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DataFrame describe(java.lang.String... cols) 计算统计信息，包含计数，平均值，标准差，最小值和最大值。 Row first() 返回第一行。 Row[] head(int n) 返回前n行。
describe(cols: String*): DataFrame 计算统计信息，包含计数，平均值，标准差，最小值和最大值。 first(): Row 返回第一行。 Head(n:Int): Row 返回前n行。
describe(cols: String*): DataFrame 计算统计信息，包含计数，平均值，标准差，最小值和最大值。 first(): Row 返回第一行。 Head(n:Int): Row 返回前n行。
def printToErr() 数据输出以标准error输出流打印出来。 def writeAsText(path: String): DataStreamSink[T] 数据输出写入到某个文本文件中。 path指的是文本文件的路径。
def printToErr() 数据输出以标准error输出流打印出来。 def writeAsText(path: String): DataStreamSink[T] 数据输出写入到某个文本文件中。 path指的是文本文件的路径。
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public DataStreamSink<T> printToErr() 数据输出以标准error输出流打印出来。 public DataStreamSink<T> writeAsText(String path) 数据输出写入到某个文本文件中。
def printToErr() 数据输出以标准error输出流打印出来。 def writeAsText(path: String): DataStreamSink[T] 数据输出写入到某个文本文件中。 path指的是文本文件的路径。
对外接口介绍 配置Windows通过EIP访问安全模式集群Hive 使用二次开发程序产生Unable to read HiveServer2异常如何处理 使用IBM JDK产生异常“Problem performing GSS wrap”如何处理 Hive SQL与SQL2003标准有哪些兼容性问题
对外接口介绍 配置Windows通过EIP访问安全模式集群Hive 使用二次开发程序产生Unable to read HiveServer2异常如何处理 使用IBM JDK产生异常“Problem performing GSS wrap”如何处理 Hive SQL与SQL2003标准有哪些兼容性问题
public DataStreamSink<T> printToErr() 数据输出以标准error输出流打印出来。 public DataStreamSink<T> writeAsText(String path) 数据输出写入到某个文本文件中。
public DataStreamSink<T> printToErr() 数据输出以标准error输出流打印出来。 public DataStreamSink<T> writeAsText(String path) 数据输出写入到某个文本文件中。
public DataStreamSink<T> printToErr() 数据输出以标准error输出流打印出来。 public DataStreamSink<T> writeAsText(String path) 数据输出写入到某个文本文件中。
查询用户（组）与IAM委托的映射关系 功能介绍 获取用户（组）与IAM委托之间的映射关系的详细信息。 接口约束 无 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v2/{project_id}/clusters/{cluster_id}/agency-mapping 表1 路径参数
HetuEngine提供了统一标准SQL实现跨源协同分析，简化跨源分析操作。
历史API V1.1 作业管理接口（废弃）
API概览 MRS提供的符合RESTful API的设计规范的接口，如表1和表2所示。如何选择不同版本的接口请参见API版本选择建议。 MRS版本演进过程中逐步废弃部分接口，具体请参见表3。 表1 V2接口 接口 功能 API URI 集群管理接口 创建集群 POST /v2/{project_id
版本集群） 支持界面删除主题（仅支持0.8.2+并设置了delete.topic.enable = true） 支持批量生成多个主题的分区分配，并可选择要使用的分区方案 支持批量运行重新分配多个主题的分区 支持为已有主题增加分区 支持更新现有主题的配置 可以为分区级别和主题级别度量标准启用
查询分析（Query Analysis）：支持标准SQL查询分析，同时提供DSL（DataFrame）， 并支持多种外部输入。 Apache Spark部件架构如图1所示。本文档重点介绍Spark、Spark SQL和Spark Streaming应用开发指导。
支持界面删除主题（仅0.8.2版本并设置参数“delete.topic.enable = true”的集群支持） 支持批量生成多个主题的分区分配，并可选择要使用的分区方案 支持批量运行重新分配多个主题的分区 支持为已有主题增加分区 支持更新现有主题的配置 可以为分区级别和主题级别度量标准启用
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