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import org.apache.spark.sql.SparkSession object Test_SQL_RDS { def main(args: Array[String]): Unit = { // Create a SparkSession session
StringType from pyspark.sql import SparkSession if __name__ == "__main__": # Create a SparkSession session. sparkSession = SparkSession
SELECT 2||ARRAY[1];-- [2, 1] array_contains(x, element) → boolean 描述：如果数组x中包含element，则返回true。 select array_contains (array[1,2,3,34,4],4); -- true
import org.apache.spark.sql.SparkSession object Test_OpenTSDB_CT { def main(args: Array[String]): Unit = { // Create a SparkSession session
错误码和错误信息，更多介绍请参见错误码。 表6 错误码 错误码 错误信息 DLI.0001 user input validation failed, object_type sql or saprk is not supported now 父主题： 权限相关API
当data-type设置为“sorted-set”数据类型的默认score。 deserialize-error-policy 否 fail-job Enum 数据解析失败时的处理方式。 枚举类型，包含以下值： fail-job：作业失败 skip-row：跳过当前数据 null-field：设置当前数据为null
StringType from pyspark.sql import SparkSession if __name__ == "__main__": # Create a SparkSession session. sparkSession = SparkSession
"Submit restart job success, it need some time to cancel jobs, please wait for a while and check job status", "job_id": "d90396c7-3a25-494
kind：资源包类型，当前支持的包类型分别为： jar：用户jar文件 pyfile：用户Python文件 file：用户文件 modelfile：用户AI模型文件 obs_jar_paths：对应资源包的OBS路径，参数构成为：{bucketName}.{obs域名}/{jarPath}/{jarName}。
大数据生态工具。 自定义镜像 支持，满足业务多样性。 无。 工作流调度 DataArts Studio-DLF调度。 自建大数据生态的调度工具，如Airflow。 企业级多租户 基于表的权限管理，可以精细化到列权限。 基于文件的权限管理。 高性能 性能 基于软硬件一体化的深度垂直优化。 大数据开源版本性能。
cer），keytool工具还有其他参数，可根据需求设置。 打开cmd，输入下列命令生成含有一个私钥的keystore文件。 keytool -genkeypair -alias certificatekey -keyalg RSA -keystore transport-keystore.jks
kind：资源包类型，当前支持包类型分别为： jar：用户jar文件 pyfile：用户Python文件 file：用户文件 modelfile：用户AI模型文件 paths：对应资源包的OBS路径，参数构成为：{bucketName}.{obs域名}/{jarPath}/{jarName}。
| false | true array_contains | boolean | array(T), T | scalar |
DROP_DATABASE 删除数据库 √ × √ √ CREATE_TABLE 创建表 √ × √ √ CREATE_VIEW 创建视图 √ × √ √ EXPLAIN 将SQL语句解释为执行计划 √ × √ √ CREATE_ROLE 创建角色 √ × √ √ DROP_ROLE 删除角色 √ × √
spark.sql.SparkSession; public class java_dws { public static void main(String[] args) { SparkSession sparkSession = SparkSession.builder()
string3]) 使用分隔符将 string1 拆分为键值对后返回一个 map。string2 是 pair 分隔符，默认为 ‘,’。string3 是键值分隔符，默认为 ‘=’。 pair 分隔符与键值分隔符均为正则表达式，当使用特殊字符作为分隔符时请提前进行转义，例如 <([{\^-=$
reserved reserved CASE reserved reserved CAST reserved reserved CONSTRAINT reserved reserved CREATE reserved reserved CROSS reserved reserved
格式：IP:端口 测试连接前，请确保外部数据源的安全组已放通队列的网段。 图3 测试队列与数据源的网络连通性 相关操作 创建跨源成功但测试网络连通性失败怎么办？ 父主题： 配置DLI与数据源网络连通（增强型跨源连接）
is_json_scalar(json'[1,22]'); -- false json_array_contains(json, value) → boolean 判断json中是否包含某value select json_array_contains(json '[1,23,44]',23); -- true js
import org.apache.spark.sql.SparkSession object TestMongoSql { def main(args: Array[String]): Unit = { val sparkSession = SparkSession.builder()
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