cari
Rumahpangkalan datatutorial mysqlGreenPlum创建外部表示例

GreenPlum创建外部表示例

Jun 07, 2016 pm 03:22 PM
examplegreenplumciptaluaranContoh

Example 1—Single Greenplum file server (gpfdist) instance on multiple NIC machine Creates a readable external table named ext_expenses using the gpfdist protocol. The files are formatted with a pipe ( | ) as the column delimiter. CREATE E

Example 1—Single Greenplum file server (gpfdist) instance on multiple NIC machine Creates a readable external table named ext_expenses using the gpfdist protocol. The files are formatted with a pipe ( | ) as the column delimiter.
CREATE EXTERNAL TABLE ext_expenses ( name text, date date, amount float4, category text, desc1 text ) LOCATION ( 'gpfdist://etlhost-1:8081/*', 'gpfdist://etlhost-2:8081/*' ) FORMAT 'TEXT' (DELIMITER '|');

Example 2—Multiple Greenplum file server (gpfdist) instances Creates a readable external table named ext_expenses using the gpfdist protocol from all files with the txt extension. The files are formatted with a pipe ( | ) as the column delimiter and an empty space as null.
CREATE EXTERNAL TABLE ext_expenses ( name text, date date, amount float4, category text, desc1 text ) LOCATION ( 'gpfdist://etlhost-1:8081/*.txt', 'gpfdist://etlhost-2:8082/*.txt' ) FORMAT 'TEXT' ( DELIMITER '|' NULL ' ') ;

Example 3—Multiple secure Greenplum file server (gpfdists) instances Creates a readable external table named ext_expenses using the gpfdists protocol from all files with the txt extension. The files are formatted with a pipe ( | ) as the column delimiter and an empty space as null.
First, run gpfdist with the --ssl option. Then, execute the following command.
CREATE EXTERNAL TABLE ext_expenses ( name text, date date, amount float4, category text, desc1 text ) LOCATION ( 'gpfdists://etlhost-1:8081/*.txt', 'gpfdists://etlhost-2:8082/*.txt' ) FORMAT 'TEXT' ( DELIMITER '|' NULL ' ') ;

Example 4—Single Greenplum file server (gpfdist) instance with error logging Creates a readable external table named ext_expenses using the gpfdist protocol from all files with the txt extension. The files are formatted with a pipe ( | ) as the column delimiter and an empty space as null.
The external table is accessed in single row error isolation mode. An error table (err_customer) is specified. Any data formatting errors that are found in the input data will be discarded to err_customer, along with a description of the error. err_customer can later be queried in order to see the nature of errors and reload the rejected data after fixing the issues. If the count of badly formatted data rows on any specific segment is greater than five (specified as the SEGMENT REJECT LIMIT value), the entire external table operation will be aborted and no rows will be processed.
CREATE EXTERNAL TABLE ext_expenses ( name text, date date, amount float4, category text, desc1 text ) LOCATION ( 'gpfdist://etlhost-1:8081/*.txt', 'gpfdist://etlhost-2:8082/*.txt' ) FORMAT 'TEXT' ( DELIMITER '|' NULL ' ') LOG ERRORS INTO err_customer SEGMENT REJECT LIMIT 5;
Create the same readable external table definition as above, but with CSV formatted files:
CREATE EXTERNAL TABLE ext_expenses ( name text, date date, amount float4, category text, desc1 text ) LOCATION ( 'gpfdist://etlhost-1:8081/*.txt', 'gpfdist://etlhost-2:8082/*.txt' ) FORMAT 'CSV' ( DELIMITER ',' ) LOG ERRORS INTO err_customer SEGMENT REJECT LIMIT 5;

Example 5—TEXT Format on a Hadoop Distributed File Server (HDFS) Creates a readable external table named ext_expenses using the gphdfs protocol. The files are formatted with a pipe ( | ) as the column delimiter.
CREATE EXTERNAL TABLE ext_expenses ( name text, date date, amount float4, category text, desc1 text ) LOCATION ( 'gphdfs://hdfshost-1:8081/data/filename.txt' ) FORMAT 'TEXT' (DELIMITER '|');
Note: Only one data path is permitted with gphdfs. For examples of reading and writing custom formatted data on a Hadoop Distributed File System.

Example 6—Multiple file protocols in CSV format with header rows Creates a readable external table named ext_expenses using the file protocol.The wildcard specifications are not the same for all the files. The files are formatted in CSV format and have a header row.
CREATE EXTERNAL TABLE ext_expenses ( name text, date date, amount float4, category text, desc1 text ) LOCATION ( 'file://filehost:5432/data/international/*', 'file://filehost:5432/data/regional/*' 'file://filehost:5432/data/supplement/*.csv' ) FORMAT 'CSV' (HEADER);

Example 7—Readable Web External Table with Script Create a readable web external table that executes a script once per segment host:
CREATE EXTERNAL WEB TABLE log_output (linenum int, message text) EXECUTE '/var/load_scripts/get_log_data.sh' ON HOST FORMAT 'TEXT' (DELIMITER '|');

Example 8—Writable External Table that Writes to a File Create a writable external table named sales_out that uses gpfdist to write output data to a file named sales.out. The files are formatted with a pipe (|) as the column delimiter and an empty space as null.
CREATE WRITABLE EXTERNAL TABLE sales_out (LIKE sales) LOCATION ('gpfdist://etl1:8081/sales.out') FORMAT 'TEXT' ( DELIMITER '|' NULL ' ') DISTRIBUTED BY (txn_id);

Example 9—Writable External Web Table with Script Create a writable external web table that pipes output data received by the segments to an executable script named to_adreport_etl.sh:
CREATE WRITABLE EXTERNAL WEB TABLE campaign_out (LIKE campaign) EXECUTE '/var/unload_scripts/to_adreport_etl.sh' FORMAT 'TEXT' (DELIMITER '|');
Use the writable external table defined above to unload selected data:
INSERT INTO campaign_out SELECT * FROM campaign WHERE customer_id=123;

Example 10—Readable and Writable External Tables with XML Transformations Greenplum Database now can read and write XML data to and from external tables with gpfdist. For information on setting up an XML transform, see “Transforming XML Data” on page 178. The following code reads XML data into a table.
CREATE READABLE EXTERNAL TABLE prices_readable (LIKE prices) LOCATION ('gpfdist://127.0.0.1:8080/data/prices.xml#transform=prices_input') FORMAT 'text' (delimiter '|') LOG ERRORS INTO prices_errortable SEGMENT REJECT LIMIT 10;
The following code creates a writable external table that transforms the data in the Greenplum Database to XML.
CREATE WRITABLE EXTERNAL TABLE prices_readable (LIKE prices) LOCATION ('gpfdist://127.0.0.1:8080/data/prices.xml#transform=prices_input') FORMAT 'text' (delimiter '|');
Kenyataan
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn
MySQL: Pengenalan kepada pangkalan data paling popular di duniaMySQL: Pengenalan kepada pangkalan data paling popular di duniaApr 12, 2025 am 12:18 AM

MySQL adalah sistem pengurusan pangkalan data relasi sumber terbuka, terutamanya digunakan untuk menyimpan dan mengambil data dengan cepat dan boleh dipercayai. Prinsip kerjanya termasuk permintaan pelanggan, resolusi pertanyaan, pelaksanaan pertanyaan dan hasil pulangan. Contoh penggunaan termasuk membuat jadual, memasukkan dan menanyakan data, dan ciri -ciri canggih seperti Operasi Join. Kesalahan umum melibatkan sintaks SQL, jenis data, dan keizinan, dan cadangan pengoptimuman termasuk penggunaan indeks, pertanyaan yang dioptimumkan, dan pembahagian jadual.

Kepentingan MySQL: Penyimpanan Data dan PengurusanKepentingan MySQL: Penyimpanan Data dan PengurusanApr 12, 2025 am 12:18 AM

MySQL adalah sistem pengurusan pangkalan data sumber terbuka yang sesuai untuk penyimpanan data, pengurusan, pertanyaan dan keselamatan. 1. Ia menyokong pelbagai sistem operasi dan digunakan secara meluas dalam aplikasi web dan bidang lain. 2. Melalui seni bina pelanggan-pelayan dan enjin penyimpanan yang berbeza, MySQL memproses data dengan cekap. 3. Penggunaan asas termasuk membuat pangkalan data dan jadual, memasukkan, menanyakan dan mengemas kini data. 4. Penggunaan lanjutan melibatkan pertanyaan kompleks dan prosedur yang disimpan. 5. Kesilapan umum boleh disahpepijat melalui pernyataan yang dijelaskan. 6. Pengoptimuman Prestasi termasuk penggunaan indeks rasional dan pernyataan pertanyaan yang dioptimumkan.

Mengapa menggunakan mysql? Faedah dan kelebihanMengapa menggunakan mysql? Faedah dan kelebihanApr 12, 2025 am 12:17 AM

MySQL dipilih untuk prestasi, kebolehpercayaan, kemudahan penggunaan, dan sokongan komuniti. 1.MYSQL Menyediakan fungsi penyimpanan dan pengambilan data yang cekap, menyokong pelbagai jenis data dan operasi pertanyaan lanjutan. 2. Mengamalkan seni bina pelanggan-pelayan dan enjin penyimpanan berganda untuk menyokong urus niaga dan pengoptimuman pertanyaan. 3. Mudah digunakan, menyokong pelbagai sistem operasi dan bahasa pengaturcaraan. 4. Mempunyai sokongan komuniti yang kuat dan menyediakan sumber dan penyelesaian yang kaya.

Huraikan mekanisme penguncian InnoDB (kunci yang dikongsi, kunci eksklusif, kunci niat, kunci rekod, kunci jurang, kunci seterusnya).Huraikan mekanisme penguncian InnoDB (kunci yang dikongsi, kunci eksklusif, kunci niat, kunci rekod, kunci jurang, kunci seterusnya).Apr 12, 2025 am 12:16 AM

Mekanisme kunci InnoDB termasuk kunci bersama, kunci eksklusif, kunci niat, kunci rekod, kunci jurang dan kunci utama seterusnya. 1. Kunci dikongsi membolehkan urus niaga membaca data tanpa menghalang urus niaga lain dari membaca. 2. Kunci eksklusif menghalang urus niaga lain daripada membaca dan mengubah suai data. 3. Niat Kunci mengoptimumkan kecekapan kunci. 4. Rekod Rekod Kunci Kunci Rekod. 5. Gap Lock Locks Index Rakaman Gap. 6. Kunci kunci seterusnya adalah gabungan kunci rekod dan kunci jurang untuk memastikan konsistensi data.

Apakah sebab -sebab biasa prestasi pertanyaan MySQL yang lemah?Apakah sebab -sebab biasa prestasi pertanyaan MySQL yang lemah?Apr 12, 2025 am 12:11 AM

Sebab -sebab utama prestasi pertanyaan MySQL yang lemah termasuk tidak menggunakan indeks, pemilihan pelan pelaksanaan yang salah oleh pengoptimasi pertanyaan, reka bentuk jadual yang tidak munasabah, jumlah data yang berlebihan dan persaingan kunci. 1. Tiada indeks menyebabkan pertanyaan perlahan, dan menambah indeks dapat meningkatkan prestasi dengan ketara. 2. Gunakan perintah Jelaskan untuk menganalisis pelan pertanyaan dan cari ralat pengoptimuman. 3. Membina semula struktur meja dan mengoptimumkan keadaan gabungan dapat meningkatkan masalah reka bentuk jadual. 4. Apabila jumlah data adalah besar, pembahagian dan strategi bahagian meja diterima pakai. 5. Dalam persekitaran konkurensi yang tinggi, mengoptimumkan urus niaga dan strategi mengunci dapat mengurangkan persaingan kunci.

Bilakah anda harus menggunakan indeks komposit berbanding indeks lajur tunggal?Bilakah anda harus menggunakan indeks komposit berbanding indeks lajur tunggal?Apr 11, 2025 am 12:06 AM

Dalam pengoptimuman pangkalan data, strategi pengindeksan hendaklah dipilih mengikut keperluan pertanyaan: 1. Apabila pertanyaan melibatkan pelbagai lajur dan urutan syarat ditetapkan, gunakan indeks komposit; 2. Apabila pertanyaan melibatkan pelbagai lajur tetapi urutan syarat tidak ditetapkan, gunakan pelbagai indeks lajur tunggal. Indeks komposit sesuai untuk mengoptimumkan pertanyaan berbilang lajur, manakala indeks lajur tunggal sesuai untuk pertanyaan tunggal lajur.

Bagaimana untuk mengenal pasti dan mengoptimumkan pertanyaan perlahan di MySQL? (Log pertanyaan perlahan, prestasi_schema)Bagaimana untuk mengenal pasti dan mengoptimumkan pertanyaan perlahan di MySQL? (Log pertanyaan perlahan, prestasi_schema)Apr 10, 2025 am 09:36 AM

Untuk mengoptimumkan pertanyaan perlahan MySQL, SlowQuerylog dan Performance_Schema perlu digunakan: 1. Dayakan SlowQueryLog dan tetapkan ambang untuk merakam pertanyaan perlahan; 2. Gunakan Performance_Schema untuk menganalisis butiran pelaksanaan pertanyaan, cari kesesakan prestasi dan mengoptimumkan.

MySQL dan SQL: Kemahiran Penting untuk PemajuMySQL dan SQL: Kemahiran Penting untuk PemajuApr 10, 2025 am 09:30 AM

MySQL dan SQL adalah kemahiran penting untuk pemaju. 1.MYSQL adalah sistem pengurusan pangkalan data sumber terbuka, dan SQL adalah bahasa standard yang digunakan untuk mengurus dan mengendalikan pangkalan data. 2.MYSQL menyokong pelbagai enjin penyimpanan melalui penyimpanan data yang cekap dan fungsi pengambilan semula, dan SQL melengkapkan operasi data yang kompleks melalui pernyataan mudah. 3. Contoh penggunaan termasuk pertanyaan asas dan pertanyaan lanjutan, seperti penapisan dan penyortiran mengikut keadaan. 4. Kesilapan umum termasuk kesilapan sintaks dan isu -isu prestasi, yang boleh dioptimumkan dengan memeriksa penyataan SQL dan menggunakan perintah menjelaskan. 5. Teknik pengoptimuman prestasi termasuk menggunakan indeks, mengelakkan pengimbasan jadual penuh, mengoptimumkan operasi menyertai dan meningkatkan kebolehbacaan kod.

See all articles

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

R.E.P.O. Kristal tenaga dijelaskan dan apa yang mereka lakukan (kristal kuning)
3 minggu yang laluBy尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Tetapan grafik terbaik
3 minggu yang laluBy尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Cara Memperbaiki Audio Jika anda tidak dapat mendengar sesiapa
3 minggu yang laluBy尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
WWE 2K25: Cara Membuka Segala -galanya Di Myrise
4 minggu yang laluBy尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Alat panas

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SecLists

SecLists

SecLists ialah rakan penguji keselamatan muktamad. Ia ialah koleksi pelbagai jenis senarai yang kerap digunakan semasa penilaian keselamatan, semuanya di satu tempat. SecLists membantu menjadikan ujian keselamatan lebih cekap dan produktif dengan menyediakan semua senarai yang mungkin diperlukan oleh penguji keselamatan dengan mudah. Jenis senarai termasuk nama pengguna, kata laluan, URL, muatan kabur, corak data sensitif, cangkerang web dan banyak lagi. Penguji hanya boleh menarik repositori ini ke mesin ujian baharu dan dia akan mempunyai akses kepada setiap jenis senarai yang dia perlukan.

PhpStorm versi Mac

PhpStorm versi Mac

Alat pembangunan bersepadu PHP profesional terkini (2018.2.1).

ZendStudio 13.5.1 Mac

ZendStudio 13.5.1 Mac

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

SublimeText3 Linux versi baharu

SublimeText3 Linux versi baharu

SublimeText3 Linux versi terkini