<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[cs的博客]]></title><description><![CDATA[一点点总计]]></description><link>https://blog.csdn.net/cs_mycsdn</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.csdn.net/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; cs_mycsdn]]></copyright><item><title><![CDATA[PowerDesigner反向MySQL生成pdm]]></title><link>https://blog.csdn.net/cs_mycsdn/article/details/115959462</link><guid>https://blog.csdn.net/cs_mycsdn/article/details/115959462</guid><author>cs_mycsdn</author><pubDate>Wed, 21 Apr 2021 17:13:25 +0800</pubDate><description><![CDATA[1、环境准备：

1.1、PowerDesigner软件安装：

（略）基本傻瓜式安装，一直next到结束就行，自己也没找到特别好的安装包，就不提供了。



注意事项：如果安装的是32位的PowerDesigner，需要将环境变量中的jdk变为32位的，使用的数据库链接包也为32位的。

1.2、32位的jdk

链接：https://pan.baidu.com/s/1dxg9K-MM48zWYe5LZqpEbA
提取码：2nqv

1.3、MySQL的32位connect.jar（3.1.14、5...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[oracle学习-- 批量导入txt文件]]></title><link>https://blog.csdn.net/cs_mycsdn/article/details/85682115</link><guid>https://blog.csdn.net/cs_mycsdn/article/details/85682115</guid><author>cs_mycsdn</author><pubDate>Thu, 03 Jan 2019 11:17:37 +0800</pubDate><description><![CDATA[现在有表 vb_04；

SQL&amp;gt; desc vb_04;
Name               Type          Nullable Default Comments 
------------------ ------------- -------- ------- -------- 
CHANNL_NUM         VARCHAR2(20)  Y             ...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Linux定时任务]]></title><link>https://blog.csdn.net/cs_mycsdn/article/details/84862265</link><guid>https://blog.csdn.net/cs_mycsdn/article/details/84862265</guid><author>cs_mycsdn</author><pubDate>Thu, 06 Dec 2018 18:02:12 +0800</pubDate><description><![CDATA[linux 系统则是由 cron (crond) 这个系统服务来控制的。Linux 系统上面原本就有非常多的计划性工作，因此这个系统服务是默认启动的。另 外, 由于使用者自己也可以设置计划任务，所以， Linux 系统也提供了使用者控制计划任务的命令 :crontab 命令。

crontab命令用于设置周期性被执行的指令。该命令从标准输入设备读取指令，并将其存放于“crontab”文件中，以供之...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[oracle安装]]></title><link>https://blog.csdn.net/cs_mycsdn/article/details/84105582</link><guid>https://blog.csdn.net/cs_mycsdn/article/details/84105582</guid><author>cs_mycsdn</author><pubDate>Thu, 15 Nov 2018 15:53:33 +0800</pubDate><description><![CDATA[1：软件下载解压

官网下载压缩包即可。

注意：无论多少位的安装包，都要下载两个文件。两个文件一起选中，解压到同一个文件中。路径中最好为纯英文路径。

            win64_11gR2_database_1of2.zip

            win64_11gR2_database_2of2.zip

2：防止先决条件检查失败

应在安装之前

1、在运行中（或键盘按 Win...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[oracle软件卸载------超级麻烦]]></title><link>https://blog.csdn.net/cs_mycsdn/article/details/84105342</link><guid>https://blog.csdn.net/cs_mycsdn/article/details/84105342</guid><author>cs_mycsdn</author><pubDate>Thu, 15 Nov 2018 15:45:29 +0800</pubDate><description><![CDATA[1：停止orcale的服务

计算机→右键→管理→→找到所有的oracle开头的服务，右击选择停止。

2：卸载

在开始菜单中找到oracle安装文件，找到oracle自身的卸载工具Universal Installer。单击卸载产品，在产品清单窗口中，单击全部展开，除了OraDb11g_home1外，勾选其他项目，单击删除，根据软件提示单击下一步最终完成卸载。

3：删除注册表相关项

在命令...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[在windows环境中开发hadoop程序]]></title><link>https://blog.csdn.net/cs_mycsdn/article/details/83542934</link><guid>https://blog.csdn.net/cs_mycsdn/article/details/83542934</guid><author>cs_mycsdn</author><pubDate>Tue, 30 Oct 2018 16:04:23 +0800</pubDate><description><![CDATA[在工作中，我们常常需要在Windows环境中开发Hadoop程序，比如使用eclipse开发MapReduce的程序等。为了方便程序的运行差错，除了程序中需要添加Hadoop的相关jar包外，还需要配置windows的本地环境。

将Hadoop解压到Windows目录下：D:\software\hadoop-2.9.0



注意：如果下载的Hadoop是Linux版的，那么D:\softwar...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[hive------设计原则]]></title><link>https://blog.csdn.net/cs_mycsdn/article/details/82975535</link><guid>https://blog.csdn.net/cs_mycsdn/article/details/82975535</guid><author>cs_mycsdn</author><pubDate>Mon, 08 Oct 2018 23:40:27 +0800</pubDate><description><![CDATA[1 使用分区管理HDFS文件

分区避免查询数据进行HDFS全盘扫描，一个表分区数量不要太多（导致每一个分区创建一个task，每一个task是一个jvm实例），没个分区中的文件尽量大（与HDFS数据块保持一致，默认128M）

2 hive反标准化

传统的RDBMS有标准化，例如唯一键、主键等；

hive没有主键、唯一键的概念，目标优化磁盘驱动的IO性能

3 hive允许从一个表中同时向多张...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[数据库中导出数据到HDFS]]></title><link>https://blog.csdn.net/cs_mycsdn/article/details/82972637</link><guid>https://blog.csdn.net/cs_mycsdn/article/details/82972637</guid><author>cs_mycsdn</author><pubDate>Mon, 08 Oct 2018 19:55:51 +0800</pubDate><description><![CDATA[使用sqoop

sqoop import -m 1 --------m 1 使用一个MapReduce，默认4个。

--connect jdbc:mysql://主机IP:3306/数据库名 

--username 用户名

--password 用户密码 

--table 表名

--columns &quot;name,age&quot;

--where &quot;age&amp;gt;18&quot;

--target-di...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[HBase安装]]></title><link>https://blog.csdn.net/cs_mycsdn/article/details/82969997</link><guid>https://blog.csdn.net/cs_mycsdn/article/details/82969997</guid><author>cs_mycsdn</author><pubDate>Mon, 08 Oct 2018 17:09:20 +0800</pubDate><description><![CDATA[HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库：它是一个结构化数据的分布式存储系统”。HBase在Hadoop之上提供了类似于Bigtable的能力。HBase是Apache的Hadoop项目的子项目。HBase不同于一般的关系数据库，它是一个适合于非结构化数据存储的数据库。另一个不同的是HBase基于列的而不是基于行的模式。是nosql数据库

前置环境：jdk，Hadoop，zookeeper
...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[sqoop安装]]></title><link>https://blog.csdn.net/cs_mycsdn/article/details/82969229</link><guid>https://blog.csdn.net/cs_mycsdn/article/details/82969229</guid><author>cs_mycsdn</author><pubDate>Mon, 08 Oct 2018 17:09:17 +0800</pubDate><description><![CDATA[Sqoop是一款开源的工具，主要用于在Hadoop(Hive)与传统的数据库(mysql、postgresql...)间进行数据的传递，可以将一个关系型数据库（例如 ： MySQL ,Oracle ,Postgres等）中的数据导进到Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中。

前置环境：jdk，Hadoop，mysql，hbase，hive，zookeeper

安装...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[hive----执行钩子（适用于数据新增内容）]]></title><link>https://blog.csdn.net/cs_mycsdn/article/details/82904142</link><guid>https://blog.csdn.net/cs_mycsdn/article/details/82904142</guid><author>cs_mycsdn</author><pubDate>Sat, 29 Sep 2018 23:40:56 +0800</pubDate><description><![CDATA[当表中储存的文件在hive之外被修改了了，就会触发执行钩子。

例如：某脚本想分区中写入了新的日志信息，可以在hive cli中进行下面的调用

hive -e 'alter table 表名 touch partittion(day=2010-12-18);'

没有更深入的了解，个人觉得很符合实际工作的需求。如果有高手了解相关的信息，欢迎互粉，相互交流...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[hive--json解析函数]]></title><link>https://blog.csdn.net/cs_mycsdn/article/details/82900021</link><guid>https://blog.csdn.net/cs_mycsdn/article/details/82900021</guid><author>cs_mycsdn</author><pubDate>Sat, 29 Sep 2018 17:04:50 +0800</pubDate><description><![CDATA[内置函数

json_tuple(jsonStr, k1, k2, ...)

参数为一组键k1，k2……和JSON字符串，返回值的元组。该方法比 get_json_object 高效，因为可以在一次调用中输入多个键

hive中如何定义自己的函数：

 

1、先写一个java类（extends UDF,重载方法public C evaluate(A a,B b)），实现你所想要的函数的功能（传...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[hive---内置函数(3)集合函数、条件控制函数、窗口分析函数]]></title><link>https://blog.csdn.net/cs_mycsdn/article/details/82894994</link><guid>https://blog.csdn.net/cs_mycsdn/article/details/82894994</guid><author>cs_mycsdn</author><pubDate>Sat, 29 Sep 2018 16:29:43 +0800</pubDate><description><![CDATA[集合函数

sort_array(字段名)；----对字段进行排序

size(Map&amp;lt;k,v&amp;gt;);-------计算map个数，返回int

map_keys(Map&amp;lt;k,v&amp;gt;);-------字段中所有的key值    返回数组

map_values(Map&amp;lt;k,v&amp;gt;);-------字段中所有的values值，返回数组

条件控制函数

case whe...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[hive---内置函数(2)表生成函数]]></title><link>https://blog.csdn.net/cs_mycsdn/article/details/82890955</link><guid>https://blog.csdn.net/cs_mycsdn/article/details/82890955</guid><author>cs_mycsdn</author><pubDate>Fri, 28 Sep 2018 22:43:59 +0800</pubDate><description><![CDATA[表生成函数：可以理解为一个函数可以生成一个表

行转列函数：

explode(字段名--hive中集合类型中的array，map)----炸开字段内容



distinct去重

select distinct sub from (select explode(subjects) as sub from t_stu_subject) temp;

表生成函数：lateral view

目标表...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[hive---内置函数(1)]]></title><link>https://blog.csdn.net/cs_mycsdn/article/details/82889785</link><guid>https://blog.csdn.net/cs_mycsdn/article/details/82889785</guid><author>cs_mycsdn</author><pubDate>Fri, 28 Sep 2018 22:00:50 +0800</pubDate><description><![CDATA[类型转换函数

cast强制转换

select cast(&quot;5&quot; as int)---------将字符串5转换为int类型 

字符串转成时间戳

select unix_timestamp(&quot;2018/09/20 19:50:29&quot;,&quot;yyyy/MM/dd HH:mm:ss&quot;);

数学运算符

round------正数的四舍五入，负数的五舍六入：select round (5.4)---...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[hive---数据类型]]></title><link>https://blog.csdn.net/cs_mycsdn/article/details/82888294</link><guid>https://blog.csdn.net/cs_mycsdn/article/details/82888294</guid><author>cs_mycsdn</author><pubDate>Fri, 28 Sep 2018 18:22:05 +0800</pubDate><description><![CDATA[数字类型

tinyint------微整数（-128至127）

smallint-------2字节相当于java中的short

int/integer---4字节

bigint-----8字节（相当于java中的long）

float----4字节（浮点型）小数

double--8字节（浮点型精度更高）小数

日期时间类型

timestamp-------时间戳

date----...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[hive学习--查询语法]]></title><link>https://blog.csdn.net/cs_mycsdn/article/details/82881728</link><guid>https://blog.csdn.net/cs_mycsdn/article/details/82881728</guid><author>cs_mycsdn</author><pubDate>Fri, 28 Sep 2018 16:48:46 +0800</pubDate><description><![CDATA[基本查询

select * from 表名;

select count(1) from 表名; --     计数    单行函数

select max(ip) from 表名;----------使用max函数 聚合函数

select uid（字段名）from 表名 limit 10（数量）;----------------------查询表中uid字段的头10...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[hive学习--建分区表]]></title><link>https://blog.csdn.net/cs_mycsdn/article/details/82876669</link><guid>https://blog.csdn.net/cs_mycsdn/article/details/82876669</guid><author>cs_mycsdn</author><pubDate>Fri, 28 Sep 2018 13:34:52 +0800</pubDate><description><![CDATA[创建内部表

创建表语句：create table [if not exists] linuxidc_hive_log (  num string,  sn string,userkey string);

执行后：会在库目录下生成表目录，默认分隔符为^A。

create table [if not exists] linuxidc_hive_log (  num string,  sn str...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Linux基础命令--全部替换文件某一内容]]></title><link>https://blog.csdn.net/cs_mycsdn/article/details/82877499</link><guid>https://blog.csdn.net/cs_mycsdn/article/details/82877499</guid><author>cs_mycsdn</author><pubDate>Fri, 28 Sep 2018 10:32:02 +0800</pubDate><description><![CDATA[:/%s被替换内容（例如aaa）/目标内容（例如bbb）/g]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Hadoop学习--创建多路径目录]]></title><link>https://blog.csdn.net/cs_mycsdn/article/details/82877183</link><guid>https://blog.csdn.net/cs_mycsdn/article/details/82877183</guid><author>cs_mycsdn</author><pubDate>Fri, 28 Sep 2018 10:15:37 +0800</pubDate><description><![CDATA[hadoop fs -mkdir -p /user/bushu07/aaaa]]></description><category></category></item></channel></rss>