Hortonworks SQL to Hive Cheat Sheet

Oracle数据库是全球广泛使用的大型关系型数据库管理系统，其强大的功能和复杂的操作命令使得熟练掌握Oracle指令成为数据库管理员和开发人员的必备技能。Oracle指令速查提供了全面的Oracle命令帮助，是学习和工作中非常实用的工具。CHM（Compiled HTML Help）版本则意味着这个文档是以编译过的HTML格式存在，易于检索和阅读。 Oracle命令基础Oracle命令主要用于管理数据库实例，包括数据的创建、查询、更新和删除，以及数据库的备份、恢复和性能优化等。例如，SQL*Plus是Oracle提供的一个命令行接口，用户可以通过它执行SQL语句和PL/SQL块。 SQL命令 DML（Data Manipulation Language）：用于处理数据，如INSERT用于插入新记录，UPDATE用于修改现有记录，DELETE用于删除记录，SELECT用于查询数据。 DDL（Data Definition Language）：用于定义数据库结构，如CREATE TABLE创建表，ALTER TABLE修改表结构，DROP TABLE删除表。 DCL（Data Control Language）：用于权限管理和事务控制，如GRANT和REVOKE用于赋予或撤销用户权限，COMMIT和ROLLBACK用于提交或回滚事务。 PL/SQL命令PL/SQL是Oracle特有的编程语言，结合了SQL和过程编程。BEGIN和END定义代码块，IF...THEN...ELSIF...ELSE...END IF;进行条件判断，FOR...LOOP实现循环，PROCEDURE和FUNCTION创建自定义函数和过程。 数据库管理命令 连接和断开：CONNECT用于登录数据库，DISCONNECT或EXIT退出当前会话。 数据导入导出：EXPDP和IMPDP用于数据泵的导出和导入，方便数据迁移和备份。 系统状态查看：V$视图提供数据库运行时的详细信息，如V$SESSION查看当前会话，V$INSTANCE显示实例信息。

活页乐谱阅读器是一种集成了Matlab和C代码的工具，可以对乐谱中的音符进行量化，并根据输入的图像生成音频。该工具由John Matson于2020年秋季为BCIT的ELEX 7815课程开发，指导教师为John Dian。使用该脚本时，用户需要提供符合特定条件的JPEG格式图像，包括：单张数字乐谱、C大调音符、几何间隔、每次仅有一个音符、高音符、四分音符，且包含的音符在高音谱号上下不超过四个音调。在项目文件夹中，包含三个可供测试的图像，这些图像可在“测试图像”文件夹中找到，脚本能够无误地读取这些图像。该活页乐谱阅读器的开发不仅可以数字化保存旧乐谱，还能为多个应用程序奠定基础，例如可以追踪用户在乐谱上演奏的准确性并提供反馈，以帮助其改善演奏技巧。

Hive SQL 常用函数 Hive SQL 提供了丰富的内置函数，用于处理和分析数据。以下是一些常用的 Hive SQL 函数： 字符串函数： length(string A)：返回字符串 A 的长度。 reverse(string A)：反转字符串 A。 concat(string A, string B, ...)：连接字符串 A、B 等。 substring(string A, int start, int len)：返回字符串 A 从 start 位置开始，长度为 len 的子字符串。 upper(string A)：将字符串 A 转换为大写。 lower(string A)：将字符串 A 转换为小写。 日期函数： year(string date)：返回日期 date 的年份。 month(string date)：返回日期 date 的月份。 day(string date)：返回日期 date 的日期。 date_add(string startdate, int days)：将日期 startdate 增加 days 天。 date_sub(string startdate, int days)：将日期 startdate 减少 days 天。 聚合函数： count(*)：返回所有行的数量。 count(DISTINCT col)：返回 col 列中不同值的數量。 sum(col)：返回 col 列所有值的总和。 avg(col)：返回 col 列所有值的平均值。 min(col)：返回 col 列的最小值。 max(col)：返回 col 列的最大值。 其他函数： coalesce(T v1, T v2, ...)：返回第一个非空值。 case when condition1 then result1 when condition2 then result2 else resultN end：根据条件返回值。

使用 Hive SQL 拆解字段可以将复杂字段分解为更简单的部分，方便分析和查询。

Hive 建立在 Hadoop 生态系统之上，将结构化数据映射为数据库表，并支持 SQL 查询。它将 SQL 转换为 MapReduce 任务，简化了大数据分析流程。Hive 的优势在于易于学习，无需编写复杂的 MapReduce 代码，便可进行数据仓库的统计分析。

hive是一个建立在Hadoop之上的数据仓库工具，专用于大规模数据的提取、转换和加载。它提供了存储、查询和分析存放在Hadoop中的数据的机制。

探讨如何利用 VBA 将 Excel 数据导入 MySQL 数据库，并将其展示在 Excel 的 Sheet 数据表中。 数据导入流程： 建立数据库连接: 使用 VBA 代码连接 Excel 和 MySQL 数据库。 数据提取与转换: 从 Excel 指定区域提取数据，并根据需要进行格式转换，以符合 MySQL 数据库的要求。 数据插入: 将处理后的数据批量插入到 MySQL 数据库的对应表中。 数据展示流程： 执行 SQL 查询: 使用 VBA 执行 SQL 查询语句，从 MySQL 数据库中获取所需数据。 数据写入 Sheet: 将查询结果写入 Excel 的 Sheet 数据表中，并根据需要进行格式调整。 优势： 自动化数据处理，提高工作效率。 实现 Excel 和 MySQL 数据库之间的数据交互。 方便数据分析和报表生成。

这是一份关于Hive的数据文档。

Apache Hive是一种数据仓库工具，基于Hadoop构建，用于存储、查询和管理大型数据集。它提供了类似于SQL的接口，使非编程人员能够轻松处理Hadoop中的数据。