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IoTDB UDF概述 UDF（User Defined Function）即用户自定义函数。IoTDB提供多种内建函数及自定义函数来满足用户的计算需求。 UDF类型 IoTDB支持的UDF函数的类型如表1所示。 表1 UDF函数类型 UDF分类 描述 UDTF（User Defined
配置Hive动态脱敏 使用场景 Hive动态脱敏功能开启后，配置脱敏列的数据可以参与计算，计算结果输出时不可见，在集群内脱敏策略会根据血缘关系自动传递，更大的发挥数据的价值同时保障数据的隐私性。 使用约束 不支持Hudi表的脱敏。 不支持涉及直接读写HDFS的操作的脱敏。 不支持
TRUNCATE TABLE 语法 TRUNCATE [TABLE] table_name [PARTITION partition_spec]; partition_spec: : (partition_column = partition_col_value, partition_column
Spark2x无法访问Spark1.5创建的DataSource表 问题 在Spark2x中访问Spark1.5创建的DataSource表时，报无法获取schema信息，导致无法访问表。 回答 原因分析： 这是由于Spark2x与Spark1.5存储DataSoure表信息的格式不一致导致的。Spark1
Spark应用开发常见问题 Spark常用API介绍 structured streaming功能与可靠性介绍 如何添加自定义代码的依赖包 如何处理自动加载的依赖包 运行SparkStreamingKafka样例工程时报“类不存在”问题 SparkSQL UDF功能的权限控制机制
Spark应用开发常见问题 Spark接口介绍 Spark应用调优 如何添加自定义代码的依赖包 如何处理自动加载的依赖包 运行SparkStreamingKafka样例工程时报“类不存在”问题 执行Spark Core应用，尝试收集大量数据到Driver端，当Driver端内存不足时，应用挂起不退出
segments属性，则UPDATE操作失败。要解决该问题，在查询前执行以下语句。 语法： SET carbon.input.segments. <database_name>. <table_name>=*; 示例 示例1： update carbonTable1 d set (d.column3
segments属性，则UPDATE操作失败。要解决该问题，在查询前执行以下语句。 语法： SET carbon.input.segments. <database_name>. <table_name>=*; 示例 示例1： update carbonTable1 d set (d.column3
Channel：基于预写式日志（Write-Ahead Logging，简称WAL）的持久化实现 JDBC Channel：基于嵌入Database的持久化实现 Channel支持事务特性，可保证简易的顺序操作，同时可以配合任意数量的Source和Sink共同工作。 Sink S
ssl.enabled true 打开SSL总开关。 akka.ssl.enabled true 打开akka SSL开关。 blob.service.ssl.enabled true 打开blob通道SSL开关。 taskmanager.data.ssl.enabled true
create database. | com.huawei.bigdata.doris.example.JDBCExample.main(JDBCExample.java:44) 2023-08-17 23:13:13,949 | INFO | main | Database created
开发Hive用户自定义函数 当Hive的内置函数不能满足需要时，可以通过编写用户自定义函数UDF（User-Defined Functions）插入自己的处理代码并在查询中使用它们。 按实现方式，UDF分为有如下分类： 普通的UDF，用于操作单个数据行，且产生一个数据行作为输出。
LOAD 语法 LOAD DATA INPATH filepath [OVERWRITE] INTO TABLE tablename [PARTITION (partcol1=value1,partcol2=values2…)] 描述 LOAD DATA命令用于从文件或者文件夹加载数据到table。
实现方案 多租户模式的HA方案原理如图1所示。 图1 Spark JDBCServer多租户 ProxyServer在启动时，向ZooKeeper注册自身消息，在指定目录中写入节点信息，节点信息包含了该实例对应的IP，端口，版本号和序列号等信息（多节点信息之间以逗号隔开）。 多租户模式下
实现方案 多主实例模式的HA方案原理如下图所示。 图1 Spark JDBCServer HA JDBCServer在启动时，向ZooKeeper注册自身消息，在指定目录中写入节点，节点包含了该实例对应的IP，端口，版本号和序列号等信息（多节点信息之间以逗号隔开）。 示例如下： [serverUri=192
如何避免Kerberos认证过期？ 对于JAVA应用 在连接HBase、HDFS或者其他大数据组件前，先调用loginUserFromKeytab()创建UGI，然后启动一个定时线程进行检查是否过期并在过期前重新登录。 private static void startCheck
Spark2x无法访问Spark1.5创建的DataSource表 问题 在Spark2x中访问Spark1.5创建的DataSource表时，报无法获取schema信息，导致无法访问表。 回答 原因分析： 这是由于Spark2x与Spark1.5存储DataSoure表信息的格式不一致导致的。Spark1
配置内存 操作场景 Spark是内存计算框架，计算过程中内存不够对Spark的执行效率影响很大。可以通过监控GC（Garbage Collection），评估内存中RDD的大小来判断内存是否变成性能瓶颈，并根据情况优化。 监控节点进程的GC情况（在客户端的conf/spark-defaults
SELECT 语法 [/*+ query_rewrite_hint*/] [ WITH [ RECURSIVE ] with_query [, ...] ] SELECT [ ALL | DISTINCT ] select_expression [, ...] [ FROM from_item
多流Join场景支持配置表级别的TTL时间 本章节适用于MRS 3.3.0及以后版本。 在Flink双流Join场景下，如果Join的左表和右表其中一个表数据变化快，需要较短时间的过期时间，而另一个表数据变化较慢，需要较长时间的过期时间。目前Flink只有表级别的TTL（Time
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