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} 上面是简单示例，其它SparkSQL特性请参见如下链接：http://archive.apache.org/dist/spark/docs/3.3.1/sql-programming-guide.html#running-sql-queries-programmatically。
FlinkSQL Hive表开发规则 提前在Hive中创建表 Flink作业在Hive中找不到对应表会报错，所以需要提前在Hive客户端创建好对应的表。 FlinkServer对接Hive使用对接MetaStore的方式，故需要Hive开启MetaStore功能。 查看Hive是否开启MetaStore功能：
FlinkSQL DWS表开发规则 提前在DWS中创建表 若开发FlinkSQL DWS表作业，需要在DWS中创建数据表。 由于Flink作业在DWS中找不到对应表会报错，所以需要提前在DWS中创建好用于接收数据的空表。 父主题： FlinkSQL Connector开发规范
Flink常见SQL语法说明 SELECT与WHERE语句 根据where子句对数据进行过滤。 语法： SELECT select_list FROM table_expression [ WHERE boolean_expression ] 示例： SELECT price +
Spark SQL企业级能力增强 配置矢量化读取ORC数据 配置过滤掉分区表中路径不存在的分区 配置Hive表分区动态覆盖 配置Spark SQL开启Adaptive Execution特性 配置SparkSQL的分块个数 父主题： 使用Spark2x（MRS 3.x及之后版本）
Phoenix SQL查询样例介绍 功能简介 Phoenix是构建在HBase之上的一个SQL中间层，提供一个客户端可嵌入的JDBC驱动，Phoenix查询引擎将SQL输入转换为一个或多个HBase scan，编译并执行扫描任务以产生一个标准的JDBC结果集。 代码样例 客户端“
启用使用物化视图改写SQL进行优化 在session级别启用使用物化视图改写SQL进行优化 set session materialized_view_rewrite_enabled=true; - 验证查询是否能通过改写成物化视图进行SQL优化 验证查询SQL语句能否被mv.default
连接postgresql或者gaussdb时报错 问题 连接postgresql或者gaussdb时报错。 回答 场景一：（import场景）使用sqoop import命令抽取开源Postgre到MRS HDFS或Hive等。 问题现象： 使用sqoop命令查询postgre表可以，但是执行sqoop
ELECT权限；而在spark-sql模式下，查询视图需要视图的SELECT权限和表的SELECT权限。 删除、修改视图时，必须要有视图的owner权限。 SparkSQL权限模型 用户使用SparkSQL服务进行SQL操作，必须对SparkSQL数据库和表（含外表和视图）拥有相
CREATE SCHEMA CREATE (DATABASE|SCHEMA) [IF NOT EXISTS] database_name [COMMENT database_comment] [LOCATION hdfs_path] [WITH DBPROPERTIES (pro
from pyspark.sql import SparkSession from pyspark.sql import SQLContext def contains(str1, substr1): if substr1 in str1: return
SQL：直接运行手动输入的SQL语句。 Script：以加载HDFS或者OBS中的SQL脚本文件运行SQL。 SQL SQL语句 “SQL类型”参数为“SQL”时参数有效，请输入待运行的SQL语句，然后单击“检查”来检查SQL语句的正确性，确保输入语句正确。 如果同时需要提交多条语句并执行，可使用“;”分隔不同语句。
from pyspark.sql import SparkSession from pyspark.sql import SQLContext def contains(str1, substr1): if substr1 in str1: return
Ranger仅支持对接RDS服务MySQL数据库，版本号为：MySQL 5.7.x、MySQL 8.0。 Hive支持对接RDS服务MySQL和PostgreSQL数据库，版本号为：MySQL 5.7.x、MySQL 8.0和PostgreSQL14。 在RDS管理控制台，选择“实
from pyspark.sql import SparkSession from pyspark.sql import SQLContext def contains(str1, substr1): if substr1 in str1: return
DROP SCHEMA 语法 DROP (DATABASE|SCHEMA) [IF EXISTS] databasename [RESTRICT|CASCADE] 描述 DATABASE和SCHEMA在概念上是等价可互换的。 该语法用于删除数据库databasename，如果目标
from pyspark.sql import SparkSession from pyspark.sql import SQLContext def contains(str1, substr1): if substr1 in str1: return
} } 上面是简单示例，其它sparkSQL特性请参见如下链接：http://archive.apache.org/dist/spark/docs/3.3.1/sql-programming-guide.html#running-sql-queries-programmatically。
} 上面是简单示例，其它sparkSQL特性请参见如下链接：http://archive.apache.org/dist/spark/docs/3.3.1/sql-programming-guide.html#running-sql-queries-programmatically。
Spark SQL企业级能力增强 配置矢量化读取ORC数据 配置过滤掉分区表中路径不存在的分区 配置Drop Partition命令支持批量删除 配置Hive表分区动态覆盖 配置Spark SQL开启Adaptive Execution特性 配置Spark SQL语法支持关联子查询不带聚合函数
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