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对于包含count(distinct)的多维分析（with cube）的查询场景，spark典型的执行计划是将cube使用expand算子来实现，但该操作会导致查询膨胀，为了避免出现查询膨胀，建议执行如下配置： spark.sql.keep.distinct.expandThreshold：
表1 参数说明 参数 是否必选 说明 默认值 field 是 数据在数据流中的字段名。 - degree 否 指定使用之前数据项的个数，当前实现中限定p = q = degree。 5 derivativeOrder 否 指定差分次数，通常设置为1或者2。 1 示例 分别使用AR，
认证用的password硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险，建议在配置文件或者环境变量中密文存放，使用时解密，确保安全。 代码实现详解 import相关依赖包 1 2 3 from __future__ import print_function from pyspark
转换前时区。时区的格式应该是缩写如“PST”，全名如“Country A/City A”，或自定义ID如“GMT-08:00”。 string3 STRING 转换后时区。时区的格式应该是缩写如“PST”，全名如“Country A/City A”，或自定义ID如“GMT-08:00”。 示例 测试语句 SELECT
表1 参数说明 参数 是否必选 说明 默认值 field 是 数据在数据流中的字段名。 - degree 否 指定使用之前数据项的个数，当前实现中限定p = q = degree。 5 derivativeOrder 否 指定差分次数，通常设置为1或者2。 1 示例 分别使用AR，
查看表元数据 元数据说明 元数据（Metadata）是用来定义数据类型的数据。主要是描述数据自身信息，包含源、大小、格式或其它数据特征。数据库字段中，元数据用于诠释数据仓库的内容。 创建表时，会定义元数据，由列名、类型、列描述三列组成。 “元数据”页面将显示目标表的列名、列类型、类型和描述。
jdbc:postgresql://to-dws-1174405119-ihlUr78j.datasource.com:8000/postgres 如果想要访问DWS中自定义数据库，请在这个连接里将"postgres"修改为对应的数据库名字。 passwdauth DLI侧创建的Password类型的跨源认证名
对于包含count(distinct)的多维分析（with cube）的查询场景，spark典型的执行计划是将cube使用expand算子来实现，但该操作会导致查询膨胀，为了避免出现查询膨胀，建议执行如下配置： spark.sql.keep.distinct.expandThreshold：
记录将尽最大努力交付。这通常是处理记录的最快方法，但可能会发生记录丢失或重复的情况。 sink.parallelism 否 无 int 定义接收器的自定义并行度。默认情况下，如果未定义此选项，则规划器将通过考虑全局配置来单独派生每个语句的并行度。 key-ttl-mode 否 no-ttl String
使用形式如：'field1;field2'。 key.fields-prefix 否 无 String 为所有Kafka消息键（Key）指定自定义前缀，以避免与消息体（Value）格式字段重名。 value.format 是 无 String 用于反序列化和序列化 Kafka 消息的值部分的格式。
使用形式如：'field1;field2'。 key.fields-prefix 否 无 String 为所有Kafka消息键（Key）指定自定义前缀，以避免与消息体（Value）格式字段重名。 value.format 是 无 String 用于反序列化和序列化 Kafka 消息的值部分的格式。
GROUP BY substring(name,6); GROUP BY中使用HAVING过滤 功能描述 利用HAVING子句在表分组后实现过滤。 语法格式 1 2 3 4 5 SELECT [ ALL | DISTINCT ] { * | projectItem [, projectItem
转换前时区。时区的格式应该是缩写如“PST”，全名如“Country A/City A”，或自定义ID如“GMT-08:00”。 string3 STRING 转换后时区。时区的格式应该是缩写如“PST”，全名如“Country A/City A”，或自定义ID如“GMT-08:00”。 示例 测试语句 SELECT
转换前时区。时区的格式应该是缩写如“PST”，全名如“Country A/City A”，或自定义ID如“GMT-08:00”。 string3 STRING 转换后时区。时区的格式应该是缩写如“PST”，全名如“Country A/City A”，或自定义ID如“GMT-08:00”。 示例 测试语句 SELECT
GROUP BY substring(name,6); GROUP BY中使用HAVING过滤 功能描述 利用HAVING子句在表分组后实现过滤。 语法格式 1 2 3 4 5 SELECT [ ALL | DISTINCT ] { * | projectItem [, projectItem
GROUPING SETS ((user), (product)); GROUP BY中使用HAVING过滤 功能描述 利用HAVING子句在表分组后实现过滤。 语法格式 1 2 3 4 5 SELECT [ ALL | DISTINCT ] { * | projectItem [, projectItem
GROUPING SETS ((user), (product)); GROUP BY中使用HAVING过滤 功能描述 利用HAVING子句在表分组后实现过滤。 语法格式 1 2 3 4 5 SELECT [ ALL | DISTINCT ] { * | projectItem [, projectItem
GROUPING SETS ((user), (product)); GROUP BY中使用HAVING过滤 功能描述 利用HAVING子句在表分组后实现过滤。 语法格式 1 2 3 4 5 SELECT [ ALL | DISTINCT ] { * | projectItem [, projectItem
GROUPING SETS ((user), (product)); GROUP BY中使用HAVING过滤 功能描述 利用HAVING子句在表分组后实现过滤。 语法格式 1 2 3 4 5 SELECT [ ALL | DISTINCT ] { * | projectItem [, projectItem
GROUPING SETS ((user), (product)); GROUP BY中使用HAVING过滤 功能描述 利用HAVING子句在表分组后实现过滤。 语法格式 1 2 3 4 5 SELECT [ ALL | DISTINCT ] { * | projectItem [, projectItem
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