hive从元数据中查看表的最后修改时间

很多人第一次看到 have 会把它当成卖 circle 这种数据库，但是 have 跟传统数据库其实不是一类东西，它看起来像在写 circle， 但它真正做的事情，其实并不是帮你快速查一张小表，而是把你写的 circle 翻译成一道可以跑在大数据平台上的一个计算任务。 my circle 更像是一个前台收银员，你问他一些问题，他马上给你一个结果。 have 更像是一个项目经理，你把需求用 circle 的 方式告诉他，然后他再去安排底层的执行任务，比如说 mapreduce 或者 spark， 最后再把结果返回给你。 所以 have 的 核心的价值，它不是去存数据，而是它让你可以用熟悉的 circle 去处理原本很难直接操作的大规模数据。 这也是为什么很多原来会 circle 的 人转到大数据方向之后，第一门接触的语言往往就是 have circle。 have 为什么会流行呢？原因很简单，因为很多人不想一上来就写 java， 也不想直接去碰特别底层的分布式计算，因为那非常的复杂。 如果公司每天有几十句、几百句，甚至是几个 t 的 日式数据，你总不能像 excel 一 样去做筛选吧？这非常麻烦。但如果让业务人员、数据分析师，甚至是很多的开发，直接去写 mapreduce， 这个门槛又太高了。所以这个时候 have 的 作用就出来了， 它相当于在和 dope 这种底层系统上面又包了一层 circle 接口。这样一来，会写 circle 的 人就可以更快的参与到大数据的处理里面。 have 特别适合做三类事情，第一类是离线的速餐，比如说你每天凌晨跑一次任务，统计昨天的订单、用户流量转换率，这种场景就非常适合 have。 第二个呢，是做大批量的数据清洗和加工，比如原本日子很乱，你需要去去重分组、关联汇总分层， have 也非常合适。第三 类是给 b i 报表数据分析做上游的准备。很多报表系统看到的是由 have 做一层一层的计算。但是你要注意， have 也不是万能的，它最大的问题就是 man， 因为他面对的是一个大数据的平台，很多任务一旦跑起来，背后可能就是一个比较重的分布式作业。所以如果你想要做那种高频发、低延迟、实时返回结果的查询， have 往往就是不合适的。那么 have 跟传统的数据库，比如说 my circle， 到底有什么区别呢？这个地方很多人可能容易搞混，因为表面上看， have 里面也有库，也有表，也可以写 select、 where、 group by 这些语句。但本质上，传统数据库更加强调的是事务缩影和实时交互， 但 have 更强调的是基于海量数据做离线的计算。传统数据库追求的呢是快，但 have 更在意的是 数据量大了之后，你还能不能算得动。所以它们不是谁替代谁的一个关系，而是解决的问题本来就是不一样的。那么在二零二六年，现在你还有必要去学 have 吗？我觉得还是有必要的，虽然 have 的 这个技术 有点慢慢被淘汰掉了，因为有很多新的框架，比如说 spark 或者 trino 这些。但是呢， have 是 比较经典的一个框架，你学 have 的 时候，学到的不是一个工具本身，而是大数据的场景下，数据到底应该怎么组织，怎么加工，怎么落表， 而这套东西迁移性往往是很强的，你学了一个之后，后面就知道怎么做了。所以如果你现在把 have 当成一个大一点的 micro， 那 么大概率是学偏了，因为它们根本不是一个东西， 你更应该把它理解成一个让普通人可以用 circle 去调度大规模数据计算的一个工具。如果你本身有 circle 基础，又想玩数据开发树参或者大数据这个方向去发展， have 还是非常值得去学的。

今天给同学们讲一下如何通过豆包来做各种数据图。当我们有数据的时候，想要更直观的展示数据，最好的办法就是做成数据图，简单一点，柱状图、折线图、饼状图像，复杂一点的雷达图、热力图、散点图等等。怎么借助豆包快速完成呢？正常我们让豆包直接通过数据给我们，这是不行的， 但是我们可以借助 python 代码来实现。首先我将我的数据直接复制进去，让他阅读一下，最后看我的数据生成对应的柱状图， 在这里你想要什么图就告诉他我这里做的演示，随后让他以 python 代码的形式给我运行代码后，能够直接下载到本地。好， 接下来生成的过程我跳过一下，随后将代码复制一下，来到 python 这里，这个就是一个 python 的 编辑器，如果大家都需要这种方法，我下期单独出一个视频，讲一下 怎么安装 python 和 php 以及各种库。随后我们直接将代码复制进去，运行代码就可以了。我这里是生成了三张表，后来我又让它根据数据生成其他的图，同学们可以看看哈，包括复杂一点的图也是可以的，像这种方式生成的图，数据不会出错，然后就是真的很快。

小小计算机拿下，今天要讲的是数据表得增删改。二十三题有关数据表中记录说法错误的是， a。 添加记录要在数据表示图下进行，来添加记录是不是修改内容？修改内容必须要在数据表示图下进行？数据啊，跟数据相关的，删除的记录能不能恢复？不能 删除记录可以在表设计式图来设计式图能不能修改跟内容相关呢？它只能改什么？设计式图只能改结构啊，它改不了内容，只能改结构。 d。 更改字段的数据类型可在设计式图来数据类型结构有什么？来复习，复习结构有什么？ 表结构有字段名称， 数据类型。设定好数据类型之后，相对应的就会有什么，就会有自断属性，是不是这个是表结构？我们去设置的表结构过吧。

我相信你的小龙虾应该学会了很多技能了，但本期这个免费的 skill 可以 让你的小龙虾一键接入实时的金融数据，轻松获得股票的动态、加密、货币等上万种动态数据。就好比超越嗨客，男主的意识被接入了互联网，瞬间获得了市面上所有的信息资源。 然而金融数据的 a p i 接口是很贵的，例如它的金融数据要一年两千块，东方财富的接口更是要一年上万元。但本期这个 q virus 却可以免费用，我们只需要在 qwires 上注册一个账号。为了方便，我把注册的链接放到了评论区置顶了。它的安装方式非常简单，一键复制提示词和密钥。这里的一键复制到小龙虾是英文的， 英文的安装结果就是英文的欢迎界面。如果想使用中文，可以手动复制这段文字，然后在 api key 这里复制你的密钥。如果没有密钥，可以在右上角 api key 这里创建一个密钥进行复制。然后回到 opencloud 上面进行粘贴。 之后 ag 呢就会自动根据我们所提供的地址系统化的引导安装 open class。 学习完成之后会有一个提示面板， 这是一个强大的工具发现和调用引擎。我让他帮我查了一下今日的金价如何，他会先通过 q virus 来搜索需要用到的工具以及 api 进行自我检查。之后使用相应的汇率换算工具将黄金单价换算，然后给到了我今日现在的金价，大约为一千零四点五二元每克。 我又问了一下现在的比特币价格怎么样？ opencloud 通过 qwrix 一 开始就找到了一个工具，查找到了比特币的汇率数据， qwrix 觉得这个数据太少了，他又找到了一个更加直接的比特币查询工具，帮我查找到了因为比特币的美元、人民币、欧元、英镑以及日元的价格， 并提供了一些其他加密货币，例如以太坊、莱特币等价格，最后还列举了黄金白银的市价。再例如，我让他帮我找一下昨天 a 股跌幅比较大的三只股票，并帮我用他们之前的数据分析一下他们未来的走势。 然后找到了三月二十六日的三只跌幅较高的股票，分别是某日股份、某月股份，其中某日股份跌幅为百分之四点六六。 技术分析给到的是强烈看空某日股份，操作的建议是等待企业稳定信号的出现，看样子 qwires 还是相当专业的。当然，我们也可以通过设置五分钟或者十分钟来定时推送给我们实时的动态数据。这里我设置的是每隔十分钟来推送给我比特币的实时价格消息。 因为 qwerz 是 一个 q 龙虾，里面所有的功能都是适用的。稍等一会咱们就设置好了，在定时任务这里可以看到这条推送信息，当然咱们如果绑定飞书的话，在手机上也是可以轻松收到推送的。总的来说， qwerz 算得上是 open cloud 里一个比较全能的 q 了， 不仅可以分析金融市场，查询实时金价、加密货币，还可以总结当天的热门新闻，追踪行业的动态内容等等。 快给你的龙虾也安排上吧！对了，从这个链接进去还可以额外获得一千积分值，我上次调用了六十八次，查询了比特币、黄金新闻等内容，一共才花了一百七十五点二积分，所以说是真的够咱们查询各种金融数据几百次的了。我是阿猪，我们下一期再见。拜拜。

实在是学不会 excel 的 函数和公式，我们这个表格还有没有什么不用学那些函数和公式来计算这个加班费的方法？ 我们可以打开浏览器，打开 deepsea 的 网页，然后点开始对话，把这个附件呢给它上传给 deepsea， 然后给他发一段话，哎，我们说上传的工作报中啊，依次罗列了加班的日期，星期星期一开始时间，结束时间，加班时速信息，现在需要在激烈求出加班费 哎时基本工资为三十元，但要注意啊，区别周内和周末加班，周内呢就按一点五倍计算，周末呢按两倍计算，我们要他给出 g 二单元格的公式， 这里呢，我们不需要它智能搜索，直接点这个发送按钮。那么呢， deepseek 呢，就开始进行分析，然后给出了这一个 g 二单元格的公式， 上面这个呢，就是用公式来计算了 f 列的那个加班时速，呃，那个 f 列的加班时速啊，我们现在呢已经计算出来了，那么就直接使用下面的这个公式就可以了，我们也可以直接点这个复制按钮，点一下，然后回到这个表格里面， 在这个激烈哎粘贴再按回车，那么呢，这个加班费啊就计算出来了，然后我们双击右下角填充，怎么样，是不是可以一个公式都不用学，就把这个加班费计算出来了， 然后我们再看一下这个表啊，这里呢，业务提成，这里啊，哎，出错，我们如果找不到原因，也可以这样做。现在我们再把这个出错的表格呀哎发送给 deepsea， 然后呢给他发一段话， 就说让他帮我们检查表格中出现的错误值，是什么原因导致的，如何修改，再点发送好，他就开始分析， 给出了两个方案，最后呢还进行了总结。 好，我们看它的方案一呢，就是啊，直接写入提成比例的数值，比如说是百分之五，哎，是零点零五，那么呢就把提成比例啊直接乘以一个零点零五。 好，我们直接复制这一个公式，然后呢在这里啊粘贴 按回车，这样呢在双击右下角填充这里就可以直接计算出提成了。当然他还给出了方案二， 可以在一个单元格里面呢输入一个值，然后再引用这个单元格，比如说他在 h 一 里面呢输入零点零五，然后再引用这个单元格点复制， 我们看一下，在 h 一 里面输入零点零五，然后呢再在这个单元格里面呢粘贴我们刚才复制的公式。好，这里这样呢也是可以的， 怎么样一个公式都不用学，就可以用 dipic 来帮我们进行计算，也可以让他来帮我们找出公式里面的错误。关注超哥，看更多干货。

三大查找函数 v look up x look up filter， 谁最快十秒出结果？我们来查一下名栏的底薪绩效和加班费。先看财务的主师爷 v look up， 第一个参数是想要查找的姓名名栏第二个参数选中以姓名开头的数据区域。第三个参数，想一次性返回三列内容，就输入大括号，把列数二三四分别输进去，最后输入零做精准匹配，回车就完成了。 再来看六边形战士 x look up， 第一个参数，直接选姓名列，不用框，选返回的三列数据，直接按回车，不用手动数第几列马上出结果。 最后是实力派黑马 fill 函数，操作更简单，第一个参数选中要返回的三项数据，第二个参数选定姓名列，然后等于明兰回车，直接出结果。 v look up， 经典能打，缺点是查找的内容必须在明兰之列的右边，且表格如果对外报送对方版本未知的情况下，这个最安全。 x look up， 灵活省心，需要做多条件查询的时候，代码更短更简单。 fill 函数简单粗暴，它不仅仅是个查找函数，更是一个筛选生成器。你更喜欢用哪一个呢？我也整理了一份财务必备函数大全，需要的姐妹带走，我们下期见，拜拜！

上个视频给同学们讲如何用豆包根据我们的数据表来画对应的数据图表，这种图表类型很多，简单的柱状图，折线图， 难一点的散点图，组图，热图，玫瑰图等等，这些都是可以的。我们只需要将我们的数据给到豆包，先让豆包阅读一下，随后让它根据表中的数据 生成我们想要的图，并且以 python 代码的形式给我们，并且运行后能够保存在本地的同学们不必理解这些代码，我们只需要会运行就可以了，等我们配置好 python 后， 直接复制代码，在 python 这里直接运行就可以了。好，接下来同学们跟着我的操作来安装好 python， 我 们不需要理解原理，只需要跟着操作进行就可以了。好，我们找到 python 看中文点下载就可以了，随后打开下载的地方，此时这个文件就是 pcm 的 安装包，我们直接双击它就行。 随后我这里是因为我已经安装过了才有这一步哈，你们第一次装的时候是没有的。好，下一步在这里选择安装的位置，我这里安装过了就不点了哈。 随后我们可以在桌面创建一个文件夹，然后呢将这个文件夹拖动到 python 的 图标这里，然后 python 就 会自动打开，并且也给我创建了一个 python 文件。随后我们将这里的东西都给删除掉， 把逗包给我们的内容复制过来粘贴在这里，随后鼠标右键空白区域选择运行就行了。当然同学们，你们第一次用的时候，你们这里的代码它的下面有红色的下划线，并且运行后会报错，这是说明没有这个库导致报错，当然你不需要知道干嘛用的 学方法也很简单，你只需要鼠标放在红色的单词这里，随后点一下蓝色的安装软件包这几个字，随后拍叉你就会自己给我们安装了。等待过程我就跳过了，随后 这几个字的下方没有红色下划线，此时我们再去右键鼠标选择运行就可以了。后面我们要使用就很方便了，直接把豆包给我们的代码复制进来，随后运行就行了。好了，本期视频就到这里了，同学们还有什么问题或者遇到什么困难都可以找我，同学们再见！