Alex的Hadoop菜鸟教程:第10课Hive入门教程
hadoop
hive
チュートリアル
ルーキー
Hive 安装 相比起很多教程先介绍概念，我喜欢先动手装上，然后用例子来介绍概念。我们先来安装一下Hive 先确认是否已经安装了对应的yum源，如果没有照这个教程里面写的安装cdh的yum源http://blog.csdn.net/nsrainbow/article/details/36629339 Hive是什么 Hi
Hive 安装
相比起很多教程先介绍概念，我喜欢先动手装上，然后用例子来介绍概念。我们先来安装一下Hive
先确认是否已经安装了对应的yum源，如果没有照这个教程里面写的安装cdh的yum源http://blog.csdn.net/nsrainbow/article/details/36629339
Hive是什么
Hive 提供了一个让大家可以使用sql去查询数据的途径。但是最好不要拿Hive进行实时的查询。因为Hive的实现原理是把sql语句转化为多个Map Reduce任务所以Hive非常慢，官方文档说Hive 适用于高延时性的场景而且很费资源。
举个简单的例子，可以像这样去查询
hive> select * from h_employee; OK 1 1 peter 2 2 paul Time taken: 9.289 seconds, Fetched: 2 row(s)
ログイン後にコピー
这个h_employee不一定是一个数据库表
metastore
Hive 中建立的表都叫metastore表。这些表并不真实的存储数据，而是定义真实数据跟hive之间的映射，就像传统数据库中表的meta信息，所以叫做metastore。实际存储的时候可以定义的存储模式有四种：
内部表（默认）分区表桶表外部表 举个例子，这是一个简历内部表的语句CREATE TABLE worker(id INT, name STRING) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\054';
ログイン後にコピー
这个语句的意思是建立一个worker的内部表，内部表是默认的类型，所以不用写存储的模式。并且使用逗号作为分隔符存储
建表语句支持的类型
基本数据类型tinyint / smalint / int /bigint
float / double
boolean
string
复杂数据类型
Array/Map/Struct
没有date /datetime
建完的表存在哪里呢？
在 /user/hive/warehouse 里面，可以通过hdfs来查看建完的表位置$ hdfs dfs -ls /user/hive/warehouse Found 11 items drwxrwxrwt - root supergroup 0 2014-12-02 14:42 /user/hive/warehouse/h_employee drwxrwxrwt - root supergroup 0 2014-12-02 14:42 /user/hive/warehouse/h_employee2 drwxrwxrwt - wlsuser supergroup 0 2014-12-04 17:21 /user/hive/warehouse/h_employee_export drwxrwxrwt - root supergroup 0 2014-08-18 09:20 /user/hive/warehouse/h_http_access_logs drwxrwxrwt - root supergroup 0 2014-06-30 10:15 /user/hive/warehouse/hbase_apache_access_log drwxrwxrwt - username supergroup 0 2014-06-27 17:48 /user/hive/warehouse/hbase_table_1 drwxrwxrwt - username supergroup 0 2014-06-30 09:21 /user/hive/warehouse/hbase_table_2 drwxrwxrwt - username supergroup 0 2014-06-30 09:43 /user/hive/warehouse/hive_apache_accesslog drwxrwxrwt - root supergroup 0 2014-12-02 15:12 /user/hive/warehouse/hive_employee
ログイン後にコピー
一个文件夹对应一个metastore表
Hive 各种类型表使用
内部表
CREATE TABLE workers( id INT, name STRING) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\054';
ログイン後にコピー
通过这样的语句就建立了一个内部表叫 workers，并且分隔符是逗号， \054 是ASCII 码
我们可以通过 show tables; 来看看有多少表，其实hive的很多语句是模仿mysql的，当你们不知道语句的时候，把mysql的语句拿来基本可以用。除了limit比较怪，这个后面会说
hive> show tables; OK h_employee h_employee2 h_employee_export h_http_access_logs hive_employee workers Time taken: 0.371 seconds, Fetched: 6 row(s)
ログイン後にコピー
建立完后，我们试着插入几条数据。这边要告诉大家Hive不支持单句插入的语句，必须批量，所以不要指望能用insert into workers values (1,'jack') 这样的语句插入数据。hive支持的插入数据的方式有两种： 从文件读取数据从别的表读出数据插入(insert from select) 这里我采用从文件读数据进来。先建立一个叫 worker.csv的文件
$ cat workers.csv 1,jack 2,terry 3,michael
ログイン後にコピー
用LOAD DATA 导入到Hive的表中
hive> LOAD DATA LOCAL INPATH '/home/alex/workers.csv' INTO TABLE workers; Copying data from file:/home/alex/workers.csv Copying file: file:/home/alex/workers.csv Loading data to table default.workers Table default.workers stats: [num_partitions: 0, num_files: 1, num_rows: 0, total_size: 25, raw_data_size: 0] OK Time taken: 0.655 seconds
ログイン後にコピー
注意 不要少了那个 LOCAL ， LOAD DATA LOCAL INPATH 跟 LOAD DATA INPATH 的区别是一个是从你本地磁盘上找源文件，一个是从hdfs上找文件如果加上OVERWRITE可以再导入之前先清空表，比如 LOAD DATA LOCAL INPATH '/home/alex/workers.csv' OVERWRITE INTO TABLE workers; 查询一下数据
hive> select * from workers; OK 1 jack 2 terry 3 michael Time taken: 0.177 seconds, Fetched: 3 row(s)
ログイン後にコピー
我们去看下导入后在hive内部表是怎么存的
# hdfs dfs -ls /user/hive/warehouse/workers/ Found 1 items -rwxrwxrwt 2 root supergroup 25 2014-12-08 15:23 /user/hive/warehouse/workers/workers.csv
ログイン後にコピー
原来就是原封不动的把文件拷贝进去啊！就是这么土！ 我们可以试验再放一个文件 workers2.txt （我故意把扩展名换一个，其实hive是不看扩展名的）
# cat workers2.txt 4,peter 5,kate 6,ted
ログイン後にコピー
导入
hive> LOAD DATA LOCAL INPATH '/home/alex/workers2.txt' INTO TABLE workers; Copying data from file:/home/alex/workers2.txt Copying file: file:/home/alex/workers2.txt Loading data to table default.workers Table default.workers stats: [num_partitions: 0, num_files: 2, num_rows: 0, total_size: 46, raw_data_size: 0] OK Time taken: 0.79 seconds
ログイン後にコピー
去看下文件的存储结构
# hdfs dfs -ls /user/hive/warehouse/workers/ Found 2 items -rwxrwxrwt 2 root supergroup 25 2014-12-08 15:23 /user/hive/warehouse/workers/workers.csv -rwxrwxrwt 2 root supergroup 21 2014-12-08 15:29 /user/hive/warehouse/workers/workers2.txt
ログイン後にコピー
多出来一个workers2.txt 再用sql查询下
hive> select * from workers; OK 1 jack 2 terry 3 michael 4 peter 5 kate 6 ted Time taken: 0.144 seconds, Fetched: 6 row(s)
ログイン後にコピー
分区表
分区表是用来加速查询的，比如你的数据非常多，但是你的应用场景是基于这些数据做日报表，那你就可以根据日进行分区，当你要做2014-05-05的报表的时候只需要加载2014-05-05这一天的数据就行了。我们来创建一个分区表来看下create table partition_employee(id int, name string) partitioned by(daytime string) row format delimited fields TERMINATED BY '\054';
ログイン後にコピー
可以看到分区的属性，并不是任何一个列 我们先建立2个测试数据文件，分别对应两天的数据
# cat 2014-05-05 22,kitty 33,lily # cat 2014-05-06 14,sami 45,micky
ログイン後にコピー
导入到分区表里面
hive> LOAD DATA LOCAL INPATH '/home/alex/2014-05-05' INTO TABLE partition_employee partition(daytime='2014-05-05');
Copying data from file:/home/alex/2014-05-05
Copying file: file:/home/alex/2014-05-05
Loading data to table default.partition_employee partition (daytime=2014-05-05)
Partition default.partition_employee{daytime=2014-05-05} stats: [num_files: 1, num_rows: 0, total_size: 21, raw_data_size: 0]
Table default.partition_employee stats: [num_partitions: 1, num_files: 1, num_rows: 0, total_size: 21, raw_data_size: 0]
OK
Time taken: 1.154 seconds
hive> LOAD DATA LOCAL INPATH '/home/alex/2014-05-06' INTO TABLE partition_employee partition(daytime='2014-05-06');
Copying data from file:/home/alex/2014-05-06
Copying file: file:/home/alex/2014-05-06
Loading data to table default.partition_employee partition (daytime=2014-05-06)
Partition default.partition_employee{daytime=2014-05-06} stats: [num_files: 1, num_rows: 0, total_size: 21, raw_data_size: 0]
Table default.partition_employee stats: [num_partitions: 2, num_files: 2, num_rows: 0, total_size: 42, raw_data_size: 0]
OK
Time taken: 0.763 secondsログイン後にコピー
导入的时候通过 partition 来指定分区。
查询的时候通过指定分区来查询
hive> select * from partition_employee where daytime='2014-05-05'; OK 22 kitty 2014-05-05 33 lily 2014-05-05 Time taken: 0.173 seconds, Fetched: 2 row(s)
ログイン後にコピー
我的查询语句并没有什么特别的语法，hive 会自动判断你的where语句中是否包含分区的字段。而且可以使用大于小于等运算符
hive> select * from partition_employee where daytime>='2014-05-05'; OK 22 kitty 2014-05-05 33 lily 2014-05-05 14 sami 2014-05-06 45 mick' 2014-05-06 Time taken: 0.273 seconds, Fetched: 4 row(s)
ログイン後にコピー
我们去看看存储的结构
# hdfs dfs -ls /user/hive/warehouse/partition_employee Found 2 items drwxrwxrwt - root supergroup 0 2014-12-08 15:57 /user/hive/warehouse/partition_employee/daytime=2014-05-05 drwxrwxrwt - root supergroup 0 2014-12-08 15:57 /user/hive/warehouse/partition_employee/daytime=2014-05-06
ログイン後にコピー
我们试试二维的分区表
create table p_student(id int, name string) partitioned by(daytime string,country string) row format delimited fields TERMINATED BY '\054';
ログイン後にコピー
查入一些数据
# cat 2014-09-09-CN 1,tammy 2,eric # cat 2014-09-10-CN 3,paul 4,jolly # cat 2014-09-10-EN 44,ivan 66,billy
ログイン後にコピー
导入hive
hive> LOAD DATA LOCAL INPATH '/home/alex/2014-09-09-CN' INTO TABLE p_student partition(daytime='2014-09-09',country='CN');
Copying data from file:/home/alex/2014-09-09-CN
Copying file: file:/home/alex/2014-09-09-CN
Loading data to table default.p_student partition (daytime=2014-09-09, country=CN)
Partition default.p_student{daytime=2014-09-09, country=CN} stats: [num_files: 1, num_rows: 0, total_size: 19, raw_data_size: 0]
Table default.p_student stats: [num_partitions: 1, num_files: 1, num_rows: 0, total_size: 19, raw_data_size: 0]
OK
Time taken: 0.736 seconds
hive> LOAD DATA LOCAL INPATH '/home/alex/2014-09-10-CN' INTO TABLE p_student partition(daytime='2014-09-10',country='CN');
Copying data from file:/home/alex/2014-09-10-CN
Copying file: file:/home/alex/2014-09-10-CN
Loading data to table default.p_student partition (daytime=2014-09-10, country=CN)
Partition default.p_student{daytime=2014-09-10, country=CN} stats: [num_files: 1, num_rows: 0, total_size: 19, raw_data_size: 0]
Table default.p_student stats: [num_partitions: 2, num_files: 2, num_rows: 0, total_size: 38, raw_data_size: 0]
OK
Time taken: 0.691 seconds
hive> LOAD DATA LOCAL INPATH '/home/alex/2014-09-10-EN' INTO TABLE p_student partition(daytime='2014-09-10',country='EN');
Copying data from file:/home/alex/2014-09-10-EN
Copying file: file:/home/alex/2014-09-10-EN
Loading data to table default.p_student partition (daytime=2014-09-10, country=EN)
Partition default.p_student{daytime=2014-09-10, country=EN} stats: [num_files: 1, num_rows: 0, total_size: 21, raw_data_size: 0]
Table default.p_student stats: [num_partitions: 3, num_files: 3, num_rows: 0, total_size: 59, raw_data_size: 0]
OK
Time taken: 0.622 secondsログイン後にコピー
看看存储结构
# hdfs dfs -ls /user/hive/warehouse/p_student Found 2 items drwxr-xr-x - root supergroup 0 2014-12-08 16:10 /user/hive/warehouse/p_student/daytime=2014-09-09 drwxr-xr-x - root supergroup 0 2014-12-08 16:10 /user/hive/warehouse/p_student/daytime=2014-09-10 # hdfs dfs -ls /user/hive/warehouse/p_student/daytime=2014-09-09 Found 1 items drwxr-xr-x - root supergroup 0 2014-12-08 16:10 /user/hive/warehouse/p_student/daytime=2014-09-09/country=CN
ログイン後にコピー
查询一下数据
hive> select * from p_student; OK 1 tammy 2014-09-09 CN 2 eric 2014-09-09 CN 3 paul 2014-09-10 CN 4 jolly 2014-09-10 CN 44 ivan 2014-09-10 EN 66 billy 2014-09-10 EN Time taken: 0.228 seconds, Fetched: 6 row(s)
ログイン後にコピー
hive> select * from p_student where daytime='2014-09-10' and country='EN'; OK 44 ivan 2014-09-10 EN 66 billy 2014-09-10 EN Time taken: 0.224 seconds, Fetched: 2 row(s)
ログイン後にコピー
桶表
桶表是根据某个字段的hash值，来将数据扔到不同的“桶”里面。外国人有个习惯，就是分类东西的时候摆几个桶，上面贴不同的标签，所以他们取名的时候把这种表形象的取名为桶表。桶表表专门用于采样分析下面这个例子是官网教程直接拷贝下来的，因为分区表跟桶表是可以同时使用的，所以这个例子中同时使用了分区跟桶两种特性
CREATE TABLE b_student(id INT, name STRING)
PARTITIONED BY(dt STRING, country STRING)
CLUSTERED BY(id) SORTED BY(name) INTO 4 BUCKETS
row format delimited
fields TERMINATED BY '\054';ログイン後にコピー
意思是根据userid来进行计算hash值，用viewTIme来排序存储 做数据跟导入的过程我就不在赘述了，这是导入后的数据
hive> select * from b_student; OK 1 tammy 2014-09-09 CN 2 eric 2014-09-09 CN 3 paul 2014-09-10 CN 4 jolly 2014-09-10 CN 34 allen 2014-09-11 EN Time taken: 0.727 seconds, Fetched: 5 row(s)
ログイン後にコピー
从4个桶中采样抽取一个桶的数据
hive> select * from b_student tablesample(bucket 1 out of 4 on id); Total MapReduce jobs = 1 Launching Job 1 out of 1 Number of reduce tasks is set to 0 since there's no reduce operator Starting Job = job_1406097234796_0041, Tracking URL = http://hadoop01:8088/proxy/application_1406097234796_0041/ Kill Command = /usr/lib/hadoop/bin/hadoop job -kill job_1406097234796_0041 Hadoop job information for Stage-1: number of mappers: 1; number of reducers: 0 2014-12-08 17:35:56,995 Stage-1 map = 0%, reduce = 0% 2014-12-08 17:36:06,783 Stage-1 map = 100%, reduce = 0%, Cumulative CPU 2.9 sec 2014-12-08 17:36:07,845 Stage-1 map = 100%, reduce = 0%, Cumulative CPU 2.9 sec MapReduce Total cumulative CPU time: 2 seconds 900 msec Ended Job = job_1406097234796_0041 MapReduce Jobs Launched: Job 0: Map: 1 Cumulative CPU: 2.9 sec HDFS Read: 482 HDFS Write: 22 SUCCESS Total MapReduce CPU Time Spent: 2 seconds 900 msec OK 4 jolly 2014-09-10 CN
ログイン後にコピー
外部表
外部表就是存储不是由hive来存储的，比如可以依赖Hbase来存储，hive只是做一个映射而已。我用Hbase来举例先建立一张Hbase表叫 employee
hbase(main):005:0> create 'employee','info' 0 row(s) in 0.4740 seconds => Hbase::Table - employee hbase(main):006:0> put 'employee',1,'info:id',1 0 row(s) in 0.2080 seconds hbase(main):008:0> scan 'employee' ROW COLUMN+CELL 1 column=info:id, timestamp=1417591291730, value=1 1 row(s) in 0.0610 seconds hbase(main):009:0> put 'employee',1,'info:name','peter' 0 row(s) in 0.0220 seconds hbase(main):010:0> scan 'employee' ROW COLUMN+CELL 1 column=info:id, timestamp=1417591291730, value=1 1 column=info:name, timestamp=1417591321072, value=peter 1 row(s) in 0.0450 seconds hbase(main):011:0> put 'employee',2,'info:id',2 0 row(s) in 0.0370 seconds hbase(main):012:0> put 'employee',2,'info:name','paul' 0 row(s) in 0.0180 seconds hbase(main):013:0> scan 'employee' ROW COLUMN+CELL 1 column=info:id, timestamp=1417591291730, value=1 1 column=info:name, timestamp=1417591321072, value=peter 2 column=info:id, timestamp=1417591500179, value=2 2 column=info:name, timestamp=1417591512075, value=paul 2 row(s) in 0.0440 seconds
ログイン後にコピー
建立外部表进行映射
hive> CREATE EXTERNAL TABLE h_employee(key int, id int, name string)
> STORED BY 'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler'
> WITH SERDEPROPERTIES ("hbase.columns.mapping" = ":key, info:id,info:name")
> TBLPROPERTIES ("hbase.table.name" = "employee");
OK
Time taken: 0.324 seconds
hive> select * from h_employee;
OK
1 1 peter
2 2 paul
Time taken: 1.129 seconds, Fetched: 2 row(s)ログイン後にコピー
查询语法
具体语法可以参考官方手册https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/Tutorial 我只说几个比较奇怪的点显示条数
展示x条数据，用的还是limit，比如hive> select * from h_employee limit 1
> ;
OK
1 1 peter
Time taken: 0.284 seconds, Fetched: 1 row(s)ログイン後にコピー
下课！
このウェブサイトの声明
この記事の内容はネチズンが自主的に寄稿したものであり、著作権は原著者に帰属します。このサイトは、それに相当する法的責任を負いません。盗作または侵害の疑いのあるコンテンツを見つけた場合は、admin@php.cn までご連絡ください。
ホットAIツール
Undresser.AI Undress
リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ
AI Clothes Remover
写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。
Undress AI Tool
脱衣画像を無料で
Clothoff.io
AI衣類リムーバー
AI Hentai Generator
AIヘンタイを無料で生成します。
人気の記事
アサシンのクリードシャドウズ：シーシェルリドルソリューション
3週間前
By DDD
Windows11 KB5054979の新しいものと更新の問題を修正する方法
2週間前
By DDD
Atomfallのクレーンコントロールキーカードを見つける場所
3週間前
By DDD
R.E.P.O.で節約説明した（そしてファイルを保存）
1 か月前
By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
アサシンクリードシャドウ - 鍛冶屋を見つけて武器と鎧のカスタマイズを解除する方法
4週間前
By DDD
ホットツール
メモ帳++7.3.1
使いやすく無料のコードエディター
SublimeText3 中国語版
中国語版、とても使いやすい
ゼンドスタジオ 13.0.1
強力な PHP 統合開発環境
ドリームウィーバー CS6
ビジュアル Web 開発ツール
SublimeText3 Mac版
神レベルのコード編集ソフト（SublimeText3）
ホットトピック
Gmailメールのログイン入り口はどこですか？
7569
15
7569
15
CakePHP チュートリアル
1386
52
1386
52
Steamのアカウント名の形式は何ですか
87
11
87
11
NYTの接続はヒントと回答です
28
108
28
108
Dewuの使い方のチュートリアル
Mar 21, 2024 pm 01:40 PM
Dewu APP は現在非常に人気のあるブランド ショッピング ソフトウェアですが、ほとんどのユーザーは Dewu APP の機能の使い方を知りません。最も詳細な使用方法のチュートリアル ガイドは以下にまとめられています。次に、エディターがユーザーに提供する Dewuduo の概要です。機能の使い方チュートリアルですので、興味のある方はぜひご覧ください！ Dewu の使い方チュートリアル [2024-03-20] Dewu の分割購入方法 [2024-03-20] Dewu クーポンの入手方法 [2024-03-20] Dewu マニュアルのカスタマーサービスの検索方法 [2024-03- 20] デューのピックアップコード確認方法 [2024-03-20] デューの購入場所 [2024-03-20] デューのVIP開放方法 [2024-03-20] デューの返品・交換申請方法
numpy バージョンのアップグレード: 詳細でわかりやすいガイド
Feb 25, 2024 pm 11:39 PM
numpy バージョンをアップグレードする方法: わかりやすいチュートリアル、具体的なコード例が必要 はじめに: NumPy は科学技術計算に使用される重要な Python ライブラリです。これは、強力な多次元配列オブジェクトと、効率的な数値演算を実行するために使用できる一連の関連関数を提供します。新しいバージョンがリリースされると、新しい機能やバグ修正が常に提供されます。この記事では、インストールされている NumPy ライブラリをアップグレードして最新の機能を入手し、既知の問題を解決する方法について説明します。ステップ 1: 最初に現在の NumPy バージョンを確認する
夏はぜひ虹を撮ってみてください
Jul 21, 2024 pm 05:16 PM
夏の雨の後には、美しく魔法のような特別な天気の風景、虹がよく見られます。これも写真撮影ではなかなか出会えない光景で、とてもフォトジェニックです。虹が現れるにはいくつかの条件があります。まず、空気中に十分な水滴があること、そして、低い角度から太陽が当たることです。そのため、雨が上がった午後が最も虹が見えやすいのです。ただし、虹の発生は天候や光などの条件に大きく左右されるため、一般に虹の持続時間は短く、見頃や撮影に最適な時間はさらに短くなります。では、虹に遭遇したとき、どうすれば虹を適切に記録し、高品質の写真を撮ることができるでしょうか? 1. 虹を探す 上記の条件に加えて、虹は通常、太陽光の方向に現れます。つまり、太陽が西から東に輝いている場合、虹は東に現れやすくなります。
WeChat の支払い音をオフにする方法のチュートリアル
Mar 26, 2024 am 08:30 AM
1. まずWeChatを開きます。 2. 右上隅の[+]をクリックします。 3. QR コードをクリックして支払いを受け取ります。 4. 右上隅にある 3 つの小さな点をクリックします。 5. クリックして支払い到着の音声リマインダーを閉じます。
DisplayX (モニターテストソフトウェア) チュートリアル
Mar 04, 2024 pm 04:00 PM
壊れたモニターを購入しないようにするには、購入時にモニターをテストすることが重要です。今日は、ソフトウェアを使用してモニターをテストする方法を説明します。方法ステップ 1. まず、この Web サイトで DisplayX ソフトウェアを検索してダウンロードし、インストールして開くと、ユーザーに提供されている多くの検出方法が表示されます。 2. ユーザーは、通常の完全テストをクリックします。最初のステップは、ディスプレイの明るさをテストすることです。ユーザーは、ボックスがはっきりと見えるようにディスプレイを調整します。 3. マウスをクリックして次のリンクに進み、モニターが黒と白の各領域を区別できれば、モニターはまだ良好であることを意味します。 4. マウスの左ボタンをもう一度クリックすると、モニターのグレースケール テストが表示されます。色の変化がスムーズであればあるほど、モニターの品質は向上します。 5. さらに、displayx ソフトウェアでは、
photoshoppcs5とはどんなソフトですか？ -photoshopcs5の使い方チュートリアル
Mar 19, 2024 am 09:04 AM
PhotoshopCS は Photoshop Creative Suite の略で、Adobe 社が開発したソフトウェアで、グラフィック デザインや画像処理に広く使用されています。PS を学習する初心者として、今日は photoshopcs5 とはどのようなソフトウェアなのか、そして photoshopcs5 の使い方を説明しましょう。 1. photoshop cs5 とはどのようなソフトウェアですか? Adobe Photoshop CS5 Extended は、映画、ビデオ、マルチメディア分野の専門家、3D やアニメーションを使用するグラフィックおよび Web デザイナー、エンジニアリングおよび科学分野の専門家に最適です。 3D イメージをレンダリングし、それを 2D 合成イメージに結合します。動画を簡単に編集
専門家が教える！ Huawei携帯電話で長い画像をカットする正しい方法
Mar 22, 2024 pm 12:21 PM
スマートフォンの継続的な発展に伴い、携帯電話の機能はますます強力になり、その中でも長時間の写真を撮る機能は、多くのユーザーが日常生活で使用する重要な機能の1つになりました。長いスクリーンショットは、ユーザーが長い Web ページ、会話記録、または写真を一度に保存して、簡単に表示したり共有したりできるようにするのに役立ちます。数ある携帯電話ブランドの中でも、ファーウェイの携帯電話はユーザーから高く評価されているブランドの一つでもあり、長い写真のトリミング機能も高く評価されています。この記事では、ファーウェイの携帯電話で長い写真を撮る正しい方法と、ファーウェイの携帯電話をより良く活用するための専門的なヒントを紹介します。
PHP チュートリアル: int 型を string に変換する方法
Mar 27, 2024 pm 06:03 PM
PHP チュートリアル: Int 型を文字列に変換する方法 PHP では、整数データを文字列に変換するのが一般的な操作です。このチュートリアルでは、PHP の組み込み関数を使用して int 型を文字列に変換する方法を、具体的なコード例を示しながら紹介します。キャストを使用する: PHP では、キャストを使用して整数データを文字列に変換できます。この方法は非常に簡単で、整数データの前に(文字列)を追加するだけで文字列に変換できます。以下は簡単なサンプルコードです
