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k集群，创建RDD，累积量和广播量等。它的作用相当于一个容器。 SparkConf：Spark应用配置类，如设置应用名称，执行模式，executor内存等。 JavaRDD：用于在java应用中定义JavaRDD的类，功能类似于scala中的RDD(Resilient Distributed
k集群，创建RDD，累积量和广播量等。它的作用相当于一个容器。 SparkConf：Spark应用配置类，如设置应用名称，执行模式，executor内存等。 JavaRDD：用于在java应用中定义JavaRDD的类，功能类似于scala中的RDD(Resilient Distributed
Join时没有Reduce任务，而是在Map任务前起了一个MapReduce Local Task，这个Task通过TableScan读取小表内容到本机，在本机以HashTable的形式保存并写入硬盘上传到DFS，并在distributed cache中保存，在Map Task中从本地磁盘或者distributed
不涉及 取值范围： 标签的key值可以包含任意语种字母、数字、空格和_.:=+-@，但首尾不能含有空格，不能以_sys_开头。 默认取值： 不涉及 values 否 Array of strings 参数解释： 标签的值。 约束限制： 标签的value值可以包含任意语种字母、数字、空格和_
TRY 评估一个表达式，如果出错，则返回Null。类似于编程语言中的try catch。try函数一般结合COALESCE使用，COALESCE可以将异常的空值转为0或者空，以下情况会被try捕获： 分母为0 错误的cast操作或者函数入参 数字超过了定义长度 不推荐使用，应该明确以上异常，做数据预处理
描述：使用replacement替换目标字符串中满足正则表达式的子串。如果replacement中包含'$'字符，使用'\$' 进行转义。在替换中，可以对编号组使用$g引用捕获组，对命名组使用${name}引用捕获组。 SELECT regexp_replace('1a 2b 14m'
窗口函数 窗口函数跨查询结果的行执行计算。它们在HAVING子句之后但在ORDER BY子句之前运行。调用窗口函数需要使用OVER子句来指定窗口的特殊语法。窗口具有三个组成部分： 分区规范，它将输入行分为不同的分区。这类似于GROUP BY子句如何将行分为聚合函数的不同组。 排序
计算二进制块的SHA 1哈希值。 sha2(string, integer) → string 安全散列算法2， 是一种密码散列函数算法标准，其输出长度可以取224位，256位， 384位、512位，分别对应SHA-224、SHA-256、SHA-384、SHA512 sha256(binary)
multimap_from_entries(array(row(K, V))) -> map(K, array(V)) 描述：根据给定的row数组返回复合map，每个键可以对应多个值。 SELECT multimap_from_entries(ARRAY[(1, 'x'), (2, 'y'), (1, 'z')]);
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