SELECT lv.lookup_type ,cast(lv.lookup_code as int) lookup_code ,lv.meaning ,lv.description ,lv.enabled_flag ,lv.start_date_active ,lv.end_date_active ,lv.created_by ,lv.creation_date ,lv.last_update_date ,lv.last_updated_by ,lv.last_update_login FROM gerp.fnd_lookup_values lv WHERE lv.language = userenv('LANG') AND lv.view_application_id = 700 AND lv.security_group_id = 0在hive中怎么写

时间: 2024-04-06 18:28:43 浏览: 134
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内核对设备树的处理1

这段代码已经是在Hive中编写的查询语句了，直接在Hive中执行即可。 如果你是通过Hive客户端进行操作，可以使用以下步骤： 1. 打开Hive客户端，并连接到Hive服务器； 2. 在客户端中输入该查询语句，然后按Enter键； 3. 等待查询结果返回，即可在客户端中看到查询结果。 如果你是通过Hue等工具进行操作，可以在查询编辑器中输入该查询语句，然后点击运行按钮，等待查询结果返回。
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3．6．__lookup_architecture_type 根据处理器类型查找对应的体系结构特性，以便进行进一步的初始化。 3．7．__create_page_tables 创建或初始化页表，确保内核可以正确地管理和访问内存。 通过以上分析，我们可以...

解释代码： for i in range(n_class): for j in range(self.n_svm): if i == self.lookup_class[j,0] or i == self.lookup_class[j,1]: if self.lookup_class[j, 0]==i: self.lookup_matrix[i,j]=1.0 else: self.lookup_matrix[i,j]=-1.0

这是一个循环语句，其中 n_class 和 n_svm 分别表示类别数和支持向量机（SVM）的数量。此循环用于构建一个查找矩阵，以便稍后进行...其中，lookup_class 是一个包含 SVM 支持向量的矩阵，lookup_matrix 是查找矩阵。

SELECT * FROM gerp.fnd_lookup_values lv WHERE lv.language = userenv('LANG') AND lv.view_application_id = 700 AND lv.security_group_id = 0在hive中怎么写

FROM gerp.fnd_lookup_values lv WHERE lv.language = SESSION_USER() AND lv.view_application_id = 700 AND lv.security_group_id = 0; 其中，SESSION_USER()函数用于获取当前会话的用户名，相当于Oracle...

SELECT * FROM fnd_lookup_values lv WHERE lv.language = userenv('LANG') AND lv.view_application_id = 700 AND lv.security_group_id = 0转换为hive的写法

FROM fnd_lookup_values lv WHERE lv.language = '${env:LANG}' AND lv.view_application_id = 700 AND lv.security_group_id = 0; 在Hive中，可以使用${env:变量名}的方式获取环境变量的值，因此可以...

解释代码：self.lookup_matrix=torch.zeros((self.n_class, self.n_svm), device=self.device)

这行代码创建了一个大小为(self.n_class, self.n_svm)的零矩阵，使用了 PyTorch 框架中的 torch.zeros 方法，并将其存储在名为lookup_matrix的变量中，该变量位于当前对象的self.device设备上。

解释代码：k=0 for i in range(n_class-1): for j in range(i+1,n_class): self.lookup_class[k, 0]=i self.lookup_class[k, 1]=j k += 1

其中，n_class表示类别数，第一层循环遍历所有类别，第二层循环从i+1开始遍历所有类别，生成类别对，并将其赋值给lookup_class数组的第k行。最后，k自增1，以保证下一个类别对被赋值到lookup_class数组的下一行。
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def model(self): # 词向量映射 with tf.name_scope("embedding"): input_x = tf.split(self.input_x, self.num_sentences, axis=1) # shape:[None,self.num_sentences,self.sequence_length/num_sentences] input_x = tf.stack(input_x, axis=1) embedding = tf.get_variable("embedding", [self.vocab_size, self.embedding_dim]) # [None,num_sentences,sentence_length,embed_size] embedding_inputs = tf.nn.embedding_lookup(embedding, input_x) # [batch_size*num_sentences,sentence_length,embed_size] sentence_len = int(self.seq_length / self.num_sentences) embedding_inputs_reshaped = tf.reshape(embedding_inputs,shape=[-1, sentence_len, self.embedding_dim])

然后，通过embedding_lookup函数将词语序列转换为词向量。接着，将词向量进行reshape操作，将其变为三维的张量，形状为[batch_size*num_sentences, sentence_length, embed_size]。其中，batch_size代表批次大小，...
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def get_cls( query: Union[None, str, Type[X]], base: Type[X], lookup_dict: Mapping[str, Type[X]], default: Optional[Type[X]] = None, suffix: Optional[str] = None, ) -> Type[X]: """Get a class by string, default, or implementation.""" if query is None: if default is None: raise ValueError(f'No default {base.__name__} set') return default elif not isinstance(query, (str, type)): raise TypeError(f'Invalid {base.__name__} type: {type(query)} - {query}') elif isinstance(query, str): try: return lookup_dict[normalize_string(query, suffix=suffix)] except KeyError: raise ValueError(f'Invalid {base.__name__} name: {query}') elif issubclass(query, base): return query raise TypeError(f'Not subclass of {base.__name__}: {query}')解释

如果 query 是字符串，则使用 normalize_string 函数将其标准化，并在 lookup_dict 中查找相应的类对象，如果找不到，则抛出 ValueError 异常。如果 query 是类对象，并且是 base 的子类，则直接返回该类...

改正语法：SELECT lv. lookup_type ,cast(lv.lookup_code as bigint) lookup_code ,lv. meaning ,lv. description ,lv. enabled_flag ,lv. start_date_active ,lv. end_date_active ,lv. created_by ,lv. creation_date ,lv. last_update_date ,lv. last_updated_by ,lv. last_update_login FROM gerp.fnd_lookup_values lv WHERE lv.language = userenv('LANG') AND lv.view_application_id = 700 AND lv.security_group_id = 0

CAST(lv.lookup_code AS BIGINT) AS lookup_code, lv.meaning, lv.description, lv.enabled_flag, lv.start_date_active, lv.end_date_active, lv.created_by, lv.creation_date, lv.last_update_date, lv...

优化sql：SELECT we.organization_id ,we.wip_entity_id ,case when wl.line_id is null then we.wip_entity_name else '' end wip_entity_name ,we.primary_item_id ,mtt.transaction_type_name ,mmt.transaction_date ,bd.department_code ,mmt.inventory_item_id ,mmt.subinventory_code ,mta.reference_account ,br.resource_code ,lu2.meaning as line_type_name ,mta.base_transaction_value ,mta.cost_element_id ,flv.meaning as cost_element ,wdj.class_code job_type_code ,ml.meaning job_type_name FROM (select * from gerp.mtl_material_transactions where substr(transaction_date,1,7) >= '2023-06' and transaction_source_type_id = 5) mmt inner join gerp.wip_entities we on mmt.organization_id = we.organization_id inner join gerp.mtl_transaction_accounts mta on mta.transaction_source_id = we.wip_entity_id and mta.transaction_id = mmt.transaction_id and mta.transaction_source_type_id = 5 inner join gerp.mtl_transaction_types mtt on mtt.transaction_type_id = mmt.transaction_type_id inner join mfg_lookups lu2 on lu2.lookup_code = mta.accounting_line_type and lu2.lookup_type = 'CST_ACCOUNTING_LINE_TYPE' inner join gerp.mtl_system_items_b msi on msi.inventory_item_id = mmt.inventory_item_id and msi.organization_id = mta.organization_id left join gerp.bom_departments bd on bd.department_id = mmt.department_id left join gerp.bom_resources br on br.resource_id = mta.resource_id left join gerp.wip_lines wl on wl.line_id = mmt.repetitive_line_id left join gerp.wip_discrete_jobs wdj on wdj.wip_entity_id = mta.transaction_source_id left join gerp.fnd_lookup_values_vl flv on cast(mta.cost_element_id as string) = flv.lookup_code and flv.lookup_type = 'CST_COST_CODE_TYPE' left join mfg_lookups ml on ml.lookup_code = wdj.job_type and ml.lookup_type = 'WIP_DISCRETE_JOB' 。其中mmt,we,mta,msi,wdj数据量很大

LEFT JOIN gerp.fnd_lookup_values_vl flv ON cast(mta.cost_element_id as string) = flv.lookup_code AND flv.lookup_type = 'CST_COST_CODE_TYPE' LEFT JOIN mfg_lookups ml ON ml.lookup_code = wdj.job_...

SELECT lv. lookup_type ,to_number(lv.lookup_code) lookup_code ,lv. meaning ,lv. description ,lv. enabled_flag ,lv. start_date_active ,lv. end_date_active ,lv. created_by ,lv. creation_date ,lv. last_update_date ,lv. last_updated_by ,lv. last_update_login FROM fnd_lookup_values lv WHERE lv.language = userenv('LANG') AND lv.view_application_id = 700 AND lv.security_group_id = 0转换为hive中的写法

,CAST(lv.lookup_code AS INT) lookup_code ,lv.meaning ,lv.description ,lv.enabled_flag ,lv.start_date_active ,lv.end_date_active ,lv.created_by ,lv.creation_date ,lv.last_update_date ,lv.last...

在hive中编写：SELECT lv.lookup_type ,cast(lv.lookup_code as int) lookup_code ,lv.meaning ,lv.description ,lv.enabled_flag ,lv.start_date_active ,lv.end_date_active ,lv.created_by ,lv.creation_date ,lv.last_update_date ,lv.last_updated_by ,lv.last_update_login FROM gerp.fnd_lookup_values lv WHERE lv.language = userenv('LANG') AND lv.view_application_id = 700 AND lv.security_group_id = 0

这段代码是在Hive中编写的查询语句，使用SELECT语句从gerp.fnd_lookup_values表中选取lookup_type、lookup_code、meaning、description、enabled_flag、start_date_active、end_date_active、created_by、creation_...

语法分析：select * from mfg_lookups lu3,,wip_transaction_accounts wta where lu3.lookup_code(+) = wta.basis_type AND lu3.lookup_type(+) = 'CST_BASIS'

"+" 表示外连接，"lu3.lookup_code" 和 "lu3.lookup_type" 是 mfg_lookups 表中的两个列，"wta.basis_type" 是 wip_transaction_accounts 表中的一个列，同时也是这两个表之间的连接条件。"CST_BASIS" 是一个常量值...
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