public Map<String, Object> blogClassify(Integer pageNo, Integer pageSize) { // 1.创建分页page对象 Page<Blog> blogPage = new Page<>(pageNo, pageSize); // 2.创建wrapper,并组装条件 LambdaQueryWrapper<Blog> wrapper = new QueryWrapper<Blog>().

Mysql按时间段分组查询来统计会员的个数,mysql个数 Mysql按时间段分组查询来统计会员的个数,mysql个数 1.使用case when方法(不建议使用)- 代码如下 复制代码SELECT COUNT(DISTINCT user_id) user_count, CASE WHEN create_time>1395046800 AND create_time<1395050400 THEN '17:00-18:00' WHEN create_time>1395050400 AND

想要按时间段分组查询,首先要了解level,connect by,oracle时间的加减. 关于level这里不多说,我只写出一个查询语句: ----level 是一个伪例 ---结果: 关于connect by可以看 http://www.cnblogs.com/johnnyking39/articles/1155497.html oracle时间的加减看看试一下以下sql语句就会知道: from dual ----结果减一天,也就24小时 ) from dual -----结果减去半天,也就

说明:一下是自定义7天为一个时间段的分组统计 select datediff(ms_time, '开始时间') div 7 as time , count(*) count,sum(money) money from merchant_statistics WHERE ms_time BETWEEN '2019-02-02' and '2019-03-02' group by (datediff(ms_time, '开始时间') div 7)

所用数据表: 一.根据日期分组 1. 使用convert() 函数方式 --根据年月 ),CreatTime,)日期,COUNT(*) 次数,sum(Money)总数 from Orders ),CreatTime,) 根据convert 的第一个参数,设置结果的长度达到更具年月分组或年月日分组等 2017-09 长度 7 varchar(7) 2017-09-01 长度10 varchar(10) --根据年月日 ),CreatTime,)日期,COUNT(*) 次数,sum(Money)总数

  上篇文章我们简单的介绍了stream的使用,发现使用还是蛮方便的,但是在上个案例中,如果有多个消息接收者,那么消息生产者发送的消息会被多个消费者都接收到,这种情况在某些实际场景下是有很大问题的,比如在如下场景中,订单系统我们做集群部署,都会从RabbitMQ中获取订单信息,那如果一个订单同时被两个服务获取到,那么就会造成数据错误,我们得避免这种情况.这时我们就可以使用Stream中的消息分组来解决了! Stream消息分组   消息分组的作用我们已经介绍了.注意在Stream中处于同一个gr

1.使用case when方法(不建议使用)-  代码如下 复制代码 SELECT    COUNT(DISTINCT user_id) user_count,    CASE    WHEN create_time>1395046800 AND create_time<1395050400 THEN '17:00-18:00'    WHEN create_time>1395050400 AND create_time<1395054000 THEN '18:00-19:00' 

Stream应用: 继续举例来操练Stream,对于下面这两个集合: 需求是:将这两个集合组合起来,形成对各自人员打招呼的结果,输出的结果如: "Hi zhangsan"."Hi lisi"."Hi wangwu"."Hi zhangliu"; "Hello zhangsan"."Hello lisi"."Hello wangwu"."Hello zhang

需求:按照起始日期查询出数据库里一段连续日期的住院信息. 问题:数据库里的住院信息可能不是完整的,也就是在给出的日期区间里只有若干天的数据,缺少某些日期的数据. 解决: 1.需要我们先按日期分组查出数据库里有的数据: 2.然后遍历日期,将不存在的日期以日期为key,value为null插入集合里: 3.对集合里的key即日期进行排序. 注:这里分组和排序都用JDK8的新特性lambda表达式 /** * * @param startTime 开始时间 * @param endTime 结束时间

前言 如果你在系统中用到了Solr的话,那么肯定会碰到从Solr中反推数据的需求,基于数据库数据生产索引后,那么Solr索引的数据相对准确,在电商需求中经常会碰到菜单.导航分类(比如电脑.PC的话会有很多品牌).新车二手车导航会有车的品牌.还会根据价格区间自由组合组成自定义查询条件.常用高级用法如下: 1.根据基础数据反推数据分类用于导航(电脑品牌.手机品牌.车的品牌). 2.数据量大的要分页. 3.自定义价格区间. 4.时间段分组. 5.高亮. 以下我罗列三个我遇到的实际问题用来演示下Solr

Oracle按不同时间分组统计 Oracle按不同时间分组统计的sql 如下表table1: 日期(exportDate) 数量(amount) -------------- ----------- 14-2月 -08 20 10-3月 -08 2 14-4月 -08 6 14-6月 -08 75 24-10月-09 23 14-11月-09 45 04-8月 -10 5 04-9月 -10 44 04-10月-10 88 注意:为了显示更直观,如下查询已皆按相应分组排序 1.按年份分组 sel

相关源码: spring cloud demo 微服务的目的: 松耦合 事件驱动的优势:高度解耦 Spring Cloud Stream 的几个概念 Spring Cloud Stream is a framework for building message-driven microservice applications. 官方定义 Spring Cloud Stream 是一个构建消息驱动微服务的框架. Spring Cloud Stream Application 应用程序通过 inpu

1 功能说明 设计一个topology,来实现对文档里面的单词出现的频率进行统计.整个topology分为三个部分: SentenceSpout:数据源,在已知的英文句子中,随机发送一条句子出去. SplitBolt:负责将单行文本记录(句子)切分成单词 CountBolt:负责对单词的频率进行累加 2 代码实现 package com.ntjr.bigdata; import org.apache.storm.Config; import org.apache.storm.LocalClust

Function.identity()是什么? // 将Stream转换成容器或Map Stream<String> stream = Stream.of("I", "love", "you", "too"); Map<String, Integer> map = stream.collect(Collectors.toMap(Function.identity(), String::length));

  在上篇文章中我们给大家介绍了Stream的消息分组,可以实现消息的重复消费的问题,但在某些场景下分组还不能满足我们的需求,比如,同时有多条同一个用户的数据,发送过来,我们需要根据用户统计,但是消息被分散到了不同的集群节点上了,这时我们就可以考虑消息分区了.   当生产者将消息数据发送给多个消费者实例时,保证同一消息数据始终是由同一个消费者实例接收和处理. Stream 消息分区 创建项目   将我们上篇文章中的分组的三个项目,拷贝一份修改名称及服务名称 没有分区的情况下演示 发送多条消息查看

官方定义 Spring Cloud Stream 是一个构建消息驱动微服务的框架. 应用程序通过 inputs 或者 outputs 来与 Spring Cloud Stream 中binder 交互,通过我们配置来 binding ,而 Spring Cloud Stream 的 binder 负责与消息中间件交互.所以,我们只需要搞清楚如何与 Spring Cloud Stream 交互就可以方便使用消息驱动的方式. 通过使用Spring Integration来连接消息代理中间件以实现消息

写在前面 Stream 的 Map-Reduce 操作是Java 函数式编程的精华所在,同时也是最为复杂的部分.但一旦你啃下了这块硬骨头,那你就真正熟悉Java的函数式编程了. 如果你有大数据的编程经验,你会对术语 Map-Reduce 十分熟悉亲切.如果你不熟悉大数据编程,也无所谓,通过本文的学习,相信你会对 Map-Reduce 会有一定的理解.下面我们将开始一次有趣的历程. 如有疑问,欢迎加群讨论. 本文的示例代码可从gitee上获取:https://gitee.com/cnmemset/

一.常用命令 1.提交命令 提交任务命令格式:storm jar [jar路径] [拓扑包名.拓扑类名] [拓扑名称] torm jar examples/storm-starter/storm-starter-topologies-.jar storm.starter.WordCountTopology wordcount 2.杀死任务 storm (执行kill命令时可以通过-w [等待秒数]指定拓扑停用以后的等待时间) storm 3.停用任务 storm deactivte [拓扑名称]

Storm常用操作命令 1.任务提交命令:storm jar [jar路径] [拓扑包名.拓扑类名] [拓扑名称] storm jar /export/servers/storm/examples/storm-starter/storm-starter-topologies-1.0.3.jar org.apache.storm.starter.WordCountTopology  wordcount 与hadoop不同的是:不需要指定输入输出路径 hadoop jar /usr/local/wo

Storm 系列(一)基本概念 Apache Storm(http://storm.apache.org/)是由 Twitter 开源的分布式实时计算系统. Storm 可以非常容易并且可靠地处理无限的数据流.对比 Hadoop 的批处理, Storm 是一个实时的.分布式的.具备高容错的计算系统. Storm 的使用场景非常广泛,比如实时分析.在线机器学习.分布式 RPC.ETL 等.Storm 非常高效,在一个多节点集群上每秒钟可以轻松处理上百万条的消息. Storm 还具有良好的可扩展性和

1. 集群部署的基本流程 集群部署的流程:下载安装包.解压安装包.修改配置文件.分发安装包.启动集群 注意: 所有的集群上都需要配置hosts vi  /etc/hosts 192.168.239.128 storm01 zk01 hadoop01 192.168.239.129 storm02 zk02 hadoop02 192.168.239.130 storm03 zk03 hadoop03 1. 集群部署的基础环境准备 安装前的准备工作(zk集群已经部署完毕) l 关闭防火墙 chkco