取实时更新的数据

qq_36934345 2017-05-19 04:23:22

字段khjl（a,b,c,d....）数据每天都在更新，由字段khjl中的（a,b,c,d....）来更新，我现在要取最新的一个数据，更新后数据会覆盖前一个的数据，登记日期为rq，但是由于khjl中有些人员没有及时登记更新，因此，我要取每个人员（a,b,c...）最近一次登记的数据来合成一份最新的数据，这个怎么做，跪求~~~！

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小当家e 2017-05-19

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这个字段对应的表结构是怎样的 a,b,c,d 4个人是在更新同一个字段，那这4个人怎么区分的

课题一高性能高扩展的千亿级实时数据仓库全实现随着我们从IT时代步入DT时代，数据积累量也与日俱增，同时伴随着互联网的发展，越来越多的应用场景产生，传统的数据处理、存储方式已经不能满足日益增长的需求。而互联网行业相比传统行业对新生事物的接受度更高、应用场景更复杂，因此基于大数据构建的数据仓库最先在互联网行业得到了尝试。高性能高扩展的亿级电商全端实时数据仓库全实现（PC、移动、小程序），以热门的互联网电商实际业务应用场景为案例讲解，对电商数据仓库的常见实战指标以及难点实战指标进行了详尽讲解，具体指标包括：每日、月大盘收入报表、高付费用户分析报表、流量域多方位分析、营销域多方位分析、实时排行榜指标分析、用户主题分析、店铺主题时间区间分析等，数据分析涵盖全端（PC、移动、小程序）应用，与互联网企业大数据技术同步，让大家能够真正学到大数据企业级数据仓库的实战经验。本课程凝聚讲师多年一线大数据企业实际项目经验，大数据企业在职架构师亲自授课，全程实操代码，带你体验真实的大数据开发过程，代码现场调试。通过本课程的学习再加上老师的答疑，你完全可以将本案例直接应用于企业。课题二基于Flink+Hudi构建企业万亿级云上实时数据湖教程随着互联网的发展，数据的不断膨胀，从刚开始的关系型数据库到非关系型数据库，再到大数据技术，技术的不断演进最终是随着数据膨胀而不断改变，最初的数据仓库能解决我们的问题，但是随着时代发展，企业已经不满足于数据仓库，希望有更强大的技术来支撑数据的存储，包括结构化，非结构化的数据等，希望能够积累企业的数据，从中挖掘出更大的价值。基于这个背景，数据湖的技术应运而生。本课程基于真实的企业数据湖案例进行讲解，结合业务实现数据湖平台，让大家在实践中理解和掌握数据湖技术，未来数据湖的需求也会不断加大，希望同学们抓住这个机遇。项目中将以热门的互联网电商业务场景为案例讲解，具体分析指标包含：流量分析，订单分析，用户行为分析，营销分析，广告分析等，能承载海量数据的实时分析，数据分析涵盖全端（PC、移动、小程序）应用。课题三基于电商业务全链路数据中台落地方案（全渠道、全环节、全流程）在互联网发展浪潮中，数据对于企业的价值是非常大的，怎么管理好数据，以及快速挖掘数据价值，共享数据价值，急需一套解决方案，在数据开发中，核心数据模型的变化是相对缓慢的，同时，对数据进行维护的工作量也非常大；但业务创新的速度、对数据提出的需求的变化，是非常快速的。数据中台的出现，就是为了弥补数据开发和应用开发之间，由于开发速度不匹配，出现的响应力跟不上的问题。数据中台解决的问题，包括：效率问题、协作问题、能力问题，数据中台是聚合和治理跨域数据，将数据抽象封装成服务，提供给前台以业务价值的逻辑概念。本课程基于真实企业数据中台建设架构进行讲解，带大家构建数据中台，通过学习完本课程可以节省你摸索的时间，节省企业成本，提高企业开发效率。课程包含几大模块：数据源管理、数据接入管理、数据质量管理、数据质量报告、数据安全管理、数据查询IDE、数据血缘以及元数据管理、数据中台实战应用等，对于数据中台涉及到的业务以及技术进行详尽的讲解。

jupyter笔记本交互性强，可以代码块执行。

1、#coding:utf-8 chose = [('foo',1,2),('bar','hello'),('foo',3,4)]def do_foo(x,y):print('foo',x,y)def do_bar(s):print('bar',s)for tag,*args in chose:if tag == 'foo':do_foo(*args)elif tag == 'bar':do_ba...

在项目的实现过程中，需要实现节点的实时更新，即：后台返回的数据可能是实时变化的，所以前端的拓扑图节点也需要有一个实时变化的效果，所以对节点的更新做了如下操作：代码布局如下：主要代码如下：<我这边只修改了特定的某一个节点，真实项目中肯定不能这样写，可参考注释中watch下的写法> /** * 更新节点数据<我这边例子是取第一个节点的数据进行更新，因为我的数据是前端写的假数据，不是实时更新的> * 如果真的在项目中，数据是实时更新的，可以在w

众所周知，主攻OLAP场景的数据库引擎一般都会采用某种列式存储格式，以支撑其强大的数据处理性能，当无法同时兼顾行级事务，以及频繁的数据实时更新操作。如ROLAP中的Hive、Impala、Presto、ClickHouse，以及MOLAP中的Druid、Kylin，等等。

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