flink1.18.0 sql-client报错
【代码】flink1.18.0 sql-client报错。
Flink的SQL开发
Table API和SQL是最上层的API，在Flink中这两种API被集成在一起，SQL执行的对象也是Flink中的表（Table），所以我们一般会认为它们是一体的。Flink是批流统一的处理框架，无论是批处理（DataSet API）还是流处理（DataStream API），在上层应用中都可以
SQL Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，它提供了类似于SQL的查询语言，用于处理大规模的结构化数据
Hive的数据模型是基于表的，用户可以通过Hive的DDL语句来创建表，并通过Hive的DML语句来插入、更新和删除数据。Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，它提供了一种类似于SQL的查询语言，称为HiveQL，用于处理和分析大规模的结构化数据。总结来说，Hive的数据模型是基于表的，支持
flink sql 实战实例 及延伸问题：聚合/数据倾斜/DAU/Hive流批一体 等
核心问题在于成本过高。甚至可以使用 10 分钟级别的分区策略，使用 Flink 的 Hive streaming source 和 Hive streaming sink ，可以大大提高 Hive 数仓的实时性到准实时分钟级，在实时化的同时，也支持针对 Table 全量的 Ad-hoc 查询，提高灵
HiveQL是一种类似于SQL的查询语言，用在Hadoop生态系统中进行数据查询和分析
Hive是建立在Hadoop之上的数据仓库基础设施，它提供了一个类似于关系型数据库的查询语言HiveQL，使用户可以使用类似于SQL的语法来查询和分析存储在Hadoop集群中的大规模数据。总而言之，HiveQL是一种用于在Hadoop集群上进行数据查询和分析的查询语言，它提供了类似于SQL的语法和功
【MySQL 探索之旅】初始MySQL数据库
数据库是一个以某种有组织的方式存储数据的集合（通常是一个文件或一组文件）。SQL 是结构化查询语言（Structured Query Language）的缩写。SQL 是一种专门用来与数据库通信的语言。SQL 不是某个特定的数据库供应商专有的语言。几乎所有重要的 DBMS 都支持 SQL，所以，学习
MySQL的SQL分类与数据类型
DDL用于定义数据库的结构，包括创建、修改和删除数据库、表、索引、视图等元素。常用的DDL语句包括CREATE、ALTER和DROP，也是我们常说的创建、删除、修改对象。
MySQL数据库安全：如何防范SQL注入攻击
1.背景介绍1. 背景介绍SQL注入攻击是一种常见的网络攻击方法，它利用了数据库管理系统的漏洞，从而滥用其功能。攻击者通过在SQL语句中插入恶意代码，从而控制数据库的操作，窃取或破坏数据。这种攻击对于企业和个人数据的安全构成了重大威胁。MySQL是一种广泛使用的关系型数据库管理系统，它在网络应用中扮
Mabatis处理异常屏蔽SQL返回前端全局异常捕获处理
在全局异常处理类中添加MyBatisSystemException即可单独对MyBatis中和数据库操作相关异常操作进行全局处理，同时屏蔽sql内容，只返回文字 “服务错误，请联系系统管理员给前端”。
Hive Sql 大全(hive函数，hive表)
本节基本涵盖了Hive日常使用的所有SQL，因为SQL太多，所以将SQL进行了如下分类： 一、DDL语句（数据定义语句）：对数据库的操作：包含创建、修改数据库对数据表的操作：分为内部表及外部表，分区表和分桶表二、DQL语句（数据查询语句）：单表查询、关联查询hive函数：包含聚合函数，条件函数，日期
SparkStreaming---DStream
用户自定义数据源需要继承 Receiver，并实现 onStart、onStop 方法来自定义数据源采集。//最初启动的时候，调用该方法，读数据并将数据发送给 Sparkreceive()}.start()///读数据并将数据发送给 Spark//创建Socket//创建变量用于接收端口穿过来的数据
Flink-SQL——时态表(Temporal Table)
Temporal Table可以简化和加速我们对历史状态数据的查询，并减少对状态的使用。Temporal Table是将一个Append-Only表(如上product_history_info)中追加的行，根据设置的主键和时间(如上productID、updatedAt)，解释成Chanlog，并
MySQL-SQL优化
MySQL性能调优的相关知识，包括SQL性能分析和SQL优化等。
【开源项目推荐】通用SQL数据血缘分析工具——Sqllineage
大家好，我是独孤风，从本周开始，争取每周为大家带来一个优秀的开源项目推荐。开源项目不仅促进了技术的发展和普及，还为全球范围内的开发者和用户社区建立了一个共享知识、协作和创新的平台。站在巨人的肩膀上才能看的更远，我们平时也应该多多关注开源项目，不仅学习其丰富的知识，也要找机会为开源事业做出自己的贡献。
MySQL篇之SQL优化
1. 比如设置合适的数值（tinyint int bigint），要根据实际情况选择。2. 比如设置合适的字符串类型（char和varchar）char定长效率高，varchar可变长度，效率稍低。
PySpark（四）PySpark SQL、Catalyst优化器、Spark SQL的执行流程、Spark新特性
Hive和Spark 均是:“均是构建大规模结构化数据计算的绝佳利器，同时SparkSQL拥有更好的性能。目前，企业中使用Hive仍旧居多，但SparkSQL将会在很近的未来替代Hive成为分布式SQL计算市场的顶级这里的重点是：Spark SQL能支持SQL和其他代码混合执行，自由度更高，且其是内
spark sql上线前的调试工作实现
spark sql上线前的调试阶段
SQL的1999语法
使用自然连接时要求两张表的字段名称相同，但是如果不相同或者两张表中有两组字段是重名,这时就要利用 ON 子句指定关联条件，利用 USING 子句设置关联字段。”是 Oracle 自带的，其他数据库是不支持的。所以对所有的数据库，进行表连接最好的做法是利用以下的语法完成。对于数据表的连接操作，从实际使
Hive SQL 的 DQL操作
3. Hive 支持分桶查询, cluster by + 分桶排序字段 (分桶排序必须是同一字段,且排序只能是升序),如果只分桶用 distribute by + 分桶字段 ,如果分桶和排序不是同一字段就用 distribute by + 分桶字段 sort by + 排序字段 asc | desc
Pandas数据库大揭秘：read_sql、to_sql 参数详解与实战篇【第81篇—Pandas数据库】
Pandas是Python中一流的数据处理库，而数据库则是数据存储和管理的核心。将两者结合使用，可以方便地实现数据的导入、导出和分析。本文将深入探讨Pandas中用于与数据库交互的两个关键方法：read_sql和to_sql。通过详细解析这两个方法的参数，我们将为读写数据库提供清晰的指导，并附带实际
