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访问 读取json数据为DataFrame 1 2 3 4 JavaRDD<String> javaRDD = javaSparkContext.parallelize(Arrays.asList( "{\"id\":\"1\",\"name\":\"Ann\",\"age\":\"18\"}"
TABLE tablename1 [PARTITION (partcol1=val1, partcol2=val2 ...)] select_statement FROM from_statement INSERT INTO TABLE tablename1 [PARTITION (partcol1=val1
2020-04-15 08:10 | supplier1 | 6.00 | 2 | 1 | | 2020-04-15 08:00 | 2020-04-15 08:10 | supplier4 | 5.00 | 1 | 2 | | 2020-04-15
当前接口已废弃，不推荐使用。 URI URI格式： POST /v1.0/{project_id}/uploader/authentication 参数说明 表1 URI 参数 名称 是否必选 说明 project_id 是 项目编号，用于资源隔离。获取方式请参考获取项目ID。 请求消息 表2 请求参数
开发环境的基本配置。用于项目管理，贯穿软件开发生命周期。 开发流程 DLI进行Spark作业访问DLI元数据开发流程参考如下： 图1 Spark作业访问DLI元数据开发流程 表2 开发流程说明 序号 阶段 操作界面 说明 1 创建DLI通用队列 DLI控制台 创建作业运行的DLI队列。 2 OBS桶文件配置 OBS控制台
('330102', 'a1', 'b1', 'c1', 'd1', 'e1'), ('330106', 'a1', 'b1', 'c2', 'd2', 'e1'), ('330108', 'a1', 'b1', 'c3', 'd3', 'e1'), ('330110', 'a1', 'b1'
objects 当语句类型为DDL时，直接返回其执行结果。 示例 请求样例： { "currentdb": "db1", "sql": "desc table1", "conf": [ "dli.sql.shuffle.partitions = 200"
168.x.x:8080 · 域名：domain-xxxxxx.com · 域名+端口号：domain-xxxxxx.com:8080 图1 测试地址连通性 单击“测试”。 如果测试地址可连通，页面上将提示地址可达。 如果测试地址不可连通，页面上将提示地址不可达，请检查网络配置后
import SparkSession 创建session 1 sparkSession = SparkSession.builder.appName("datasource-redis").getOrCreate() 设置连接参数 1 2 3 4 host = "192.168.4.199"
array(varchar) 描述：以数组格式返回匹配的所有子串。 SELECT regexp_extract_all('1a 2b 14m','\d+');-- [1, 2, 14] regexp_extract_all(string, pattern, group) -> array(varchar)
SparkSession 创建会话 1 sparkSession = SparkSession.builder.appName("datasource-opentsdb").getOrCreate() 创建DLI跨源访问 OpenTSDB的关联表 1 2 3 4 sparkSession
30.0)") 查询数据 1 sparkSession.sql("select * from opentsdb_test").show() 返回结果： 通过DataFrame API访问 构造schema 1 2 3 4 5 val attrTag1Location = new
table1; 若需要按照自定义方式筛选数据插入table1_ctas中，可以使用如下的SELECT语句“SELECT col_1 FROM table1 WHERE col_1 = 'Ann' ”，这样就可以通过执行SELECT语句从table1中单独选定col_1，并只将其
创建JDBC维表 创建JDBC表用于与输入流连接。 前提条件 请务必确保您的账户下已创建了相应实例。 语法格式 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 CREATE TABLE table_id ( attr_name attr_type ('
创建DWS维表 创建DWS表用于与输入流连接。 前提条件 请务必确保您的账户下已创建了所需的DWS实例。 语法格式 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 create table dwsSource ( attr_name attr_type
Explorer中调试该接口。 URI URI格式 POST /v1.0/{project_id}/streaming/jobs/stop 参数说明 表1 URI参数说明 参数名称 是否必选 参数类型 说明 project_id 是 String 项目编号，用于资源隔离。获取方式请参考获取项目ID。
mysql.jdbc.Driver')") 创建表参数请参考表1。 插入数据 1 sparkSession.sql("insert into dli_to_rds values(3,'John',24)") 查询数据 1 2 jdbcDF_after = sparkSession
"org.postgresql.Driver" 设置数据 1 dataList = sparkSession.sparkContext.parallelize([(1, "Katie", 19)]) 设置schema 1 2 3 schema = StructType([StructField("id"
BY指定分组的字段，可以单字段分组，也可以多字段分组。 示例 找出数量超过3的订单。 1 insert into temp SELECT * FROM Orders WHERE units > 3; 插入一组常量数据。 1 insert into temp select 'Lily’, ‘male’
BY指定分组的字段，可以单字段分组，也可以多字段分组。 示例 找出数量超过3的订单。 1 insert into temp SELECT * FROM Orders WHERE units > 3; 插入一组常量数据。 1 insert into temp select 'Lily’, ‘male’
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