,可以尝试以下四个步骤: 1.在分组窗格中,单击窗格上的小三角,选择“高级模式”,以显示静态成员: 2.确认您已打开的属性网格 3.行组层次中选择相应项目(静态) 4.在属性网格设置以下属性 FixedData:True KeepWithGroup:After RepeatOnNewPage:True 注意取消在Tablix 属性对话框中的勾选“在每一页上

声明:原创作品,转载时请注明文章来自SAP师太技术博客( 博/客/园www.cnblogs.com):www.cnblogs.com/jiangzhengjun,并以超链接形式标明文章原始出处,否则将追究法律责任!原文链接:http://www.cnblogs.com/jiangzhengjun/p/4293475.html 实用的Ranges内表 内表 老式的内表类型定义 老式内表只有标准内表一种,使用OCCURS选项来定义了标准内表,这是ABAP3.0之前的定义内表的做法了,在新版的ABAP

ABAP中的内表相当于其他程序设计语言中的二维数组,存储多行结构相同的数据 不同于二维数组,内表在创建后,列结构与列数是固定不变的,而行数是动态增长的  内表支持循环对每行数据进行操作,也支持整体操作 内表是具有行和列的表结构,然而,不同于数据库表,内表仅在程序运行期间在内存中存储数据 ABAP中有三种内表类型:标准表,哈希表,排序表 - ABAP内表数据类型 内表数据对象是实际的内表,可以用数据进行填充  内表数据类型是用于定义内表数据对象的抽象数据类型(ADT) 可以使用的内表数据类型有:

锁是计算机协调多个进程或纯线程并发访问某一资源的机制.在数据库中,除传统的计算资源(CPU.RAM.I/O)的争用以外,数据也是一种供许多用户共享的资源.如何保证数据并发访问的一致性.有效性是所在有数据库必须解决的一个问题,锁冲突也是影响数据库并发访问性能的一个重要因素.从这个角度来说,锁对数据库而言显得尤其重要,也更加复杂.   概述     相对其他数据库而言,MySQL的锁机制比较简单,其最显著的特点是不同的存储引擎支持不同的锁机制. MySQL大致可归纳为以下3种锁: 表级锁:开销小,加

hive内部表.外部表区别自不用说,可实际用的时候还是要小心. Hive的数据分为表数据和元数据,表数据是Hive中表格(table)具有的数据:而元数据是用来存储表的名字,表的列和分区及其属性,表的属性(是否为外部表等),表的数据所在目录等.下面分别来介绍. 一.Hive的数据存储 在让你真正明白什么是hive 博文中我们提到Hive是基于Hadoop分布式文件系统的,它的数据存储在Hadoop分布式文件系统中.Hive本身是没有专门的数据存储格式,也没有为数据建立索引,只需要在创建表的时候告

14.8.3 Physical Row Structure of InnoDB Tables InnoDB 表的物理行结构 一个InnoDB 表的物理行结构取决于在创建表指定的行格式 默认, InnoDB 使用Antelope file format 和它的COMPACT 行格式. REDUNDANT format 是可用的来保持兼容性和MySQL 老的版本. 当你启用 innodb_file_per_table setting, 你也可以使用新的Barracuda file format, 使

Hive的数据存储(内部表) Hive的数据存储(内部表) 基于HDFS 可使用hadoop给我们提供的web管理工具查看数据.打开管理工具localhost:9000–>Utilities下的Browse the file system–>/user/hive/warehouse就能看到表目录–>打开表目录能看到表文件–>点击表文件,会询问是否需要下载文件–>点击download,可以用编辑器查看文件 没有专门的数据存储格式(因为来自不同的数据库) 存储结构主要包括:数据库

Hive本身并不存储数据,而是将数据存储在Hadoop的HDFS中,表名对应HDFS中的目录/文件.根据数据的不同存储方式,将Hive表分为外部表.内部表.分区表和分桶表四种数据模型.每种数据模型各有优缺点.通过create user命令创建user表时,会在HDFS中生成一个user目录/文件. 外部表 数据不由Hive管理,使用drop命令删除一个表时,只是把表的元数据给删除了,而表的数据不会删除. 创建外部表的SQL语句: create external table bigdata17_u

MySQL的库.表的详细操作 MySQL数据库 本节目录 一 库操作 二 表操作 三 行操作 一 库操作 1.创建数据库 1.1 语法 CREATE DATABASE 数据库名 charset utf8; 1.2 数据库命名规则 可以由字母.数字.下划线.@.#.＄ 区分大小写 唯一性 不能使用关键字如 create select 不能单独使用数字 最长128位 # 基本上跟python或者js的命名规则一样 2.数据库相关操作 也是一些基本操作,和我们之前说的差不多. 1 查看数据库 show

1. 如下Excel表,总共有120多行数据,如何将以50行数据为一个工作表进行拆分 Sub ZheFenSheet() Dim r, c, i, WJhangshu, WJshu, bt As Long r = Range("A" & Rows.Count).End(xlUp).Row b = InputBox("请输入分表行数") If IsNumeric(b) Then WJhangshu = Int(b) Else MsgBox "输入错误

锁粒度 MySQL 不同的存储引擎支持不同的锁机制,所有的存储引擎都以自己的方式显现了锁机制,服务器层完全不了解存储引擎中的锁实现: InnoDB 存储引擎既支持行级锁(row-level locking),也支持表级锁,但默认情况下是采用行级锁. MyISAM 和 MEMORY 存储引擎采用的是表级锁(table-level locking) BDB 存储引擎采用的是页面锁(page-level locking),但也支持表级锁 默认情况下,表锁和行锁都是自动获得的, 不需要额外的命令. 但是

本博文的主要内容如下: Hive文件存储格式 Hive 操作之表操作:创建外.内部表 Hive操作之表操作:表查询 Hive操作之表操作:数据加载 Hive操作之表操作:插入单表.插入多表 Hive语法结构:where 查询.all 和 distinct 选项.基于 Partition 的查询.基于 HAVING 的查询. LIMIT 限制查询. GROUP BY 分组查询. ORDER  BY 排序查询.SORT BY 查询.DISTRIBUTE BY 排序查询.CLUSTER BY 查询 H

锁是计算机协调多个进程或春线程并发访问某一资源的机制.在数据库中,除传统的计算资源(CPU,RAM,I/O)的争用之外,数据也是一种工许多用户共享的资源.如何保证数据并发访问的一致性,有效性是所有数据库必须解决的一个问题,锁冲突也是影响数据库并发访问的性能的一个重要因素.从这个角度来说,锁堆数据库而言显得尤其重要,也更加复杂. 概述 相对其他数据库而言,MySQL的锁机制比较简单,其最显著的特点是不同的存储引擎支持不同的锁机制.MySQL大致可以归纳为以下2种锁: 表级锁:开销小,加锁快:不会出

这段时间在做Table标题行冻结,数据行滚动,虽然能实现,但也遇到一些问题,记录下来. 首先说说实现,实现其实不难,估计很多人都能想象出来,那就是标题行与内容行分离.我是这么做的,用两个表格,一个只有thead,一个只有tbody,两个表格的列数量是完全相等的,而且相同的列宽度完全相等.这样两个表格合并在一起的时候,就感觉是一个表格一样. 但问题来了,就是当滚动条的时候,滚动条会占掉一部分宽度,导致数据表的总宽变小,从而导致数据表每个单元格的宽度被不同程度挤压,这样,表头与数据的边框就无法对齐了

未被external修饰的是内部表(managed table),被external修饰的为外部表(external table):区别:内部表数据由Hive自身管理,外部表数据由HDFS管理:内部表数据存储的位置是hive.metastore.warehouse.dir(默认:/user/hive/warehouse),外部表数据的存储位置由自己制定:删除内部表会直接删除元数据(metadata)及存储数据:删除外部表仅仅会删除元数据,HDFS上的文件并不会被删除:对内部表的修改会将修改直接同

本篇博客园是被任务所逼,而已有的使用nopi技术的文档技术经验又不支持我需要的应对各种复杂需求的苛刻要求,只能自己造轮子封装了,由于需要应对很多总类型的数据采集需求,因此有了本篇博客的代码封装,下面一点点介绍吧: 收集excel你有没有遇到过一下痛点: 1-需要收集指定行标题位置的数据,我的标题行不一定在第一行.  这个和我的csv的文档需求是一致的 2-需要采集指定单元格位置的数据生成一个对象,而不是一个列表.   这里我的方案是制定一个单元格映射类解决问题.  单元格映射类,支持表达式数据采

1. hive的简介(具体见文档) Hive是分析处理结构化数据的工具   本质:将hive sql转化成MapReduce程序或者spark程序 Hive处理的数据一般存储在HDFS上,其分析数据底层的实现是MapReduce/spark,执行程序运行在Yarn上 其大致可以按如下图理解(具体可见HIVE文档) sql语句是对某个表进行操作,所以hive一定要创建一个表格,这个表格必须要映射到hdfs中某个具体的文件才行,而映射关系.表的结构数据以及hdfs中数据的存储结构都会在创建表时规定,

1.获取指定表的行数 --获取表中数据行数 --select max([列名]) from 表名 2.筛选指定表的指定行数据(数据表分页获取) http://www.cnblogs.com/morningwang/archive/2009/01/02/1367277.html --MAX方法实现筛选指定范围行的数据 * FROM hduCV1507022250 WHERE [recID] > ( --SELECT ISNULL(MAX([recID]),0) SELECT MAX(recID)

1. 内部表 create table test (name string , age string) location '/input/table_data'; 注:hive默认创建的是内部表 此时,会在hdfs上新建一个test表的数据存放地 load data inpath '/input/data' into table test ; 会将hdfs上的/input/data目录下的数据转移到/input/table_data目录下.删除test表后,会将test表的数据和元数据信息全部删