转自:http://www.aboutyun.com/thread-7327-1-1.html 1.Hive不支持等值连接 SQL中对两表内联可以写成:select * from dual a,dual b where a.key = b.key;    Hive中应为:select * from dual a join dual b on a.key = b.key;     而不是传统的格式:SELECT t1.a1 as c1, t2.b1 as c2FROM t1, t2 WHERE t

table tr:nth-child(odd){ background: #FFFFCC; font-size: 18px; } table tr:nth-child(even){ background: #FFFF99; font-size: 18px; } table caption{ font-size: 20pt; text-align: left; background-color: #FFCC33; } SQLServer Oracle MySQL的区别 简介 SqlServser:

Hbase总结(一)-hbase命令 下面我们看看HBase Shell的一些基本操作命令,我列出了几个常用的HBase Shell命令,如下: 名称 命令表达式 创建表 create '表名称', '列名称1','列名称2','列名称N' 添加记录 put '表名称', '行名称', '列名称:', '值' 查看记录 get '表名称', '行名称' 查看表中的记录总数 count  '表名称' 删除记录 delete  '表名' ,'行名称' , '列名称' 删除一张表 先要屏蔽该表,才能对

1.hive是sql语言,通过数据库的方式来操作hdfs文件系统,为了简化编程,底层计算方式为mapreduce. 2.hive是面向行存储的数据库. 3.Hive本身不存储和计算数据,它完全依赖于HDFS和MapReduce,Hive中的表纯逻辑. 4.HBase为查询而生的,它通过组织起节点內所有机器的內存,提供一個超大的內存Hash表 5.hbase不是关系型数据库,而是一个在hdfs上开发的面向列的分布式数据库,不支持sql. 6.hbase是物理表,不是逻辑表,提供一个超大的内存has

SqlServer支持like '%'+'87'+'%' 拼接字符串  但MySql里不支持,只能用CONCAT('%','87','%')拼接,否则异常 1.递归函数的区别类别表CREATE TABLE [dbo].[stock_category]( [ID] [varchar](50) NOT NULL, [ParentID] [varchar](50) NULL, [CategoryName] [nvarchar](128) NOT NULL, [Depth] [int] NULL, [S

区别: 1. Hive是一个构建在Hadoop基础设施之上的数据仓库,通过HQL查询存放在HDFS上的数据,不能交互查询.HBase是一种Key/Value系统,它运行在HDFS之上,可以交互查询. 2. Hive只是一种类SQL的引擎,运行MapReduce任务,不能更新数据.Hbase是一种在Hadoop之上的NoSQL 的Key/vale数据库,可以增删改查. 3. Hive表的创建类似MySQL,需要定义表和列.Hbase的schema仅仅有表格和列簇就足够了. 4. Hive适合离线分

1,虽然同样是实现了IDataReader接口,但是 对于 MySql.Data.MySqlClient.MySqlDataReader  和 System.Data.SqlClient.SqlDataReader 来说GetSchemaTable 方法的返回结果是不同的 以下是返回的datatable的结构 mysql sqlserver AllowDBNull AllowDBNull BaseCatalogName BaseCatalogName BaseColumnName BaseCol

Language 在Hive中可以执行  插入/删除 等操作,但是Pig中我没有发现有可以 插入 数据的方法,请允许我暂且认为这是最大的不同点吧. Schemas Hive中至少还有一个“表”的概念,但是Pig中我认为是基本没有表的概念,所谓的表建立在Pig Latin脚本中,对与Pig更不要提metadata了. Partitions Pig中没有表的概念,所以说到分区对于Pig来说基本免谈,如果跟Hive说“分区”(Partition)他还是能明白的. Server Hive可以依托于Thr

Hive是为简化编写MapReduce程序而生的,使用MapReduce做过数据分析的人都知道,很多分析程序除业务逻辑不同外,程序流程基本一样.在这种情况下,就需要Hive这样的用户编程接口.Hive本身不存储和计算数据,它完全依赖於HDFS和MapReduce,Hive中的表纯逻辑表,就是些表的定义等,也就是表的元数据.使用SQL实现Hive是因为SQL大家都熟悉,转换成本低,类似作用的Pig就不是SQL.   HBase为查询而生的,它通过组织起节点内所有机器的内存,提供一个超大的内存Has

Pig是一种编程语言,它简化了Hadoop常见的工作任务.Pig可加载数据.表达转换数据以及存储最终结果.Pig内置的操作使得半结构化数据变得有意义(如日志文件).同时Pig可扩展使用Java中添加的自定义数据类型并支持数据转换. Hive在Hadoop中扮演数据仓库的角色.Hive添加数据的结构在HDFS(hive superimposes structure on data in HDFS),并允许使用类似于SQL语法进行数据查询.与Pig一样,Hive的核心功能是可扩展的. Hive更适合

Impala和Hive的关系  Impala是基于Hive的大数据实时分析查询引擎,直接使用Hive的元数据库Metadata,意味着impala元数据都存储在Hive的metastore中.并且impala兼容Hive的sql解析,实现了Hive的SQL语义的子集,功能还在不断的完善中. 与Hive的关系 Impala 与Hive都是构建在Hadoop之上的数据查询工具各有不同的侧重适应面,但从客户端使用来看Impala与Hive有很多的共同之处,如数据表元数 据.ODBC/JDBC驱动.SQ

关于sqlserver事务和mysql事务 首先这是一种方法 public static int GetExecteQuery()        {            SqlConnection conn = new SqlConnection(CONN_STRING);//在这里CONN_STRING也就是连接sqlserver数据库的语句            conn.Open();//打开            SqlCommand command = conn.CreateComm

date是SQL Server 2008新引进的数据类型.它表示一个日子,不包含时间部分,可以表示的日期范围从公元元年1月1日到9999年12月31日.只需要3个字节的存储空间.DateTime 日期和时间部分,可以表示的日期范围从公元1753年1月1日00:00:00.000 到9999年12月31日23:59:59.997 ,精确到3.33毫秒,它需要8个字节的存储空间. Sqlserver日期转换 Select CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 0): 05

重点:HBase的基本数据模型.拓扑结构.部署配置方法,并介绍通过命令行和编程方式使用HBase的基本方法. HBase:一种列存储模式与键值对相结合的NoSQL软件,但更多的是使用列存储模式,底层的数据文件采用HDFS存储,其文件结构和元数据等由自身维护. HBase是Hadoop的重要成员,提供了分布式数据表和更高效的数据查询能力,弥补了HDFS只能进行文件管理以及MapReduce不适合完成实时任务的缺陷. HBase利用HDFS实现数据分布式存储,数据分块以及多副本等,HBase在此基础

sql server中的varchar和Nvarchar有什么区别?   答:varchar(n)长度为 n 个字节的可变长度且非 Unicode 的字符数据.n 必须是一个介于 1 和 8,000 之间的数值.存储大小为输入数据的字节的实际长度,而不是 n 个字节.nvarchar(n)包含 n 个字符的可变长度 Unicode 字符数据.n 的值必须介于 1 与 4,000 之间.字节的存储大小是所输入字符个数的两倍.两字段分别有字段值:我和coffee那么varchar字段占2×2+6=1

本地临时表的名称以单个数字字符(#)开头,它们仅对当前的用户连接是可见的. 全局临时表的名称以两个数字字符(##)开头,创建后对任何用户都是可见的.

参考链接:https://www.cnblogs.com/qingqing-919/p/8417773.html

达梦7的试用 与SQLSERVER的简单技术对比 达梦数据库公司推出了他们的数据库服务管理平台,可以在该平台使用达梦数据库而无须安装达梦7数据库 地址:http://online.dameng.com/ 说实话,第一眼看到还是感到很高大上的,毕竟ORACLE.MYSQL.SQLSERVER都没有推出数据库试用的云平台 其实其他数据库也应该学习一下达梦,做一个平台让大家有机会学习自家的数据库知识,虽然现在这个时代下载安装包比较容易,不过提供一个平台也是有好处的 达梦数据库文档下载:http://f

一直想抽个时间整理下最近的所学,断断续续接触hive也有半个多月了,大体上了解了很多Hive相关的知识.那么,一般对陌生事物的认知都会经历下面几个阶段: 为什么会出现?解决了什么问题? 如何搭建?如何使用? 如何精通? 我会在本篇粗略的介绍下前两个问题,然后给一些相关的资料.第三个问题,就得慢慢靠实践和时间积累了. 如果有什么问题,可以直接留言! 为什么出现?解决了什么问题? 背景 说到这个问题,还得先说个小故事,在很久很久以前.... 有一个叫facebook的贼有名的公司,他们内部搭建了数据

SQLSERVER全文搜索 看这篇文章之前请先看一下下面我摘抄的全文搜索的MSDN资料,基本上MSDN上关于全文搜索的资料的我都copy下来了 并且非常认真地阅读和试验了一次,并且补充了一些SQL语句,这篇文章本人抽取了一些本人自认为是重点的出来 并且加入了一些自己的内容,补充MSDN上没有的和整理了网上关于全文搜索的资料 至于全文搜索的性能,注意事项,大家可以看我copy下来的文章 文章地址:http://www.cnblogs.com/lyhabc/articles/3254782.html

Hive是什么! 一直想抽个时间整理下最近的所学,断断续续接触hive也有半个多月了,大体上了解了很多Hive相关的知识.那么,一般对陌生事物的认知都会经历下面几个阶段: 为什么会出现?解决了什么问题? 如何搭建?如何使用? 如何精通? 我会在本篇粗略的介绍下前两个问题,然后给一些相关的资料.第三个问题,就得慢慢靠实践和时间积累了. 如果有什么问题,可以直接留言! 为什么出现?解决了什么问题? 背景 说到这个问题,还得先说个小故事,在很久很久以前.... 有一个叫facebook的贼有名的公司,