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配置用户在具有读和执行权限的目录中创建外表 “hive.restrict.create.grant.external.table”参数用于配置允许有目录读权限和执行权限的用户和用户组创建Hive外部表，而不必检查用户是否为该目录的属主，并且禁止外表的Location目录在当前默认
Lambda表达式 Lambda表达式可以用->来表示： x->x+1 (x,y)->x+y x->regexp_like(x,'a+') x->x[1]/x[2] x->IF(x>0,x,-x) x->COALESCE(x,0) x->CAST(xASJSON) x->x+TRY(1/0)
条件表达式 CASE 标准的SQL CASE表达式有两种模式。 “简单模式”从左向右查找表达式的每个value，直到找出相等的expression： CASE expression WHEN value THEN result [ WHEN ... ] [ ELSE result
Streaming作业消费Kafka数据 通过Flume采集指定目录日志系统文件至HDFS 基于Kafka的Word Count数据流统计案例 实时OLAP数据分析 物联网时序数据分析
run(Server.java:2083) ) (state=,code=0) 回答 Spark SQL建表底层调用的是Hive的接口，其建表时会在“/user/hive/warehouse”目录下新建一个以表名命名的目录，因此要求用户具备“/user/hive/warehouse”目录的读写、执行权限或具有Hive的group权限。
集群状态和集群ID可参考查询集群列表接口获取。 本章节的接口只支持流式集群、分析集群和混合集群，不支持自定义集群。 接口约束 无 调用方法 请参见如何调用API。 URI PUT /v1.1/{project_id}/cluster_infos/{cluster_id} 表1 路径参数
32个角色，开启此功能后，Hive将支持创建超过32个角色。 开启本功能并对表库等授权后，对表库目录具有相同权限的角色将会用“|”合并。查询ACL权限时，将显示合并后的结果，与开启该功能前的显示会有区别。此操作不可逆，请充分考虑实际应用场景，再决定是否做出调整。 如果当前组件使用
starting：查询启动中的集群列表。 running：查询运行中的集群列表。 terminated：查询已删除的集群列表。 failed：查询失败的集群列表。 abnormal：查询异常的集群列表。 terminating：查询删除中的集群列表。 frozen：查询已冻结的集群列表。 scaling-out：查询扩容中的集群列表。
e转成AST，继续Hive的逻辑优化和物理优化过程。流程图如图1所示： 图1 实现流程图 Calcite调整Join顺序的具体过程如下： 针对所有参与Join的表，依次选取一个表作为第一张表。 依据选取的第一张表，根据代价选择第二张表，第三张表。由此可以得到多个不同的执行计划。
run(Server.java:2083) ) (state=,code=0) 回答 Spark SQL建表底层调用的是Hive的接口，其建表时会在“/user/hive/warehouse”目录下新建一个以表名命名的目录，因此要求用户具备“/user/hive/warehouse”目录的读写、执行权限或具有Hive的group权限。
之后可以通过分布式表代理操作多张本地表。 分布式表的表结构尽量和本地表的结构一致。如果不一致，在建表时不会报错，但在查询或者插入时可能会发生异常。 ClickHouse数据类型说明 MRS的ClickHouse服务数据类型如表1所示。 ClickHouse完整数据类型介绍，请参考开源官方数据类型介绍。
同步Hive表配置 参数 描述 默认值 hoodie.datasource.hive_sync.enable 是否同步hudi表信息到hive metastore。 注意： 建议该值设置为true，统一使用hive管理hudi表。 false hoodie.datasource.hive_sync
32个角色，开启此功能后，Hive将支持创建超过32个角色。 开启本功能并对表库等授权后，对表库目录具有相同权限的角色将会用“|”合并。查询acl权限时，将显示合并后的结果，与开启该功能前的显示会有区别。此操作不可逆，请充分考虑实际应用场景，再决定是否做出调整。 MRS3.x及后
me参数的值。 参考创建本地复制表和分布式表创建表后，可以插入数据到本地表。 例如插入数据到本地表：test insert into test values(toDateTime(now()), rand()); 查询本地表信息。 例如查询2中的表test数据信息： select
当Session退出时，用户操作相关的临时表将自动删除。建议用户不要手动删除临时表。 删除临时表时，其优先级与查询相同，从高到低为Spark临时表、Hive临时表、Hive持久化表。如果想直接删除Hive表，不删除Spark临时表，您可以直接使用drop table DbName.TableName命令。
varchar 描述：使用function替换与字符串中的正则表达式模式匹配的子字符串的每个实例。对于每个匹配，以数组形式传递的捕获组都会调用lambda表达式函数。捕获组号从1开始；整个匹配没有分组（如果需要，请用括号将整个表达式括起来）。 SELECT regexp_replace('new
Spark SQL无法查询到Parquet类型的Hive表的新插入数据 问题 为什么通过Spark SQL无法查询到存储类型为Parquet的Hive表的新插入数据？主要有以下两种场景存在这个问题： 对于分区表和非分区表，在Hive客户端中执行插入数据的操作后，会出现Spark SQL无法查询到最新插入的数据的问题。
SQL无法查询到ORC类型的Hive表的新插入数据 问题 为什么通过Spark SQL无法查询到存储类型为ORC的Hive表的新插入数据？主要有以下两种场景存在这个问题： 对于分区表和非分区表，在Hive客户端中执行插入数据的操作后，会出现Spark SQL无法查询到最新插入的数据的问题。 对于分区表，在Spark
SQL无法查询到ORC类型的Hive表的新插入数据 问题 为什么通过Spark SQL无法查询到存储类型为ORC的Hive表的新插入数据？主要有以下两种场景存在这个问题： 对于分区表和非分区表，在Hive客户端中执行插入数据的操作后，会出现Spark SQL无法查询到最新插入的数据的问题。 对于分区表，在Spark
(SqlParser.scala:485) 回答 table为Spark SQL的关键词，不能用作表名使用。 建议您在创建表时，不要使用table用作表的名字。 父主题： SQL和DataFrame
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