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Spark 写 MySQL经典50题

10月前 作者：你∈我 分类：Toy博客 阅读(32) 违法举报

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了Spark 写 MySQL经典50题。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

目录

建表 & 添加数据

表结构分析图

连接数据库

题目

1、查询"01"课程比"02"课程成绩高的学生的信息及课程分数

2、查询"01"课程比"02"课程成绩低的学生的信息及课程分数

3、查询平均成绩大于等于60分的同学的学生编号和学生姓名和平均成绩

4、查询平均成绩小于60分的同学的学生编号和学生姓名和平均成绩的

5、查询所有同学的学生编号、学生姓名、选课总数、所有课程的总成绩

6、查询"李"姓老师的数量

7、查询学过"张三"老师授课的同学的信息

8、查询没学过"张三"老师授课的同学的信息

9、查询学过编号为"01"并且也学过编号为"02"的课程的同学的信息

10、查询学过编号为"01"但是没有学过编号为"02"的课程的同学的信息

11、查询没有学全所有课程的同学的信息

12、查询至少有一门课与学号为"01"的同学所学相同的同学的信息

13、查询和"01"号的同学学习的课程完全相同的其他同学的信息

14、查询没学过"张三"老师讲授的任一门课程的学生姓名

15、查询两门及其以上不及格课程的同学的学号，姓名及其平均成绩

16、检索"01"课程分数小于60，按分数降序排列的学生信息

17、按平均成绩从高到低显示所有学生的所有课程的成绩以及平均成绩

18、查询各科成绩最高分、最低分和平均分

19、按各科成绩进行排序，并显示排名

20、查询学生的总成绩并进行排名

21、查询不同老师所教不同课程平均分从高到低显示

22、查询所有课程的成绩第2名到第3名的学生信息及该课程成绩

23、统计各科成绩各分数段人数：课程编号,课程名称, 100-85 , 85-70 , 70-60 , 0-60 及所占百分比

24、查询学生平均成绩及其名次

25、查询各科成绩前三名的记录

26、查询每门课程被选修的学生数

27、查询出只有两门课程的全部学生的学号和姓名

28、查询男生、女生人数

29、查询名字中含有"风"字的学生信息

30、查询同名同性学生名单，并统计同名人数

31、查询1990年出生的学生名单(注：Student表中Sage列的类型是datetime)

32、查询每门课程的平均成绩，结果按平均成绩降序排列，平均成绩相同时，按课程编号升序排列

33、查询平均成绩大于等于85的所有学生的学号、姓名和平均成绩

34、查询课程名称为"数学"，且分数低于60的学生姓名和分数

35、查询所有学生的课程及分数情况

36、查询任何一门课程成绩在70分以上的姓名、课程名称和分数

37、查询不及格的课程

38、查询课程编号为01且课程成绩在80分以上的学生的学号和姓名

39、求每门课程的学生人数

40、查询选修"张三"老师所授课程的学生中，成绩最高的学生信息及其成绩

41、查询不同课程成绩相同的学生的学生编号、课程编号、学生成绩

42、查询每门功课成绩最好的前两名

43、统计每门课程的学生选修人数（超过5人的课程才统计）

44、检索至少选修两门课程的学生学号

45、查询选修了全部课程的学生信息

46、查询各学生的年龄

47、查询本周过生日的学生

48、查询下周过生日的学生

49、查询本月过生日的学生

50、查询下月过生日的学生

​

MySQL50题

建表 & 添加数据

/*
创建表
--1.学生表
Student(SID,Sname,Sage,Ssex) --SID 学生编号,Sname 学生姓名,Sage 出生年月,Ssex 学生性别
--2.课程表
Course(CID,Cname,TID) --CID --课程编号,Cname 课程名称,TID 教师编号
--3.教师表
Teacher(TID,Tname) --TID 教师编号,Tname 教师姓名
--4.成绩表
SC(SID,CID,score) --SID 学生编号,CID 课程编号,score 分数
*/
 
 
CREATE TABLE student 
(SID VARCHAR(10),Sname VARCHAR(20),Sage DATETIME,Ssex VARCHAR(10));
# 插入数据
INSERT INTO Student VALUES('01' , '赵雷' , '1990-01-01' , '男');
INSERT INTO Student VALUES('02' , '钱电' , '1990-12-21' , '男');
INSERT INTO Student VALUES('03' , '孙风' , '1990-05-20' , '男');
INSERT INTO Student VALUES('04' , '李云' , '1990-08-06' , '女');
INSERT INTO Student VALUES('05' , '周梅' , '1991-12-01' , '女');
INSERT INTO Student VALUES('06' , '吴兰' , '1992-03-01' , '女');
INSERT INTO Student VALUES('07' , '郑竹' , '1989-07-01' , '女');
INSERT INTO Student VALUES('08' , '王菊' , '1990-01-20' , '女');
 
CREATE TABLE Course(CID VARCHAR(10),Cname VARCHAR(10),TID VARCHAR(10));
INSERT INTO Course VALUES('01' , '语文' , '02');
INSERT INTO Course VALUES('02' , '数学' , '01');
INSERT INTO Course VALUES('03' , '英语' , '03');
 
CREATE TABLE Teacher(TID VARCHAR(10),Tname VARCHAR(10));
INSERT INTO Teacher VALUES('01' , '张三');
INSERT INTO Teacher VALUES('02' , '李四');
INSERT INTO Teacher VALUES('03' , '王五');
 
CREATE TABLE SC(SID VARCHAR(10),CID VARCHAR(10),score DECIMAL(18,1));
INSERT INTO SC VALUES('01' , '01' , 80);
INSERT INTO SC VALUES('01' , '02' , 90);
INSERT INTO SC VALUES('01' , '03' , 99);
INSERT INTO SC VALUES('02' , '01' , 70);
INSERT INTO SC VALUES('02' , '02' , 60);
INSERT INTO SC VALUES('02' , '03' , 80);
INSERT INTO SC VALUES('03' , '01' , 80);
INSERT INTO SC VALUES('03' , '02' , 80);
INSERT INTO SC VALUES('03' , '03' , 80);
INSERT INTO SC VALUES('04' , '01' , 50);
INSERT INTO SC VALUES('04' , '02' , 30);
INSERT INTO SC VALUES('04' , '03' , 20);
INSERT INTO SC VALUES('05' , '01' , 76);
INSERT INTO SC VALUES('05' , '02' , 87);
INSERT INTO SC VALUES('06' , '01' , 31);
INSERT INTO SC VALUES('06' , '03' , 34);
INSERT INTO SC VALUES('07' , '02' , 89);
INSERT INTO SC VALUES('07' , '03' , 98);

表结构分析图

Spark 写 MySQL经典50题

连接数据库

  val spark: SparkSession = SparkSession.builder().appName("dataFrameMysql")
      .master("local[*]")
      .config("hive.metastore.uris", "thrift://192.168.152.192:9083")
      .enableHiveSupport()
      .getOrCreate()

    import spark.implicits._
    import org.apache.spark.sql.functions._

    val driver = "com.mysql.cj.jdbc.Driver"
    val url = "jdbc:mysql://192.168.152.184:3306/students"
    val user = "root"
    val pwd = "123456"
    val properties = new Properties();
    properties.setProperty("user", user)
    properties.setProperty("password", pwd)
    properties.setProperty("driver", driver)


    val studentDF: DataFrame = spark.read.jdbc(url, "student", properties)
    val courseDF: DataFrame = spark.read.jdbc(url, "course", properties)
    val teacherDF: DataFrame = spark.read.jdbc(url, "teacher", properties)
    val scDF: DataFrame = spark.read.jdbc(url, "sc", properties)

题目

1、查询"01"课程比"02"课程成绩高的学生的信息及课程分数

scDF.as("s1").join(scDF.as("s2"), "sid")
  .filter("s1.cid=01 and s2.cid=02 and s1.score>s2.score")
  .join(studentDF, "sid").show

Spark 写 MySQL经典50题 

2、查询"01"课程比"02"课程成绩低的学生的信息及课程分数

scDF.as("s1").join(scDF.as("s2"), "sid")
  .filter("s1.cid=01 and s2.cid=02 and s1.score<s2.score")
  .join(studentDF, "sid").show

Spark 写 MySQL经典50题 

3、查询平均成绩大于等于60分的同学的学生编号和学生姓名和平均成绩

scDF.as("s1").groupBy("sid").avg("score")
  .join(studentDF.as("s2"), "sid")
  .filter($"avg(score)" >= 60).show()

Spark 写 MySQL经典50题 

4、查询平均成绩小于60分的同学的学生编号和学生姓名和平均成绩的

scDF.as("s1").groupBy("sid").avg("score")
  .join(studentDF.as("s2"), "sid")
  .filter($"avg(score)" < 60).show()

Spark 写 MySQL经典50题  

5、查询所有同学的学生编号、学生姓名、选课总数、所有课程的总成绩

studentDF.join(scDF.groupBy("sid").count(), Seq("sid"), "left_outer")
  .join(scDF.groupBy("sid").sum(), Seq("sid"), "left_outer").show()

Spark 写 MySQL经典50题 

6、查询"李"姓老师的数量

println(teacherDF.filter(x => x.get(1).toString.contains("李")).count())

Spark 写 MySQL经典50题  

7、查询学过"张三"老师授课的同学的信息

studentDF.join(teacherDF.where("tname='张三'")
  .join(courseDF, "tid")
  .join(scDF, "cid"), Seq("sid"), "left_outer")
  .where("cid is not null")
  .select("sid", "sname", "sage", "ssex", "tname")
  .show()

Spark 写 MySQL经典50题 

8、查询没学过"张三"老师授课的同学的信息

studentDF.join(teacherDF.where("tname='张三'")
  .join(courseDF, "tid")
  .join(scDF, "cid"), Seq("sid"), "left_outer")
  .where("cid is null")
  .select("sid", "sname", "sage", "ssex")
  .show()

Spark 写 MySQL经典50题 

9、查询学过编号为"01"并且也学过编号为"02"的课程的同学的信息

scDF.join(scDF, "sid")
  .filter(x => x.get(1).toString == "01" && x.get(3).toString == "02")
  .join(studentDF, "sid")
  .show()

Spark 写 MySQL经典50题 

10、查询学过编号为"01"但是没有学过编号为"02"的课程的同学的信息

studentDF.join(scDF.where("cid = '02'"), Seq("sid"), "left_outer").as("s1")
  .where("s1.cid is null")
  .join(scDF.where("cid ='01'"), "sid")
  .select("sid", "sname", "sage", "ssex")
  .show()

Spark 写 MySQL经典50题 

11、查询没有学全所有课程的同学的信息

val num: Int = courseDF.count().toInt
studentDF.join(scDF, Seq("sid"), "left_outer")
  .groupBy("sid").count()
  .where(s"count != $num")
  .join(studentDF, "sid")
  .show()

 Spark 写 MySQL经典50题

12、查询至少有一门课与学号为"01"的同学所学相同的同学的信息

  scDF.filter(x => x.get(0).toString == "01").select("cid")
      .join(scDF, "cid").select("sid").distinct()
      .join(studentDF, "sid").show()

Spark 写 MySQL经典50题 

13、查询和"01"号的同学学习的课程完全相同的其他同学的信息

scDF.join(scDF.select("cid").where("sid=01"), "cid")
  .groupBy("sid").count()
  .where(s"count=${scDF.where("sid=01").count()} and sid !=01")
  .join(studentDF, "sid")
  .show()

Spark 写 MySQL经典50题 

14、查询没学过"张三"老师讲授的任一门课程的学生姓名

studentDF.join(scDF.join(courseDF.join(teacherDF, "tid")
  .where("tname='张三'"), "cid")
  .select("sid", "tname"), Seq("sid"), "left_outer")
  .where("tname is null")
  .select("sname")
  .show()

Spark 写 MySQL经典50题

15、查询两门及其以上不及格课程的同学的学号，姓名及其平均成绩

scDF.where("score<60").groupBy("sid").count()
  .where("count>=2")
  .join(scDF, "sid")
  .groupBy("sid").avg("score")
  .join(studentDF, "sid")
  .show()

Spark 写 MySQL经典50题

16、检索"01"课程分数小于60，按分数降序排列的学生信息

scDF.where("score < 60 and cid = 01")
      .join(studentDF, "sid")
      .orderBy(desc("score"))
      .show()

Spark 写 MySQL经典50题

17、按平均成绩从高到低显示所有学生的所有课程的成绩以及平均成绩

scDF.join(scDF.groupBy("sid").avg("score"), Seq("sid"), "left_outer")
  .join(studentDF, "sid")
  .orderBy(desc(avg("score").toString()))
  .show()

Spark 写 MySQL经典50题

18、查询各科成绩最高分、最低分和平均分

以如下形式显示:

课程ID，课程name，最高分，最低分，平均分，及格率，中等率，优良率，优秀率

及格为>=60，中等为：70-80，优良为：80-90，优秀为：>=90

// 第一步：按照课程分组，求及格的人数
val dfcount = scDF.groupBy("cid").count()
val dfpas = scDF.where($"score" >= 60).groupBy("cid").count().withColumnRenamed("count", "pas")
val dfmid = scDF.where($"score" >= 70 && $"score" < 80).groupBy("cid").count().withColumnRenamed("count", "mid")
val dfpre = scDF.where($"score" >= 80 && $"score" < 90).groupBy("cid").count().withColumnRenamed("count", "pre")
val dfsup = scDF.where($"score" >= 90).groupBy("cid").count().withColumnRenamed("count", "sup")
// 第二步：两列合并，及格人数/总人数，求及格率
val pas = dfcount.join(dfpas, "cid").withColumn("pas", col("pas") / col("count")).select("cid", "pas")
val mid = dfcount.join(dfmid, "cid").withColumn("mid", col("mid") / col("count")).select("cid", "mid")
val pre = dfcount.join(dfpre, "cid").withColumn("pre", col("pre") / col("count")).select("cid", "pre")
val sup = dfcount.join(dfsup, "cid").withColumn("sup", col("sup") / col("count")).select("cid", "sup")
// 第三步：将得到的数据进行汇总
scDF.join(courseDF, "cid")
  .join(courseDF, "cid")
  .groupBy("cid").agg(
  max("score").as("max"),
  min("score").as("min"),
  avg("score").as("avg")
)
  .join(pas, Seq("cid"), "left_outer")
  .join(mid, Seq("cid"), "left_outer")
  .join(pre, Seq("cid"), "left_outer")
  .join(sup, Seq("cid"), "left_outer")
  .orderBy($"avg".desc)
  .show()

Spark 写 MySQL经典50题

19、按各科成绩进行排序，并显示排名

 scDF.join(studentDF.select("sid", "sname"), "sid")
   .selectExpr("*", "row_number() over(partition by cid order by score desc) as rank").show()

Spark 写 MySQL经典50题

20、查询学生的总成绩并进行排名

scDF.selectExpr("*", "sum(score) over(partition by sid) as sum_score")
  .drop("score", "cid").distinct()
  .selectExpr("*", "row_number() over(order by sum_score) as rank")
  .show()

 Spark 写 MySQL经典50题

21、查询不同老师所教不同课程平均分从高到低显示

teacherDF.join(courseDF, "tid").join(scDF, "cid")
 .groupBy("cid", "tid").agg(avg("score").as("avg"))
 .orderBy($"avg".desc)
 .show()

Spark 写 MySQL经典50题 

22、查询所有课程的成绩第2名到第3名的学生信息及该课程成绩

scDF.selectExpr("*", "row_number() over(partition by cid order by score desc) rank")
      .where($"rank" between(2, 3))
      .join(studentDF, "sid").show()

Spark 写 MySQL经典50题 

23、统计各科成绩各分数段人数：课程编号,课程名称, 100-85 , 85-70 , 70-60 , 0-60 及所占百分比

    scDF.groupBy("cid").agg(
      count("score"),
      count(when($"score".between(85, 100), 1)),
      count(when($"score".between(70, 85), 1)),
      count(when($"score".between(60, 70), 1)),
      count(when($"score".between(0, 60), 1))
    )
      .withColumnRenamed("count(score)", "count")
      .withColumnRenamed("count(CASE WHEN ((score >= 85) AND (score <= 100)) THEN 1 END)", "min60")
      .withColumnRenamed("count(CASE WHEN ((score >= 70) AND (score <= 85)) THEN 1 END)", "60-70")
      .withColumnRenamed("count(CASE WHEN ((score >= 60) AND (score <= 70)) THEN 1 END)", "70-85")
      .withColumnRenamed("count(CASE WHEN ((score >= 0) AND (score <= 60)) THEN 1 END)", "85-100")
      .withColumn("min60", $"min60" / $"count")
      .withColumn("60-70", $"60-70" / $"count")
      .withColumn("70-85", $"70-85" / $"count")
      .withColumn("85-100", $"85-100" / $"count")
      .join(courseDF, "cid")
      .select("cid", "cname", "min60", "60-70", "70-85", "85-100")
      .show()

Spark 写 MySQL经典50题

24、查询学生平均成绩及其名次

 scDF.groupBy("sid").avg("score")
   .selectExpr("*", s"row_number() over(order by 'avg(score)') as rank").show()

Spark 写 MySQL经典50题  

25、查询各科成绩前三名的记录

scDF.selectExpr("*", "row_number() over(partition by cid order by score desc) as rank")
  .filter("rank<=3")
  .show()

Spark 写 MySQL经典50题  

26、查询每门课程被选修的学生数

scDF.groupBy("sid").count()
 .show()

Spark 写 MySQL经典50题 

27、查询出只有两门课程的全部学生的学号和姓名

scDF.groupBy("sid").count().where("count=2")
  .join(studentDF, "sid")
  .show()

Spark 写 MySQL经典50题 

28、查询男生、女生人数

studentDF.groupBy("ssex").count().show()

Spark 写 MySQL经典50题  

29、查询名字中含有"风"字的学生信息

studentDF.where("sname like '%风%'").show()

Spark 写 MySQL经典50题 

30、查询同名同性学生名单，并统计同名人数

studentDF.as("s1").join(studentDF.as("s2"))
  .where(" s1.Sname = s2.Sname  and s1.Ssex = s2.Ssex  and s1.SID != s2.SID")
  .show()

输出结果：没有同名同性学生

31、查询1990年出生的学生名单(注：Student表中Sage列的类型是datetime)

studentDF.where(year($"sage") === 1990).show()

Spark 写 MySQL经典50题 

32、查询每门课程的平均成绩，结果按平均成绩降序排列，平均成绩相同时，按课程编号升序排列

scDF.groupBy("cid").agg(avg("score").as("avg"))
  .orderBy($"avg".desc, $"cid".asc)
  .show()

Spark 写 MySQL经典50题  

33、查询平均成绩大于等于85的所有学生的学号、姓名和平均成绩

scDF.groupBy("sid").avg("score")
  .where($"avg(score)" >= 85)
  .join(studentDF, "sid")
  .show()

Spark 写 MySQL经典50题 

34、查询课程名称为"数学"，且分数低于60的学生姓名和分数

scDF.join(courseDF, "cid").join(studentDF, "sid")
  .where($"cname".equalTo("数学") && $"score" < 60)
  .show()

Spark 写 MySQL经典50题  

35、查询所有学生的课程及分数情况

studentDF.join(scDF, Seq("sid"), "left_outer")
  .show()

Spark 写 MySQL经典50题  

36、查询任何一门课程成绩在70分以上的姓名、课程名称和分数

scDF.filter("score>=70")
  .join(studentDF.select("sid", "sname"), "sid")
  .join(courseDF, "cid")
  .show()

Spark 写 MySQL经典50题  

37、查询不及格的课程

 scDF.where("score<60").join(studentDF, "sid")
   .show()

Spark 写 MySQL经典50题  

38、查询课程编号为01且课程成绩在80分以上的学生的学号和姓名

scDF.where("cid=01 and score>=80")
  .join(studentDF, "sid")
  .show()

Spark 写 MySQL经典50题  

39、求每门课程的学生人数

scDF.groupBy("cid").agg(count("cid"))
      .show()

Spark 写 MySQL经典50题  

40、查询选修"张三"老师所授课程的学生中，成绩最高的学生信息及其成绩

 teacherDF.filter(x => x.getString(1).equals("张三")).join(courseDF, "tid")
   .join(scDF, "cid")
   .join(studentDF, "sid")
   .groupBy("tid").max("score")
   .show()

Spark 写 MySQL经典50题  

41、查询不同课程成绩相同的学生的学生编号、课程编号、学生成绩

 scDF.as("s1").join(scDF.as("s2"), "score")
   .filter("s1.sid!=s2.sid and s1.cid!=s2.cid")
   .join(studentDF, "sid")
   .show()

Spark 写 MySQL经典50题  

42、查询每门功课成绩最好的前两名

scDF.selectExpr("*", "row_number() over(partition by cid order by score desc) rank")
  .filter("rank<=2")
  .join(studentDF, "sid")
  .show()

 Spark 写 MySQL经典50题

43、统计每门课程的学生选修人数（超过5人的课程才统计）

要求输出课程号和选修人数，查询结果按人数降序排列，若人数相同，按课程号升序排列

scDF.groupBy("cid").count().filter("count>5")
  .orderBy(desc("count"), asc("cid"))
  .show()

 Spark 写 MySQL经典50题

44、检索至少选修两门课程的学生学号

scDF.groupBy("sid").count().filter("count>=2")
  .join(studentDF, "sid")
  .select("sid")
  .show()

Spark 写 MySQL经典50题 

45、查询选修了全部课程的学生信息

scDF.groupBy("sid").count().filter("count=3")
  .join(studentDF, "sid")
  .show()

Spark 写 MySQL经典50题  

46、查询各学生的年龄

 studentDF.withColumn("sage", year(current_date()) - year($"sage"))
   .show()

Spark 写 MySQL经典50题 

47、查询本周过生日的学生

studentDF.where(weekofyear(current_date()) === weekofyear($"sage"))
      .show()

输出结果：数据中没有本周学生（4.16-4.22） 

48、查询下周过生日的学生

studentDF.where(weekofyear(current_date() + 1) === weekofyear($"sage"))
  .show()

输出结果：数据中没有本周学生（4.9-4.15）  

49、查询本月过生日的学生

studentDF.where("month(sage)=month(current_date)")
  .show()

输出结果：数据中没有本月学生（4月）   

50、查询下月过生日的学生

studentDF.where("month(sage)==if(month(current_date())==12,1,(month(current_date())+1))")
  .show()

Spark 写 MySQL经典50题

 文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-412050.html

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    在navicat中利用sql语句建表+添加数据

    一个小小的记录。 首先双击激活localhost，再右键选择新建数据库，数据库名字定义好。 接着点击该数据库的查询，点击右边的新建查询，在里面输入sql语句就好了。 例如这边创建一个student表 这边就是为这个student表添加数据，记得刷新！

    2024年02月11日
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  • 建库、建表、修改表、复制表、字符类型、数值类型、枚举类型、日期时间类型、检索目录、数据导入命令、数据导入步骤、数据导出命令、非空、默认值、唯一索

    Top 案例1：表管理 案例2：数据类型 案例3：数据批量处理 案例4：表头基本约束 1.1 问题 建库练习 建表练习 修改表练习 1.2 方案 在MySQL50主机完成练习。 1.3 步骤 实现此案例需要按照如下步骤进行。 步骤一：建库练习 库名命名规则： 仅可以使用数字、字母、下划线、不能纯

    2024年02月12日
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  • 建库、建表、修改表、复制表、字符类型、数值类型、枚举类型、日期时间类型、检索目录、数据导入命令、数据导入步骤、数据导出命令、非空、默认值、唯一索引

    1.1 问题 建库练习 建表练习 修改表练习 1.2 方案 在MySQL50主机完成练习。 1.3 步骤 实现此案例需要按照如下步骤进行。 步骤一：建库练习 库名命名规则： 仅可以使用数字、字母、下划线、不能纯数字 区分字母大小写， 具有唯一性 不可使用MySQL命令或特殊字符 命令操作如下

    2024年01月17日
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  • Oracle-day5：新增、复制建表、表结构、表数据、删除

    目录 一、insert新增数据 二、复制建表 三、表结构修改 四、查看表结构、表数据处理 五、修改表数据 六、删除语句 八、练习题 /*   ---------- 一、DML 数据操作语言--------   -- 1、增加数据 insert   语法：insert into 表名 (列1,列2,...) values (值1,值2,...);   -- 要求：      -- a、列和

    2024年02月10日
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  • MySQL、Oracle 常用SQL：建表、建视图、数据增删改查、常用condition

    删除表：DROP TABLE TABLE_NAME; 建表：CREATE TABLE TABLE_NAME(); 主键：PRIMARY KEY 不为空： NOT NULL 默认值：DEFAULT DEFAULT_VALUE MySQL、Oracle 通用样例： 注意：DATATYPE 是指 数据库的数据类型，需要修改成具体数据类型。 INT类型 自增：INT AUTO_INCREMENT 注释：COMMENT 参考案例： INT类型：不支持自

    2024年01月16日
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  • 降低 Spark 计算成本 50.18 %，使用 Kyligence 湖仓引擎构建云原生大数据底座，为计算提速 2x

    降低 Spark 计算成本 50.18 %，使用 Kyligence 湖仓引擎构建云原生大数据底座，为计算提速 2x

    2023 中国开源未来发展峰会于 5 月 13 日成功举办。在大会开源原生商业分论坛，Kyligence 解决方案架构高级总监张小龙发表《云原生大数据底座演进 》主题演讲，向与会嘉宾介绍了他对开源发展的见解，数据底座向云原生湖仓一体架构演进的趋势，以及 Kyligence 湖仓引擎能够在

    2024年02月05日
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  • 大数据经典技术解析：Hadoop+Spark大数据分析原理与实践

    作者：禅与计算机程序设计艺术 大数据时代已经来临。随着互联网、移动互联网、物联网等新兴技术的出现，海量数据开始涌现。而在这些海量数据的基础上进行有效的处理，成为迫切需要解决的问题之一。Apache Hadoop和Apache Spark是目前主流开源大数据框架。由于其易于部署

    2024年02月07日
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