- Flink多流转换(1)—— 分流&合流
THE WHY
Flink大数据flinkjavapython大数据
目录分流代码示例使用侧输出流合流联合(Union)连接(Connect)简单划分的话,多流转换可以分为“分流”和“合流”两大类目前分流的操作一般是通过侧输出流(sideoutput)来实现,而合流的算子比较丰富,根据不同的需求可以调用union、connect、join以及coGroup等接口进行连接合并操作分流将一条数据流拆分成完全独立的两条、甚至多条流。也就是基于一个DataStream,得到
- Spark---RDD(Key-Value类型转换算子)
肥大毛
大数据scalasparksparkpython大数据
文章目录1.RDDKey-Value类型1.1partitionBy1.2reduceByKey1.3groupByKeyreduceByKey和groupByKey的区别分区间和分区内1.4aggregateByKey获取相同key的value的平均值1.5foldByKey1.6combineByKey1.7sortByKey1.8join1.9leftOuterJoin1.10cogroup
- 【Flink精讲】Flink数据延迟处理
话数Science
flink大数据面试
面试题:Flink数据延迟怎么处理?将迟到数据直接丢弃【默认方案】将迟到数据收集起来另外处理(旁路输出)重新激活已经关闭的窗口并重新计算以修正结果(Lateness)Flink数据延迟处理方案用一个案例说明三种处理方式举个例子:左流跟右流按照5秒的时间窗口进行coGroup操作(按单词进行关联),超过5秒进行丢弃。结果说明:在Socket数据源输入"1005000java"后,会统计1005000
- SparkStreaming常见transformation算子
Guff_hys
spark后端大数据分布式开发语言oraclesql
1.4SparkStreaming常见transformation算子1.4.1常见的算子操作对cogroup做一简单的说明:cogroup就是groupByKey的另外一种变体,groupByKey是操作一个K-V键值对,而cogroup一次操作两个,有点像join,不同之处在于返回值结果:#cogroup()valds1:DStream[(K,V)]valds2:DStream[(K,w)]v
- 面试高频|万字详解Flink双流JOIN
大数据兵工厂
大数据面试flink大数据实时大数据
目录1引子1.1数据库SQL中的JOIN1.2离线场景下的JOIN2实时场景下的JOIN2.1方案思路3Flink的双流JOIN3.1内部运行机制3.2JOIN实现机制4基于WindowJoin的双流JOIN实现机制4.1join算子4.2coGroup算子5基于IntervalJoin的双流JOIN实现机制6基于Connect的双流JOIN实现机制6.1Connect算子原理6.2技术实现7双流
- Spark数据倾斜优化
shangjg3
Spark大数据spark分布式
1数据倾斜现象1、现象绝大多数task任务运行速度很快,但是就是有那么几个task任务运行极其缓慢,慢慢的可能就接着报内存溢出的问题。2、原因数据倾斜一般是发生在shuffle类的算子,比如distinct、groupByKey、reduceByKey、aggregateByKey、join、cogroup等,涉及到数据重分区,如果其中某一个key数量特别大,就发生了数据倾斜。2数据倾斜大key定
- Flink1.12 DataStream(java)常用算子示例
保护我方胖虎
flinkjavaflink大数据
文章目录前言Map算子FlatMap算子Filter算子KeyBy算子Max、Min、Sum、Reduce算子maxminsumreduceUnion算子Connect算子CoProcessFunction、CoFlatMap、CoMapProcess算子SideOutputs算子(原split、select)Window算子CoGroup算子算子链式调用总结:前言DataStream算子我们在开
- flink多流操作(connect cogroup union broadcast)
Direction_Wind
flinkjavajvm
flink多流操作1分流操作2connect连接操作2.1connect连接(DataStream,DataStream→ConnectedStreams)2.2coMap(ConnectedStreams→DataStream)2.3coFlatMap(ConnectedStreams→DataStream)3union操作3.1union合并(DataStream*→DataStream)4c
- Flink Interval Join使用以及源码解析
中国好胖子、
Flinkflink大数据bigdata
1、IntervalJoin概述在之前的Join算子中,一般使用的是coGroup算子,因为一个算子可以提供多种语义,但是也是有一些弊端的。因为coGroup只能实现在同一个窗口的两个数据流之间进行join,在实际的计算过程中,往往会遇到当req发生时,resp迟迟无法响应,这个时候,就会出现一个跨窗口的问题。也就是说经常会出现数据乱序,或者数据延迟的情况,导致两个流的数据是不同步的,也就会导致,
- Flink intervalJoin 使用与原理分析
王知无(import_bigdata)
Flink系统性学习专栏flink爬虫面试
声明:本系列博客部分是根据SGG的视频整理而成,非常适合大家入门学习。部分文章是通过爬虫等技术手段采集的,目的是学习分享,如果有版权问题请留言,随时删除。《2021年最新版大数据面试题全面开启更新》在上一篇的分析【FlinkDataStream中CoGroup实现原理与三种join实现】中基于DataStream的join只能实现在同一个窗口的两个数据流之间进行join,但是在实际中常常是会存在数
- Flink双流join的3种方式及IntervalJoin源码分析
hyunbar
Flink大数据flinkbigdataspark
大数据技术AIFlink/Spark/Hadoop/数仓,数据分析、面试,源码解读等干货学习资料117篇原创内容公众号概述在数据库中的静态表上做OLAP分析时,两表join是非常常见的操作。同理,在流式处理作业中,有时也需要在两条流上做join以获得更丰富的信息。FlinkDataStreamAPI为用户提供了3个算子来实现双流join,分别是:join()coGroup()intervalJoi
- 《Flink学习笔记》——第九章 多流转换
ZLin.Tang
#Flinkflink学习笔记
无论是基本的简单转换和聚合,还是基于窗口的计算,我们都是针对一条流上的数据进行处理的。而在实际应用中,可能需要将不同来源的数据连接合并在一起处理,也有可能需要将一条流拆分开,所以经常会有对多条流进行处理的场景简单划分(两大类):分流——把一条数据流拆分成完全独立的两条或多条,一般通过侧输出流来实现合流——多条数据流合并为一条数据流,如union,connect,join,coGroup9.1分流9
- Spark中join和cogroup
电光火石尔
Sparkspark
笔者最近在复习spark,发现对cogroup算子掌握不牢固。因此写下这篇博客,方便以后学习。join算子join算子相当于将两个rdd进行内连接,在join的结果中,返回值是key和元组cogroup算子cogroup算子相当于将两个rdd中相同键的每个元素的value进行合并中。在cogroup的结果中,返回值是key和迭代器。对于每个key,元组的第一个元素是一个迭代器,包含了所有具有该键的
- Flink多流处理之join(关联)
飞天小老头
FLinkflink大数据java
Flink的API中只提供了join的算子,并没有leftjoin或者rightjoin,这里我们就介绍一下join算子的使用,其实join算子底层调用的就是coGroup,具体原理这里就不过多介绍了,如果感兴趣可以看我前面发布的文章Flink多流操作之coGroup.数据源➜~nc-lk1111101,A102,B103,C104,D105,E106,F➜~nc-lk2222101,A,男,程序
- Flink多流处理之coGroup(协同分组)
飞天小老头
FLinkflink大数据java
这篇文章主要介绍协同分组coGroup的使用,先讲解API代码模板,后面会结图解介绍coGroup是如何将流中数据进行分组的.1API介绍数据源#左流数据➜~nc-lk6666101,Tom102,小明103,小黑104,张强105,Ken106,GG小日子107,小花108,赵宣艺109,明亮#右流数据➜~nc-lk7777101,男,本科,程序员102,男,本科,程序员103,女,本科,会计1
- transformation操作开发实战
一个人一匹马
1、map:将集合中每个元素乘以22、filter:过滤出集合中的偶数3、flatMap:将行拆分为单词4、groupByKey:将每个班级的成绩进行分组5、reduceByKey:统计每个班级的总分6、sortByKey:将学生分数进行排序7、join:打印每个学生的成绩8、cogroup:打印每个学生的成绩map:将集合中每个元素乘以2Java版本/***map算子案例,将集合中每一个元素乘
- Flink 的算子介绍(下)
bluedraam_pp
实时计算大数据flinkjava大数据
上篇博客中,说了一下转化、分组、聚合,此博客接着连接。连接分为下面:union:将数据类型相同的流合并成一个流。connect:将数据类型不同的流合并一个流cogroup:将数据类型不同的流合并成一个流并写到缓存到窗口中。join:将数据类型不同的流合并成一个流并写到缓存到窗口中,当窗口被触发之后,两边的数据进行笛卡尔积式的计算。intervaljoin:处理数据的逻辑基本和join差不多,多了一
- 谈谈Flink DataStream API中的三种双流join操作
LittleMagic
前言本文是基础中的基础,看官可以放心食用。在数据库中的静态表上做OLAP分析时,两表join是非常常见的操作。同理,在流式处理作业中,有时也需要在两条流上做join以获得更丰富的信息。FlinkDataStreamAPI为用户提供了3个算子来实现双流join,分别是:join()coGroup()intervalJoin()本文举例说明它们的使用方法,顺便聊聊比较特殊的intervaljoin的原
- Spark-RDD 转换算子(双 Value 类型、Key - Value 类型)
open_test01
Sparkspark大数据分布式
双Value类型1、intersection(交集)2、union(并集)3、subtract(差集)4、zip(拉链)Key-Value类型1、partitionBy2、reduceByKey3、groupByKey4、aggregateByKe5、foldByKey6、combineByKey7、join8、leftOuterJoin9、cogroup双Value类型1、intersectio
- Shuffle原理剖析与源码分析
liuzx32
1、在Spark中,什么情况下,会发生shuffle?reduceByKey、groupByKey、sortByKey、countByKey、join、cogroup等操作。2、默认的Shuffle操作的原理剖析3、优化后的Shuffle操作的原理剖析4、Shuffle相关源码分析#普通的shuffle:#优化后的shuffle:#Sparkshuffle操作的两个特点第一个特点,在Spark早期
- Flink 双流操作
AlienPaul
Flink使用介绍相关文档目录Flink使用介绍相关文档目录简介Flink双数据流转换为单数据流操作的运算有cogroup,join和coflatmap。下面为大家对比介绍下这3个运算的功能和用法。Join:只输出条件匹配的元素对。CoGroup:除了输出匹配的元素对以外,未能匹配的元素也会输出。CoFlatMap:没有匹配条件,不进行匹配,分别处理两个流的元素。在此基础上完全可以实现join和c
- RDD几个常用的键值对
起个什么呢称呢
键值对的创建方式:1.从文件加载:valline=sc.textFile("path")2.通过并行数据集合(数组)创建RDDvallist=list("a","b","c")valrdd=sc.paralelize(list)常用的键值对转换操作常用的键值对转换操作包括reduceByKey(),groupByKey(),sortByKey(),join(),cogroup()reduceByK
- 大数据开发-从cogroup的实现来看join是宽依赖还是窄依赖
大数据
前面一篇文章提到大数据开发-SparkJoin原理详解,本文从源码角度来看cogroup的join实现1.分析下面的代码importorg.apache.spark.rdd.RDDimportorg.apache.spark.{SparkConf,SparkContext}objectJoinDemo{defmain(args:Array[String]):Unit={valconf=newSpa
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- Flink 双流 Join 的3种操作示例
ApacheFlink
flink流计算
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- Flink实例(五十): Operators(十)多流转换算子(五)coGroup 与union
秋华
参考链接:https://mp.weixin.qq.com/s/BOCFavYgvNPSXSRpBMQzBw需求场景分析需求场景需求诱诱诱来了。。。数据产品妹妹想要统计单个短视频粒度的「点赞,播放,评论,分享,举报」五类实时指标,并且汇总成photo_id、1分钟时间粒度的实时视频消费宽表(即宽表字段至少为:「photo_id+play_cnt+like_cnt+comment_cnt+share
- Tips | Flink 使用 union 代替 join、cogroup
mangodata
flink实时计算小技巧kafka大数据
本系列每篇文章都比较短小,不定期更新,从一些实际的case出发抛砖引玉,提高小伙伴的姿♂势水平。本文介绍在满足原有需求、实现原有逻辑的场景下,在Flink中使用union代替cogroup(或者join),简化任务逻辑,提升任务性能的方法,阅读时长大概一分钟,话不多说,直接进入正文!##需求场景分析需求场景需求诱诱诱来了。。。数据产品妹妹想要统计单个短视频粒度的点赞,播放,评论,分享,举报五类实时
- spark性能优化之数据倾斜
卡奥斯道
sparkspark性能优化数据倾斜
数据倾斜一般只会发生在shuffle过程中,针对不同的数据分布情况,可以采用以下几种方式针对不同的应用场景。1.分析有可能发生数据倾斜(dataskew)的位置及发生数据倾斜时的现象通常会发生数据倾斜的常用方法有:distinct、groupByKey、reduceByKey、aggregateByKey、join、cogroup、repartition等等,发生数据倾斜时,可能就是你的代码中使用
- spark RDD 常见操作
dianxunma2886
scala运维java
fold操作区别与co1.mapValus2.flatMapValues3.comineByKey4.foldByKey5.reduceByKey6.groupByKey7.sortByKey8.cogroup9.join10.LeftOutJoin11.RightOutJoin1.map(func)2.flatMap(func)3.mapPartitions(func)4.mapPartitio
- 深入浅出Java Annotation(元注解和自定义注解)
Josh_Persistence
Java Annotation元注解自定义注解
一、基本概述
Annontation是Java5开始引入的新特征。中文名称一般叫注解。它提供了一种安全的类似注释的机制,用来将任何的信息或元数据(metadata)与程序元素(类、方法、成员变量等)进行关联。
更通俗的意思是为程序的元素(类、方法、成员变量)加上更直观更明了的说明,这些说明信息是与程序的业务逻辑无关,并且是供指定的工具或
- mysql优化特定类型的查询
annan211
java工作mysql
本节所介绍的查询优化的技巧都是和特定版本相关的,所以对于未来mysql的版本未必适用。
1 优化count查询
对于count这个函数的网上的大部分资料都是错误的或者是理解的都是一知半解的。在做优化之前我们先来看看
真正的count()函数的作用到底是什么。
count()是一个特殊的函数,有两种非常不同的作用,他可以统计某个列值的数量,也可以统计行数。
在统
- MAC下安装多版本JDK和切换几种方式
棋子chessman
jdk
环境:
MAC AIR,OS X 10.10,64位
历史:
过去 Mac 上的 Java 都是由 Apple 自己提供,只支持到 Java 6,并且OS X 10.7 开始系统并不自带(而是可选安装)(原自带的是1.6)。
后来 Apple 加入 OpenJDK 继续支持 Java 6,而 Java 7 将由 Oracle 负责提供。
在终端中输入jav
- javaScript (1)
Array_06
JavaScriptjava浏览器
JavaScript
1、运算符
运算符就是完成操作的一系列符号,它有七类: 赋值运算符(=,+=,-=,*=,/=,%=,<<=,>>=,|=,&=)、算术运算符(+,-,*,/,++,--,%)、比较运算符(>,<,<=,>=,==,===,!=,!==)、逻辑运算符(||,&&,!)、条件运算(?:)、位
- 国内顶级代码分享网站
袁潇含
javajdkoracle.netPHP
现在国内很多开源网站感觉都是为了利益而做的
当然利益是肯定的,否则谁也不会免费的去做网站
&
- Elasticsearch、MongoDB和Hadoop比较
随意而生
mongodbhadoop搜索引擎
IT界在过去几年中出现了一个有趣的现象。很多新的技术出现并立即拥抱了“大数据”。稍微老一点的技术也会将大数据添进自己的特性,避免落大部队太远,我们看到了不同技术之间的边际的模糊化。假如你有诸如Elasticsearch或者Solr这样的搜索引擎,它们存储着JSON文档,MongoDB存着JSON文档,或者一堆JSON文档存放在一个Hadoop集群的HDFS中。你可以使用这三种配
- mac os 系统科研软件总结
张亚雄
mac os
1.1 Microsoft Office for Mac 2011
大客户版,自行搜索。
1.2 Latex (MacTex):
系统环境:https://tug.org/mactex/
&nb
- Maven实战(四)生命周期
AdyZhang
maven
1. 三套生命周期 Maven拥有三套相互独立的生命周期,它们分别为clean,default和site。 每个生命周期包含一些阶段,这些阶段是有顺序的,并且后面的阶段依赖于前面的阶段,用户和Maven最直接的交互方式就是调用这些生命周期阶段。 以clean生命周期为例,它包含的阶段有pre-clean, clean 和 post
- Linux下Jenkins迁移
aijuans
Jenkins
1. 将Jenkins程序目录copy过去 源程序在/export/data/tomcatRoot/ofctest-jenkins.jd.com下面 tar -cvzf jenkins.tar.gz ofctest-jenkins.jd.com &
- request.getInputStream()只能获取一次的问题
ayaoxinchao
requestInputstream
问题:在使用HTTP协议实现应用间接口通信时,服务端读取客户端请求过来的数据,会用到request.getInputStream(),第一次读取的时候可以读取到数据,但是接下来的读取操作都读取不到数据
原因: 1. 一个InputStream对象在被读取完成后,将无法被再次读取,始终返回-1; 2. InputStream并没有实现reset方法(可以重
- 数据库SQL优化大总结之 百万级数据库优化方案
BigBird2012
SQL优化
网上关于SQL优化的教程很多,但是比较杂乱。近日有空整理了一下,写出来跟大家分享一下,其中有错误和不足的地方,还请大家纠正补充。
这篇文章我花费了大量的时间查找资料、修改、排版,希望大家阅读之后,感觉好的话推荐给更多的人,让更多的人看到、纠正以及补充。
1.对查询进行优化,要尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
2.应尽量避免在 where
- jsonObject的使用
bijian1013
javajson
在项目中难免会用java处理json格式的数据,因此封装了一个JSONUtil工具类。
JSONUtil.java
package com.bijian.json.study;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Date;
import java.util.HashMap;
- [Zookeeper学习笔记之六]Zookeeper源代码分析之Zookeeper.WatchRegistration
bit1129
zookeeper
Zookeeper类是Zookeeper提供给用户访问Zookeeper service的主要API,它包含了如下几个内部类
首先分析它的内部类,从WatchRegistration开始,为指定的znode path注册一个Watcher,
/**
* Register a watcher for a particular p
- 【Scala十三】Scala核心七:部分应用函数
bit1129
scala
何为部分应用函数?
Partially applied function: A function that’s used in an expression and that misses some of its arguments.For instance, if function f has type Int => Int => Int, then f and f(1) are p
- Tomcat Error listenerStart 终极大法
ronin47
tomcat
Tomcat报的错太含糊了,什么错都没报出来,只提示了Error listenerStart。为了调试,我们要获得更详细的日志。可以在WEB-INF/classes目录下新建一个文件叫logging.properties,内容如下
Java代码
handlers = org.apache.juli.FileHandler, java.util.logging.ConsoleHa
- 不用加减符号实现加减法
BrokenDreams
实现
今天有群友发了一个问题,要求不用加减符号(包括负号)来实现加减法。
分析一下,先看最简单的情况,假设1+1,按二进制算的话结果是10,可以看到从右往左的第一位变为0,第二位由于进位变为1。
 
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-状态模式-State
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
/*
当一个对象的内在状态改变时允许改变其行为,这个对象看起来像是改变了其类
状态模式主要解决的是当控制一个对象状态的条件表达式过于复杂时的情况
把状态的判断逻辑转移到表示不同状态的一系列类中,可以把复杂的判断逻辑简化
如果在
- CUDA程序block和thread超出硬件允许值时的异常
cherishLC
CUDA
调用CUDA的核函数时指定block 和 thread大小,该大小可以是dim3类型的(三维数组),只用一维时可以是usigned int型的。
以下程序验证了当block或thread大小超出硬件允许值时会产生异常!!!GPU根本不会执行运算!!!
所以验证结果的正确性很重要!!!
在VS中创建CUDA项目会有一个模板,里面有更详细的状态验证。
以下程序在K5000GPU上跑的。
- 诡异的超长时间GC问题定位
chenchao051
jvmcmsGChbaseswap
HBase的GC策略采用PawNew+CMS, 这是大众化的配置,ParNew经常会出现停顿时间特别长的情况,有时候甚至长到令人发指的地步,例如请看如下日志:
2012-10-17T05:54:54.293+0800: 739594.224: [GC 739606.508: [ParNew: 996800K->110720K(996800K), 178.8826900 secs] 3700
- maven环境快速搭建
daizj
安装mavne环境配置
一 下载maven
安装maven之前,要先安装jdk及配置JAVA_HOME环境变量。这个安装和配置java环境不用多说。
maven下载地址:http://maven.apache.org/download.html,目前最新的是这个apache-maven-3.2.5-bin.zip,然后解压在任意位置,最好地址中不要带中文字符,这个做java 的都知道,地址中出现中文会出现很多
- PHP网站安全,避免PHP网站受到攻击的方法
dcj3sjt126com
PHP
对于PHP网站安全主要存在这样几种攻击方式:1、命令注入(Command Injection)2、eval注入(Eval Injection)3、客户端脚本攻击(Script Insertion)4、跨网站脚本攻击(Cross Site Scripting, XSS)5、SQL注入攻击(SQL injection)6、跨网站请求伪造攻击(Cross Site Request Forgerie
- yii中给CGridView设置默认的排序根据时间倒序的方法
dcj3sjt126com
GridView
public function searchWithRelated() {
$criteria = new CDbCriteria;
$criteria->together = true; //without th
- Java集合对象和数组对象的转换
dyy_gusi
java集合
在开发中,我们经常需要将集合对象(List,Set)转换为数组对象,或者将数组对象转换为集合对象。Java提供了相互转换的工具,但是我们使用的时候需要注意,不能乱用滥用。
1、数组对象转换为集合对象
最暴力的方式是new一个集合对象,然后遍历数组,依次将数组中的元素放入到新的集合中,但是这样做显然过
- nginx同一主机部署多个应用
geeksun
nginx
近日有一需求,需要在一台主机上用nginx部署2个php应用,分别是wordpress和wiki,探索了半天,终于部署好了,下面把过程记录下来。
1. 在nginx下创建vhosts目录,用以放置vhost文件。
mkdir vhosts
2. 修改nginx.conf的配置, 在http节点增加下面内容设置,用来包含vhosts里的配置文件
#
- ubuntu添加admin权限的用户账号
hongtoushizi
ubuntuuseradd
ubuntu创建账号的方式通常用到两种:useradd 和adduser . 本人尝试了useradd方法,步骤如下:
1:useradd
使用useradd时,如果后面不加任何参数的话,如:sudo useradd sysadm 创建出来的用户将是默认的三无用户:无home directory ,无密码,无系统shell。
顾应该如下操作:
- 第五章 常用Lua开发库2-JSON库、编码转换、字符串处理
jinnianshilongnian
nginxlua
JSON库
在进行数据传输时JSON格式目前应用广泛,因此从Lua对象与JSON字符串之间相互转换是一个非常常见的功能;目前Lua也有几个JSON库,本人用过cjson、dkjson。其中cjson的语法严格(比如unicode \u0020\u7eaf),要求符合规范否则会解析失败(如\u002),而dkjson相对宽松,当然也可以通过修改cjson的源码来完成
- Spring定时器配置的两种实现方式OpenSymphony Quartz和java Timer详解
yaerfeng1989
timerquartz定时器
原创整理不易,转载请注明出处:Spring定时器配置的两种实现方式OpenSymphony Quartz和java Timer详解
代码下载地址:http://www.zuidaima.com/share/1772648445103104.htm
有两种流行Spring定时器配置:Java的Timer类和OpenSymphony的Quartz。
1.Java Timer定时
首先继承jav
- Linux下df与du两个命令的差别?
pda158
linux
一、df显示文件系统的使用情况,与du比較,就是更全盘化。 最经常使用的就是 df -T,显示文件系统的使用情况并显示文件系统的类型。 举比例如以下: [root@localhost ~]# df -T Filesystem Type &n
- [转]SQLite的工具类 ---- 通过反射把Cursor封装到VO对象
ctfzh
VOandroidsqlite反射Cursor
在写DAO层时,觉得从Cursor里一个一个的取出字段值再装到VO(值对象)里太麻烦了,就写了一个工具类,用到了反射,可以把查询记录的值装到对应的VO里,也可以生成该VO的List。
使用时需要注意:
考虑到Android的性能问题,VO没有使用Setter和Getter,而是直接用public的属性。
表中的字段名需要和VO的属性名一样,要是不一样就得在查询的SQL中
- 该学习笔记用到的Employee表
vipbooks
oraclesql工作
这是我在学习Oracle是用到的Employee表,在该笔记中用到的就是这张表,大家可以用它来学习和练习。
drop table Employee;
-- 员工信息表
create table Employee(
-- 员工编号
EmpNo number(3) primary key,
-- 姓