SELECTallValuesfromarowwithdistinctvaluesfromacolumnid|order_id|跟踪|状态|更新时间表名：ndc110020483512412430402017-06-2900:00:00210020487412410448202017-06-2900:00:00310020483512412430402017-06-2900:00:00我需要从ndc中选择所有值(id、order_id、tracking_no)，其中order_id应该是唯一的，因为可能存在重复值。Theresultshouldoutputallvaluesintherowas
TransposeStringcolomnvaluestoRowOracle我的初始表是这样的。12345678910111213141516171819202122232425CREATETABLEpivot_string(col1NUMBER,col2NUMBER,col3VARCHAR2(6), col3_idNUMBER,col3_descVARCHAR2(10)); INSERTINTOpivot_stringSELECT123,9875,'RO',40,'Roma'FROMdual; INSERTINTOpivot_stringSELECT123,9875,'IT',40,'ite
TransposeStringcolomnvaluestoRowOracle我的初始表是这样的。12345678910111213141516171819202122232425CREATETABLEpivot_string(col1NUMBER,col2NUMBER,col3VARCHAR2(6), col3_idNUMBER,col3_descVARCHAR2(10)); INSERTINTOpivot_stringSELECT123,9875,'RO',40,'Roma'FROMdual; INSERTINTOpivot_stringSELECT123,9875,'IT',40,'ite
SparkRowtoJSON我想从Sparkv.1.6(使用scala)数据帧创建JSON。我知道有做df.toJSON.的简单解决方案但是，我的问题看起来有点不同。例如，考虑具有以下列的数据框：1234| A | B | C1 |C2 | C3 |-------------------------------------------| 1 |test | ab | 22 | TRUE || 2 |mytest | gh | 17 | FALSE |我希望最后有一个带有的数据框1234| A | B | C |---------------
SparkRowtoJSON我想从Sparkv.1.6(使用scala)数据帧创建JSON。我知道有做df.toJSON.的简单解决方案但是，我的问题看起来有点不同。例如，考虑具有以下列的数据框：1234| A | B | C1 |C2 | C3 |-------------------------------------------| 1 |test | ab | 22 | TRUE || 2 |mytest | gh | 17 | FALSE |我希望最后有一个带有的数据框1234| A | B | C |---------------
