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from_base, int to_base) conv(string num, int from_base, int to_base) 对num做进制转换操作，示例为从10进制转为2进制 select conv('123',10,2); -- 1111011 rand() → double 返回0到1之间的随机小数
Spark Structured Streaming对接Kafka样例程序（Scala） 功能介绍 使用Structured Streaming，从kafka中读取广告请求数据、广告展示数据、广告点击数据，实时获取广告有效展示统计数据和广告有效点击统计数据，将统计结果写入kafka中。
Spark Structured Streaming对接Kafka样例程序（Scala） 功能介绍 使用Structured Streaming，从kafka中读取广告请求数据、广告展示数据、广告点击数据，实时获取广告有效展示统计数据和广告有效点击统计数据，将统计结果写入kafka中。
创建HBase表Region 功能简介 一般通过org.apache.hadoop.hbase.client.HBaseAdmin进行多点分割。注意：分割操作只对空Region起作用。 本例使用multiSplit进行多点分割将HBase表按照“-∞~A”“A~D”、“D~F”、
Spark Structured Streaming对接Kafka样例程序（Scala） 功能介绍 使用Structured Streaming，从kafka中读取广告请求数据、广告展示数据、广告点击数据，实时获取广告有效展示统计数据和广告有效点击统计数据，将统计结果写入kafka中。
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Spark Structured Streaming对接Kafka样例程序（Scala） 功能介绍 使用Structured Streaming，从Kafka中读取广告请求数据、广告展示数据、广告点击数据，实时获取广告有效展示统计数据和广告有效点击统计数据，将统计结果写入kafka中。
tics(stats); free(buffer); 断开HDFS文件系统连接。 hdfsDisconnect(fs); 准备运行环境 在节点上安装客户端，例如安装到“/opt/client”目录，安装方法可参考《MapReduce服务用户指南》的“客户端管理”章节。 确认服务端HDFS组件已经安装，并正常运行。
可能原因 磁盘老化。 处理步骤 更换磁盘。 在FusionInsight Manager界面，选择“运维 > 告警 > 告警”。 查看该告警的详细信息，查看定位信息中对应的“主机名”字段和“磁盘名”字段的值，获取该告警上报的故障磁盘信息。 更换硬盘。 检查告警是否清除。 是，操作结束。
OpenTSDB应用开发常用概念 基本概念 data point：时间序列数据点，包括metric、timestamp、value和tag。表示某个metric在某个时间点的数值。 metric：指标项。例如，在系统监控中的CPU使用率、内存、IO等指标。 timestamp：U
ClickHouse业务量一直比较大，可以适当在ClickHouse配置界面调大ZNODE_GROWTH_LIMIT阈值； ClickHouse存在业务大的变更或者迁移、导数据的动作。 处理步骤 选择“集群 > ClickHouse > 实例 > 全部配置”，搜索“ZNODE_GROWTH_LIM
启用物化视图改写能力 开启物化视图改写能力之后，HetuEngine会根据用户输入的SQL语句判断是否满足物化视图改写，将能匹配到物化视图的查询或者子查询转换为物化视图，避免了数据的重复计算。 配置HetuEngine物化视图改写能力 父主题： 配置HetuEngine物化视图
主备集群数据，减少查询毛刺，具体表现为： 高成功率：双并发读机制，保证每一次读请求的成功率。 可用性：单集群故障时，查询业务不中断。短暂的网络抖动也不会导致查询时间变长。 通用性：双读特性不支持双写，但不影响原有的实时写场景。 易用性：客户端封装处理，业务侧不感知。 HBase双读使用约束：
Scan中新增反向扫描方法设置isReversed()和setReversed(boolean reversed)。 HBase 0.98到1.0的API变更，请参考：https://issues.apache.org/jira/browse/hbase-10602。 HBase 1.0 建议不要使用org
如何防止insert overwrite语句误操作导致数据丢失 问题 如何对重点目录进行保护，防止“insert overwrite”语句误操作导致数据丢失？ 回答 当用户要对Hive重点数据库、表或目录进行监控，防止“insert overwrite”语句误操作导致数据丢失时，可以利用Hive配置中的“hive
如何防止insert overwrite语句误操作导致数据丢失 问题 如何对重点目录进行保护，防止“insert overwrite”语句误操作导致数据丢失？ 回答 当用户要对Hive重点数据库、表或目录进行监控，防止“insert overwrite”语句误操作导致数据丢失时，可以利用Hive配置中的“hive
Engine支持的数据类型。 “return_type”需要为HetuEngine支持的数据类型，要与函数的返回实际类型匹配，不做类型强制转换。 可以指定一组特征来修饰函数并指定其行为，每个特征最多只能指定一次，详情请参考表1。 表1 特征说明 特征 默认值 描述 Language
[5, 6, 7] | [25, 36, 49] (3 rows) 利用transform()函数将数组元素转为字符串，无法转换则转为NULL输出，避免报错产生： SELECT transform(prices, n -> TRY_CAST(n AS VARCHAR)
--help、-h 查看帮助 N false --support-timestamp 将原始类型中'INT64'的TIMESTAMP_MICROS转换为Hive的timestamp N false --decode-partition 如果分区在写入过程中已编码，则解码分区值 N false
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