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c++ - 我不希望我的 Excel 加载项返回一个数组(相反,我需要一个 UDF 来更改其他单元格)

我创建了一个Excel加载项,这个加载项的功能之一,假设New_Years目前需要2年,并在这2年之间的每个元旦输出Excel中的数组。因此New_Years(2000,2002)将在最后一个单元格中返回2000年1月1日、2001年1月1日和2002年1月1日。问题是我必须知道那个时间会有3个日期,选择3个单元格,在顶部单元格中输入我的公式,然后按Ctrl+Shift+Enter到填写数组。我使用XLW版本5将我的C++代码转换为.xll文件。如果有某种方法我可以只用我的公式填充一个方block,Excel会根据需要用适当的日期填充下面的方block,我真的很喜欢。有人知道这是否可能

c++ - 为 UDF std::unordered_map 提供 ":"运算符?

我正在围绕std::unorered_map编写一个包装器,但是我有点不确定我应该如何提供一个公共(public)成员函数来访问C++11中“:”特性提供的迭代,例如://Iteratethroughallunoredered_mapkeysfor(autox:my_map){//Processeachx}我如何通过围绕unordered_map的包装器提供与上述相同的功能?尝试过的解决方案:#include#includetemplateclassMyClass{private:std::unordered_mapmap;std::mutexmtx;public:MyClass(){

【程序员必知必会3】ClickHouse和Hive究竟哪些区别

ClickHouse和Hive究竟哪些区别ClickHouse和Hive都是用于大数据处理和分析的分布式存储和计算系统,但它们之间存在一些区别:架构:ClickHouse采用列式存储和向量化执行引擎,可以实现亚秒级别的数据查询。而Hive采用基于Hadoop的数据存储和MapReduce计算引擎,数据查询速度相对较慢。查询语言:ClickHouse使用类似于SQL的查询语言,称为ClickHouse-SQL,易于学习和上手。Hive使用的是类似SQL的查询语言,但Hive在执行查询时需要将查询转换为MapReduce任务,查询速度较慢。数据类型:ClickHouse支持多种数据类型,包括数值、

Hive Sql 大全(hive函数,hive表)

HiveSql大全本节基本涵盖了Hive日常使用的所有SQL,因为SQL太多,所以将SQL进行了如下分类:一、DDL语句(数据定义语句):对数据库的操作:包含创建、修改数据库对数据表的操作:分为内部表及外部表,分区表和分桶表二、DQL语句(数据查询语句):单表查询、关联查询hive函数:包含聚合函数,条件函数,日期函数,字符串函数等行转列及列转行:lateralview与explode以及reflect窗口函数与分析函数其他一些窗口函数UDTF使用上有一些限制●所有作为key的列必须处在前面,而要转置的列必须放在后面。●在一个select中只能有一个udtf,不可以再出现其它的列●不可以与gr

改变hive的端口8020到9000。(SemanticException Unable to determine if hdfs://node1:8020/user/hive/warehouse)

文章目录问题:SemanticExceptionUnabletodetermineifhdfs://node1:8020/user/hive/warehouse/t_scoreisencrypted:org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.HiveException:java.net.ConnectException:CallFromnode1/192.168.88.151tonode1:8020failedonconnectionexception:java.net.ConnectException:拒绝连接;Formoredetailssee:http://w

Hive/Presto中函数grouping sets用法详解(踩坑总结,看到赚到)

目录1.问题讨论1.1数据准备1.2问题描述1.3其它方法多维度聚合(union、withcube)2.Hive中的groupingsets函数2.1groupingsets方法多维度聚合2.2groupingsets在联结join中使用的踩坑点2.3groupingsets函数使用补充事项2.4计算grouping__id值3.Presto中的groupingsets函数3.1函数groupingsets使用及坑点(5点说明)3.2函数groupingsets在hive与presto中的区别本文详细记录了函数groupingsets使用时遇到的坑,全文代码基于Hive和Presto实现。1.

Hive 数仓及数仓设计方案

数仓(DataWarehouse)数据仓库存在的意义在于对企业的所有数据进行汇总,为企业各个部门提供一个统一、规范的出口。做数仓就是做方案,是用数据治理企业的方案。数据仓库的特点面向主题集成公司中不同的部门都会去数据仓库中拿数据,把独立从数据仓库中拿数据的单元,称为一个主题。数据仓库中的数据是从各个分散的数据库中抽取出来的,需要进行完整集合,还要进行数据处理。涉及的数据操作主要是查询数仓的本质能够完整记录某个对象在一段时期内的变化情况的存储空间。随着时间变化不断增加新的数据内容,不断删去旧的数据内容。数仓设计方案1.需求分析找谁了解需求?老板:大方向运营人员:具体,多问几个运营人员行业标准规范

【系统学习Hive常用知识】

文章目录前言一、Hive是什么?二、Hive安装配置1.hive包安装2、配置Hive元数据存储到MySQL3、Hive服务部署三、Hive数据操作1、DDL数据定义2、DML数据操作3、Export&Import四、查询1、SortBy2、分区(DistributeBy)3、分区排序(ClusterBy)五、函数1、数值函数2、字符串函数3、日期函数4、控制函数5、集合函数6、聚合函数7、炸裂函数8、窗口函数六、分区表和分桶表1、分区表2、修复分区3、二级分区4、动态分区5、分桶表七、Hive文件格式1、TextFile2、ORC前言Hive是由Facebook开源,基于Hadoop的一个数

Hive内核调优(二)

Hive内核调优(二)1.3Hive日志说明SQL调优过程中需要结合Hive日志分析性能瓶颈,如下是对关键日志进行说明。1.3.1运行日志运行态日志主要包括HiveServer日志、MetaStore日志、Yarn日志。HiveServer日志:HiveServer负责接收客户端请求(SQL语句),然后编译、执行(提交到YARN或运行localMR)、与MetaStore交互获取元数据信息等。HiveServer运行日志记录了一个SQL完整的执行过程。通常情况下,当我们遇到SQL语句运行失败,我们首先要看的就是HiveServer运行日志。日志文件路径:/var/log/Bigdata/hiv

Hive与Hbase的区别与联系

一、概念1,Hivehive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,用来进行数据提取、转化、加载,这是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据的机制。hive数据仓库工具能将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供SQL查询功能,能将SQL语句转变成MapReduce任务来执行。Hive的优点是学习成本低,可以通过类似SQL语句实现快速MapReduce统计,使MapReduce变得更加简单,而不必开发专门的MapReduce应用程序。hive十分适合对数据仓库进行统计分析。2,HbaseHBase是一个分布式的、面向列的开源数据库,该技术来源于FayChang所撰写的Goog