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Spark JDBCServer接口介绍 简介 JDBCServer是Hive中的HiveServer2的另外一个实现,它底层使用了Spark SQL来处理SQL语句,从而比Hive拥有更高的性能。 JDBCServer是一个JDBC接口,用户可以通过JDBC连接JDBCServ
Spark JDBCServer接口介绍 简介 JDBCServer是Hive中的HiveServer2的另外一个实现,它底层使用了Spark SQL来处理SQL语句,从而比Hive拥有更高的性能。 JDBCServer是一个JDBC接口,用户可以通过JDBC连接JDBCServ
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使用Hive异常文件定位定界工具 操作场景 由于某些异常操作或者磁盘损坏等原因导致Hive存储的数据文件出现异常,异常的数据文件会导致任务运行失败或者数据结果不正确。 该工具用于对常见的非文本类的数据文件格式进行异常排查。 该章节内容仅适用MRS 3.2.0及之后版本。 操作步骤
TABLES命令用于显示所有在当前database中的table,或所有指定database的table。 命令格式 SHOW TABLES [IN db_name]; 参数描述 表1 SHOW TABLES参数描述 参数 描述 IN db_name Database名称,仅当需要显示指定Database的所有Table时配置。
MRS各组件样例工程汇总 样例工程获取地址参见获取MRS应用开发样例工程,切换分支为与MRS集群相匹配的版本分支,然后下载压缩包到本地后解压,即可获取各组件对应的样例代码工程。 MRS样例代码库提供了各组件的基本功能样例工程供用户使用,当前版本各组件提供的样例工程汇总参见表1。 表1
查询ClickHouse数据 本章节介绍查询ClickHouse数据样例代码。 查询语句1:querySql1查询创建ClickHouse表创建的tableName表中任意10条数据;查询语句2:querySql2通过内置函数对创建ClickHouse表创建的tableName表中的日期字段取年月后进行聚合。
Hudi Cleaning操作说明 Cleaning用于清理不再需要的版本数据。 Hudi使用Cleaner后台作业,不断清除不需要的旧版本数据。通过配置hoodie.cleaner.policy和hoodie.cleaner.commits.retained可以使用不同的清理策略和保存的commit数量。
查询ClickHouse数据 本章节介绍查询ClickHouse数据样例代码。 查询语句1:querySql1查询创建ClickHouse表创建的tableName表中任意10条数据;查询语句2:querySql2通过内置函数对创建ClickHouse表创建的tableName表中的日期字段取年月后进行聚合。
查询Doris表数据 本章节介绍查询Doris表数据样例代码。 以下代码片段在“JDBCExample”类中。 以Java JDBC方式执行SQl语句查询集群中的dbName.tableName表数据。 String querySql = "select * from " + dbName
Hudi Cleaning操作说明 Cleaning用于清理不再需要的版本数据。 Hudi使用Cleaner后台作业,不断清除不需要的旧版本数据。通过配置hoodie.cleaner.policy和hoodie.cleaner.commits.retained可以使用不同的清理策略和保存的commit数量。
SparkSQL UDF功能的权限控制机制 问题 SparkSQL中UDF功能的权限控制机制是怎样的? 回答 目前已有的SQL语句无法满足用户场景时,用户可使用UDF功能进行自定义操作。 为确保数据安全以及UDF中的恶意代码对系统造成破坏,SparkSQL的UDF功能只允许具备a
SparkSQL UDF功能的权限控制机制 问题 SparkSQL中UDF功能的权限控制机制是怎样的? 回答 目前已有的SQL语句无法满足用户场景时,用户可使用UDF功能进行自定义操作。 为确保数据安全以及UDF中的恶意代码对系统造成破坏,SparkSQL的UDF功能只允许具备a
SparkSQL读取ORC表报错 问题现象 Hive创建ORC存储格式的表,用SparkSQL读取该表时报错: 原因分析 该问题为一个开源社区问题:https://issues.apache.org/jira/browse/HIVE-11102,使用开源的hive 1.2.1版本包就有可能触发此问题。
查询Doris表数据 本章节介绍查询Doris表数据样例代码。 以下代码片段在“JDBCExample”类中。 以Java JDBC方式执行SQl语句查询集群中的dbName.tableName表数据。 String querySql = "select * from " + dbName
SparkSQL UDF功能的权限控制机制 问题 SparkSQL中UDF功能的权限控制机制是怎样的? 回答 目前已有的SQL语句无法满足用户场景时,用户可使用UDF功能进行自定义操作。 为确保数据安全以及UDF中的恶意代码对系统造成破坏,SparkSQL的UDF功能只允许具备a
TABLES命令用于显示所有在当前database中的table,或所有指定database的table。 命令格式 SHOW TABLES [IN db_name]; 参数描述 表1 SHOW TABLES参数描述 参数 描述 IN db_name Database名称,仅当需要显示指定Database的所有Table时配置。
Storm开源增强特性 CQL CQL(Continuous Query Language),持续查询语言,是一种用于实时数据流上的查询语言,它是一种SQL-like的语言,相对于SQL,CQL中增加了(时序)窗口的概念,将待处理的数据保存在内存中,进行快速的内存计算,CQL的输
Spark输出 概述 “Spark输出”算子,用于配置已生成的字段输出到SparkSQL表的列。 输入与输出 输入:需要输出的字段 输出:SparkSQL表 参数说明 表1 算子参数说明 参数 含义 类型 是否必填 默认值 Spark文件存储格式 配置SparkSQL表文件的存储
Flink Java API接口介绍 由于Flink开源版本升级,为避免出现API兼容性或可靠性问题,建议用户使用配套版本的API。 Flink常用接口 Flink主要使用到如下这几个类: StreamExecutionEnvironment:是Flink流处理的基础,提供了程序的执行环境。