/* 标题:普通行列转换(version 2.0) 作者:爱新觉罗.毓华  时间:2008-03-09 地点:广东深圳 说明:普通行列转换(version 1.0)仅针对sql server 2000提供静态和动态写法,version 2.0增加sql server 2005的有关写法.   问题:假设有张学生成绩表(tb)如下: 姓名 课程 分数 张三 语文 74 张三 数学 83 张三 物理 93 李四 语文 74 李四 数学 84 李四 物理 94 想变成(得到如下结果):  姓名 语文

原文 http://book.51cto.com/art/200710/58874.htm 7.7  动态Pivot 作为另外一个练习,假设你要编写一个存储过程,它生成动态Pivot查询.这个存储过程接收这些参数(都是Unicode字符串类型):@query.@on_rows.@on_cols.@agg_func和 @agg_col.你要根据这些输入构造PIVOT查询串并动态执行.下面是对输入参数的描述:  @query 提供给PIVOT 运算符的查询或表/视图的名称. @on_rows 用

id name subject score remark1 l math 86 2 l eng 68 3 l phy 88 4 z chn 99 5 z math 92 6 z com 98 7 z pe 95 8 p chn 93 9 p art 92 --4:动态PIVOT行转列 DECLARE @sql_str VARCHAR(8000)DECLARE @sql_col VARCHAR(8000) SELECT @sql_col = ISNULL(@sql_col + ',','') +

微信搜索lxw1234bigdata | 邀请体验:数阅–数据管理.OLAP分析与可视化平台 | 赞助作者:赞助作者 Spark动态资源分配-Dynamic Resource Allocation Spark lxw1234@qq.com 4年前 (2015-12-31) 30544℃ 6评论 关键字:spark.资源分配.dynamic resource allocation Spark中,所谓资源单位一般指的是executors,和Yarn中的Containers一样,在Spark On Y

spark动态资源调整其实也就是说的executor数目支持动态增减,动态增减是根据spark应用的实际负载情况来决定. 开启动态资源调整需要(on yarn情况下) 1.将spark.dynamicAllocation.enabled设置为true.意思就是启动动态资源功能 2.将spark.shuffle.service.enabled设置为true. 在每个nodeManager上设置外部shuffle服务 2.1 将spark-<version>-yarn-shuffle.jar拷贝到

Spark动态加载外部资源文件 1.spark-submit --files 动态加载外部资源文件 之前做一个关于Spark的项目时,因项目中需要读取某个静态资源文件,然后在本地IDEA测试一切皆正常,但是传到服务器上时,一直显示找不到该静态资源文件,后尝试了两三种方法解决问题. 本地测试时,通过 val is: InputStream = this.getClass.getResourceAsStream("./xxx.sql") 来获取的静态资源文件,传至服务器后,找不到该静态资源

原文  http://book.51cto.com/art/200710/58875.htm 存储过程sp_pivot的实现包含糟糕的编程习惯和安全隐患.就像我在本章的前面提到的,微软强烈建议不要在用户定义存储过程的名称中使用sp_前缀.一方面,把存储过程创建为特殊存储过程的会带来灵活性:但另一方面,你所依赖的行为得不到任何支持.所以最好放弃这种通过创建以sp_为前缀的存储过程获取的灵活性,在用户数据库中使用其他前缀创建用户定义存储过程.代码定义的所有输入参数都未限制大小(使用MAX说明符),而

问题: 线上的spark thriftserver运行一段时间以后,ui的executor页面上显示大量的active task,但是从job页面看,并没有任务在跑.此外,由于在yarn mode下,默认情况是一个executor只能有一个active task,但是executor页面的active task却可以有多个.而且在没有任务在跑的情况下,动态资源你分配不能生效,spark thriftserver在空闲的情况下资源得不到释放. 问题排查: 1,看到某个executor有大量的act

作者编辑:王玮,胡玉林 一.回顾 在前面的一篇文章中我们介绍了spark静态内存管理模式以及相关知识https://blog.csdn.net/anitinaj/article/details/80901328 在上一篇文章末尾,我们陈述了传统spark静态内存管理模式的局限性:(1) 没有适用于所有应用的默认配置,通常需要开发人员针对不同的应用进行不同的参数配置.比如根据任务的执行逻辑,调整shuffle和storage内存占比来适应任务的需求.(2) 这样需要开发人员具备较高的spark原理

DECLARE @sql_str VARCHAR(8000)DECLARE @sql_col VARCHAR(8000) SELECT @sql_col = ISNULL(@sql_col + ',','') + QUOTENAME([indicator]) FROM [sizelist] GROUP BY [Indicator] SET @sql_str = 'SELECT * FROM (SELECT [Country],[gender],sku,[indicator],[sizename]

在TSQL中,使用Pivot和Unpivot运算符将一个关系表转换成另外一个关系表,两个命令实现的操作是“相反”的,但是,pivot之后,不能通过unpivot将数据还原.这两个运算符的操作数比较复杂,记录一下自己的总结,以后用到时,作为参考. 一,Pivot用法 Pivot旋转的作用,是将关系表(table_source)中的列(pivot_column)的值,转换成另一个关系表(pivot_table)的列名: table_source pivot ( aggregation_functio

一.本文所涉及的内容(Contents) 本文所涉及的内容(Contents) 背景(Contexts) 实现代码(SQL Codes) 方法一:使用拼接SQL,静态列字段: 方法二:使用拼接SQL,动态列字段: 方法三:使用PIVOT关系运算符,静态列字段: 方法四:使用PIVOT关系运算符,动态列字段: 扩展阅读一:参数化表名.分组列.行转列字段.字段值: 扩展阅读二:在前面的基础上加入条件过滤: 参考文献(References) 二.背景(Contexts) 其实行转列并不是一个什么新鲜的

一.本文所涉及的内容(Contents) 本文所涉及的内容(Contents) 背景(Contexts) 实现代码(SQL Codes) 方法一:使用拼接SQL,静态列字段; 方法二:使用拼接SQL,动态列字段; 方法三:使用PIVOT关系运算符,静态列字段; 方法四:使用PIVOT关系运算符,动态列字段; 二.背景(Contexts) 其实行转列并不是一个什么新鲜的话题了,甚至已经被大家说到烂了,网上的很多例子多多少少都有些问题,所以我希望能让大家快速的看到执行的效果,所以在动态列的基础上再把

本课程主要讲解目前大数据领域最热门.最火爆.最有前景的技术——Spark.在本课程中,会从浅入深,基于大量案例实战,深度剖析和讲解Spark,并且会包含完全从企业真实复杂业务需求中抽取出的案例实战.课程会涵盖Scala编程详解.Spark核心编程.Spark SQL和Spark Streaming.Spark内核以及源码剖析.性能调优.企业级案例实战等部分.完全从零起步,让学员可以一站式精通Spark企业级大数据开发,提升自己的职场竞争力,实现更好的升职或者跳槽,或者从j2ee等传统软件开发工程

原文:SQL server 2005 PIVOT运算符的使用 PIVOT,UNPIVOT运算符是SQL server 2005支持的新功能之一,主要用来实现行到列的转换.本文主要介绍PIVOT运算符的操作,以及如何实现动态PIVOT的行列转换. 关于UNPIVOT及SQL server 2000下的行列转换请参照本人的其它文章. 一.PIVOT的语法 SELECT [non-pivoted column], -- optional [additional non-pivoted columns]

1 引入Spark引擎 Kylin v2开始引入了Spark引擎,可以在构建Cube步骤中替换MapReduce. 关于配置spark引擎的文档,下面给出官方链接以便查阅:http://kylin.apache.org/docs20/tutorial/cube_spark.html 以下是配置步骤:1.在kylin的安装目录下,新建目录hadoop_conf mkdir  $KYLIN_HOME/hadoop_conf 2.将core-site.xml,hdfs-site.xml,hbase-s

Spark-架构 Spark Master at spark://node-01:7077 spark clustermanager_百度搜索 看了之后不再迷糊-Spark多种运行模式 - 简书 Spark不同Cluster Manager下的数据本地性表现 - CSDN博客 Spark架构简明分析 - CSDN博客 Spark 以及 spark streaming 核心原理及实践 - 琉璃块 - 博客园 Spark架构与作业执行流程简介 - 南国故人(Wall) - 博客园 Spark(一):

创建表: IF OBJECT_ID('T040_PRODUCT_SALES') IS NOT NULL DROP TABLE T040_PRODUCT_SALES create table T040_PRODUCT_SALES ( ID INT IDENTITY(1,1), ProductName VARCHAR(20), SaleMonth INT, SalesCount INT ) 插入数据并排序: INSERT INTO T040_PRODUCT_SALES VALUES ('Bicycl

一:准备数据源     在项目下新建一个student.txt文件,里面的内容为: ,zhangsan, ,lisi, ,wanger, ,fangliu, 二:实现 Java版: 1.首先新建一个student的Bean对象,实现序列化和toString()方法,具体代码如下: import java.io.Serializable; @SuppressWarnings("serial") public class Student implements Serializable {

http://www.cnblogs.com/gaizai/p/3753296.html 一.本文所涉及的内容(Contents) 本文所涉及的内容(Contents) 背景(Contexts) 实现代码(SQL Codes) 方法一:使用拼接SQL,静态列字段: 方法二:使用拼接SQL,动态列字段: 方法三:使用PIVOT关系运算符,静态列字段: 方法四:使用PIVOT关系运算符,动态列字段: 扩展阅读一:参数化表名.分组列.行转列字段.字段值: 扩展阅读二:在前面的基础上加入条件过滤: 参考

原文链接:https://www.cnblogs.com/gaizai/p/3753296.html sql server动态行列转换 一.本文所涉及的内容(Contents) 本文所涉及的内容(Contents) 背景(Contexts) 实现代码(SQL Codes) 方法一:使用拼接SQL,静态列字段: 方法二:使用拼接SQL,动态列字段: 方法三:使用PIVOT关系运算符,静态列字段: 方法四:使用PIVOT关系运算符,动态列字段: 扩展阅读一:参数化表名.分组列.行转列字段.字段值: