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添加“DriverManager.setLoginTimeout(n)”方法来设置超时时长，其中n表示等待服务返回的超时时长，单位为秒，类型为Int，默认为“0”（表示永不超时）。建议根据业务场景，设置为业务所能容忍的最大等待时长。 父主题： Spark常用API介绍
Teradata函数 以下函数提供Teradata SQL的能力。 字符串函数 char2hexint(string) 描述：返回字符串的UTF-16BE编码的十六进制表示形式。 index(string, substring) 描述：同strpos() 函数。 日期函数 本节中的函数使用与Teradata
CREATE MATERIALIZED VIEW 语法 CREATE MATERIALIZED VIEW [ IF NOT EXISTS ] view_name [ COMMENT string ] [ WITH properties ] AS query 描述 该语法是使用SE
ALTER MATERIALIZED VIEW 语法 ALTER MATERIALIZED VIEW QUALIFIEDNAME SET PROPERTIES PROPERTY_NAME=PROPERTY_VALUE; 描述 修改物化视图的属性，相关属性可以参考CREATE MATERIALIZED
REFRESH MATERIALIZED VIEW 语法 REFRESH MATERIALIZED VIEW materialized_view_name 描述 用于更新物化视图的数据。 需提前获取物化视图名称。 如下为示例。 示例 hetuengine:tpcds_orc_hive_2>
hive.storage.jdbc.JdbcStorageHandler' TBLPROPERTIES ( -- 关系型数据库类型 "qubit.sql.database.type" = "ORACLE", -- 通过JDBC连接关系型数据库的url（不同数据库有不同的url格式） "qubit
UNION | INTERSECT | EXCEPT UNION、INTERSECT和EXCEPT都是集合操作。都用来将多个SELECT语句的结果集合并成单个结果集。 UNION UNION将第一个查询的结果集中的所有行与第二个查询的结果集中的行合并。 query UNION [ALL
CREATE TABLE LIKE 语法 CREATE TABLE [ IF NOT EXISTS] table_name ( { coulumn_name data_type [ COMMENT comment] [ WITH (property_name = expression
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Bitwise函数 bit_count(x, bits) → bigint 计算2的补码表示法中x中设置的位数（视为有符号位的整数）。 SELECT bit_count(9, 64); -- 2 SELECT bit_count(9, 8); -- 2 SELECT bit_count(-7
HyperLogLog函数 HetuEngine使用HyperLogLog数据结构实现rox_distinct（）函数。 数据结构 HyperLogLog（hll）是一种统计基数的算法。它实际上不会存储每个元素出现的次数，它使用的是概率算法，通过存储元素的32位hash值的第一个
{"table1":[{"source.database":"db","source.tablename":"tabletest","target.tablename":"default.tabletest"}]} 说明： 无需配置Hudi自带的字段，只配置需同步至ClickHouse的业务字段即可。 单击“确定”，Hudi作业参数配置完成。
setCompressionType(Compression.Algorithm.SNAPPY); 注[2] 可以通过指定起始和结束RowKey，或者通过RowKey数组预分Region两种方式建表，代码片段如下： // 创建一个预划分region的表 byte[][] splits = new byte[4][];
setCompressionType(Compression.Algorithm.SNAPPY); 注[2] 可以通过指定起始和结束RowKey，或者通过RowKey数组预分Region两种方式建表，代码片段如下： // 创建一个预划分region的表 byte[][] splits = new byte[4][];
响应Body参数 参数 参数类型 描述 [数组元素] Array of AutoScalingPolicyV2 objects 参数解释： 弹性伸缩策略列表。 约束限制： 不涉及 取值范围： 不涉及 默认取值： 不涉及 表3 AutoScalingPolicyV2 参数 参数类型 描述 node_group_name
singletonList(this.topic)); // 消息消费请求 ConsumerRecords<Integer, String> records = consumer.poll(waitTime); // 消息处理
ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(waitTime); for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {
MetaStore动态分区数超出阈值导致SQL报错 现象描述 执行SparkSQL或HiveSQL命令时，系统报错如下： Number of dynamic partitions created is 2001, which is more than 2000. To slove
优化数据倾斜场景下的Spark SQL性能 配置场景 在Spark SQL多表Join的场景下，会存在关联键严重倾斜的情况，导致Hash分桶后，部分桶中的数据远高于其他分桶。最终导致部分Task过重，运行很慢；其他Task过轻，运行很快。一方面，数据量大Task运行慢，使得计算性
优化小文件场景下的Spark SQL性能 配置场景 Spark SQL的表中，经常会存在很多小文件（大小远小于HDFS块大小），每个小文件默认对应Spark中的一个Partition，也就是一个Task。在很多小文件场景下，Spark会起很多Task。当SQL逻辑中存在Shuff
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