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) # 注册表 df.registerTempTable("FemaleInfoTable") # 执行SQL查询并显示结果 FemaleTimeInfo = sqlCtx.sql("SELECT * FROM " +
) # 注册表 df.registerTempTable("FemaleInfoTable") # 执行SQL查询并显示结果 FemaleTimeInfo = sqlCtx.sql("SELECT * FROM " +
schemaFemaleInfo.registerTempTable("FemaleInfoTable"); // 执行SQL查询 Dataset<ROW> femaleTimeInfo = spark.sql("select * from " +
flatMap(_.split(" ")).groupBy("value").count() //开始运行将运行计数打印到控制台的查询。 val query = wordCounts.writeStream .outputMode("complete")
flatMap(_.split(" ")).groupBy("value").count() //开始运行将运行计数打印到控制台的查询。 val query = wordCounts.writeStream .outputMode("complete")
Table ------------- show_table1 show_table2 (2 rows) --同时满足多个条件,查询default中'show_'开头或者'in'开头的表 show tables in default like 'show$_%|in%'
schemaFemaleInfo.registerTempTable("FemaleInfoTable"); // 执行SQL查询 Dataset<ROW> femaleTimeInfo = spark.sql("select * from " +
设置HDFS存储策略 访问OBS HDFS访问OBS 开发思路 根据前述场景说明进行功能分解,以上传一个新员工的信息为例,对该员工的信息进行查询、追加、删除等,可分为以下七部分: 通过kerberos认证。 调用fileSystem中的mkdir接口创建目录。 调用HdfsWriter的dowrite接口写入信息。
ol 用于Client与ResourceManager之间。Client通过该协议可实现将应用程序提交到ResourceManager上,查询应用程序的运行状态或者中止应用程序等功能。 表1 ApplicationClientProtocol常用方法 方法 说明 forceKil
ol 用于Client与ResourceManager之间。Client通过该协议可实现将应用程序提交到ResourceManager上,查询应用程序的运行状态或者中止应用程序等功能。 表1 ApplicationClientProtocol常用方法 方法 说明 forceKil
ol 用于Client与ResourceManager之间。Client通过该协议可实现将应用程序提交到ResourceManager上,查询应用程序的运行状态或者中止应用程序等功能。 表1 ApplicationClientProtocol常用方法 方法 说明 forceKil
ol 用于Client与ResourceManager之间。Client通过该协议可实现将应用程序提交到ResourceManager上,查询应用程序的运行状态或者中止应用程序等功能。 表1 ApplicationClientProtocol常用方法 方法 说明 forceKil
throws Exception void beforeDestroy() 框架每执行一次UDTF查询,都会构造一个全新的UDF类实例,查询结束时,对应的UDF类实例即被销毁,因此不同UDTF查询(即使是在同一个SQL语句中)UDF类实例内部的数据都是隔离的。可以在UDTF中维护一些状态
flatMap(_.split(" ")).groupBy("value").count() //开始运行将运行计数打印到控制台的查询。 val query = wordCounts.writeStream .outputMode("complete")
schemaFemaleInfo.registerTempTable("FemaleInfoTable"); // 执行SQL查询 Dataset<ROW> femaleTimeInfo = spark.sql("select * from " +
flatMap(_.split(" ")).groupBy("value").count() //开始运行将运行计数打印到控制台的查询。 val query = wordCounts.writeStream .outputMode("complete")
(3 rows) 在Analyze nation表之后: Analyze nation; ANALYZE: 6 rows --查询分析后的结果 SHOW STATS FOR nation; column_name | data_size | distinct_values_count
223,372,036,854,775,807。 Decimal 默认值是(10,0),最大值是(38,38)。 说明: 当进行带过滤条件的查询时,为了得到准确的结果,需要在数字后面加上BD。例如,select * from carbon_table where num = 1234567890123456
schemaFemaleInfo.registerTempTable("FemaleInfoTable"); // 执行SQL查询 Dataset<ROW> femaleTimeInfo = spark.sql("select * from " +
wordCounts = words.groupBy("word").count() # 开始运行将running counts打印到控制台的查询 query = wordCounts.writeStream\ .outputMode("complete")\