在SQL语句查询中,Group By语句时常用来进行分组操作,有时候在分组的同时还需要计算出每个组的数量多少.在Sqlserver数据库中可以使用Group By加Count聚合函数来实现此功能,即通过Group By语句分组并计算出每组数量. 例如有个数据表Record表,里面有字段:TypeId,UserName,CreateTime等几个字段. 我们需要汇总每种类型分别有多少个人,可使用下列语句来实现: Select TypeId, Count(Distinct(UserName)) AS

流式计算分为无状态和有状态两种情况.无状态计算观察每个独立的事件,Storm就是无状态的计算框架,每一条消息来了以后和前后都没有关系,一条是一条.比如我们接收电力系统传感器的数据,当电压超过240v就报警,这就是无状态的数据.但是如果我们需要同时判断多个电压,比如三相电路,我们判断三相电都高于某个值,那么就需要将状态保存,计算.因为这三条记录是分别发送过来的. Storm需要自己实现有状态的计算,比如借助于自定义的内存变量或者redis等系统,保证低延迟的情况下自己去判断实现有状态的计算,但是F

环境:Win10+SQLServer2014 场景:在SQLServer导入Excel时,选择Excel2007格式,提示:未在本地计算机上注册“Microsoft.ACE.OLEDB.12.0”提供程序 截图: 错误原因: 没有安装数据访问组件,需要安装相应版本的数据访问组件(AccessDatabaseEngine): 解决方案: 下载对应组件安装:https://www.microsoft.com/zh-CN/download/details.aspx?id=13255 注意:要选择Acc

/** * @category  * 原:strIDs in ( 100001,100002,100003,....................,110001,120001,130001,140001,150001) * 转后:( strIds in (100001,100002,100003) or strIds in (....,.....,.....) or strIds in (130001,140001,150001)) * @see 处理strIDs查找的数量超过1000时进行分

1.统计每分钟内 url 的访问数量 SELECT SUBSTRING(CONVERT(varchar(100), date, 20), 0,17) as dateTime,COUNT(url) as count,url,referer FROM demo GROUP BY url,(SUBSTRING(CONVERT(varchar(100), date, 20), 0,17) ),referer;

安装sql server 2008 management,提示错误:此计算机上安装了 Microsoft Visual Studio 2008 的早期版本.请在安装 SQL Server 2008 前将 VS2008 升级到 SP1. 解决方法: 修改注册表. 运行注册表,将HKEYLocalMachine/Software/Microsoft/DevDiv 重命名就可以了. 安装好后再将其改回原样. 一切ok 原文地址:http://blog.csdn.net/eric88/article/d

package Thread.Abort; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import java.util.Random; import java.util.concurrent.ExecutorService; import java.util.concurrent.Executors; import java.util.concurrent.TimeUnit; //计数类 class Count {//DATA priv

select sum(a1.`num`)   from `order_orderlistrow` as a1 INNER JOIN `order_orderlist` as a2 on a1.`order_orderlist_id`  = a2.`id`  where a1.`goods_good_id` ='54' and a2.`state` <> '0'

怎样查出SQLServer的性能瓶颈 --王成辉翻译整理,转贴请注明出自微软BI开拓者[url]www.windbi.com[/url]--原帖地址 如果你曾经做了很长时间的DBA,那么你会了解到SQLServe的性能调优不是一个精密的科学.即使是,对于为最佳的性能找到最佳的配置也是很困难的.这是因为对于调优来说很少东西是绝对的.例如,一个性能调优可能对某一方面有用,可是却会影响其他的性能. 我曾经做过DBA,在最后7年的日子里,我总结了一套SQLServer调优的清单.当第一次进行SQLSer

怎样查出SQLServer的性能瓶颈 --王成辉翻译整理,转贴请注明出自微软BI开拓者[url]www.windbi.com[/url]--原帖地址 如果你曾经做了很长时间的DBA,那么你会了解到SQLServe的性能调优不是一个精密的科学.即使是,对于为最佳的性能找到最佳的配置也是很困难的.这是因为对于调优来说很少东西是绝对的.例如,一个性能调优可能对某一方面有用,可是却会影响其他的性能. 我曾经做过DBA,在最后7年的日子里,我总结了一套SQLServer调优的清单.当第一次进行SQLSer

[注]该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在<倾情大奉送--Spark入门实战系列>获取 .Spark Streaming简介 1.1 概述 Spark Streaming 是Spark核心API的一个扩展,可以实现高吞吐量的.具备容错机制的实时流数据的处理.支持从多种数据源获取数据,包括Kafk.Flume.Twitter.ZeroMQ.Kinesis 以及TCP sockets,从数据源获取数据之后,可以使用诸如map.reduce.join和window等高级函数进行复杂算法的处理

Vuex 是一个专为 Vue.js 应用程序开发的状态管理模式.它采用集中式存储管理应用的所有组件的状态,并以相应的规则保证状态以一种可预测的方式发生变化.Vuex 也集成到 Vue 的官方调试工具 devtools extension,提供了诸如零配置的 time-travel 调试.状态快照导入导出等高级调试功能. 简单配置 在src目录下新建 |- src |- vuex |-store.js import Vue from 'vue'; import Vuex from 'vuex';

Spark入门实战系列--7.Spark Streaming(上)--实时流计算Spark Streaming原理介绍 http://www.cnblogs.com/shishanyuan/p/4747735.html 1.Spark Streaming简介 1.1 概述 Spark Streaming 是Spark核心API的一个扩展,可以实现高吞吐量的.具备容错机制的实时流数据的处理.支持从多种数据源获取数据,包括Kafk.Flume.Twitter.ZeroMQ.Kinesis 以及TCP

说明:本文为<Flink大数据项目实战>学习笔记,想通过视频系统学习Flink这个最火爆的大数据计算框架的同学,推荐学习课程: Flink大数据项目实战:http://t.cn/EJtKhaz 新一代Flink计算引擎 (1) Flink概述 目前开源大数据计算引擎有很多的选择,比如流处理有Storm.Samza.Flink.Spark等,批处理有Spark.Hive.Pig.Flink等.既支持流处理又支持批处理的计算引擎只有Apache Flink和Apache Spark. 虽然Spar

1.Spark Streaming简介 1.1 概述 Spark Streaming 是Spark核心API的一个扩展,可以实现高吞吐量的.具备容错机制的实时流数据的处理.支持从多种数据源获取数据,包括Kafka.Flume.Twitter.ZeroMQ.Kinesis 以及TCP sockets,从数据源获取数据之后,可以使用诸如map.reduce.join和window等高级函数进行复杂算法的处理.最后还可以将处理结果存储到文件系统,数据库和实时仪表盘.在“One Stack rule t

Deferred Shading,看过<Gems2> 的应该都了解了.最近很火的星际2就是使用了Deferred Shading. 原帖位置:   http://blog.csdn.net/noslopforever/archive/2009/03/03/3951273.aspx 这篇文章是对GEMS2里<Deferred Shading in S.T.A.L.K.E.R.>(中文译名<S.T.A.L.K.E.R.中的延期着色>,原作者Oles Shishkovtsov

        众所周知,flink是有状态的计算.所以学习flink不可不知状态.         正好最近公司有个需求,要用到flink的状态计算,需求是这样的,收集数据库新增的数据.         听起来很简单对吧?起初我也这么认为,现在发现,这尼玛就是变相的动态读取啊. 因为数据是一直在增加的,你需要记录这次收集的结果,用于下一次的运算,所以要用到状态计算. 废话不多说,直接上干货. 关于什么是有状态的flink计算,官方给出的回答是这样的:在flink程序内部存储计算产生的中间结果,

状态(State)与一致性模型 接下来我们转向另一个在流处理中十分重要的点:状态(state).状态在数据处理中是无处不在的.为了产生一个结果,函数一般会聚合某个时间段内(或是一定数量的)events的状态信息(例如计算聚合值,或是发现一个模式),有状态的 operators使用流的输入事件以及内部状态,计算出它们的输出.例如,一个滚动聚合operator输出当前它读入的所有的events的总和.Operator 持有当前sum的值作为它的内部状态,并在每次读入新值时对它做更新.类似,考虑一个o

Prometheus时序数据库-报警的计算 在前面的文章中,笔者详细的阐述了Prometheus的数据插入存储查询等过程.但作为一个监控神器,报警计算功能是必不可少的.自然的Prometheus也提供了灵活强大的报警规则可以让我们自由去发挥.在本篇文章里,笔者就带读者去看下Prometheus内部是怎么处理报警规则的. 报警架构 Prometheus只负责进行报警计算,而具体的报警触发则由AlertManager完成.如果我们不想改动AlertManager以完成自定义的路由规则,还可以通过we

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