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流式处理（Streaming Processing）：支持秒级延迟的流式处理，可支持多种外部数据源。 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。 MRS对外提供了基于Spark组件的应用开发样例工程，本实践
数据输出的相关接口 API 说明 def print(): DataStreamSink[T] 数据输出以标准输出流打印出来。 def printToErr() 数据输出以标准error输出流打印出来。 def writeAsText(path: String): DataStreamSink[T]
数据输出的相关接口 API 说明 def print(): DataStreamSink[T] 数据输出以标准输出流打印出来。 def printToErr() 数据输出以标准error输出流打印出来。 def writeAsText(path: String): DataStreamSink[T]
数据输出的相关接口 API 说明 def print(): DataStreamSink[T] 数据输出以标准输出流打印出来。 def printToErr() 数据输出以标准error输出流打印出来。 def writeAsText(path: String): DataStreamSink[T]
数据输出的相关接口 API 说明 def print(): DataStreamSink[T] 数据输出以标准输出流打印出来。 def printToErr() 数据输出以标准error输出流打印出来。 def writeAsText(path: String): DataStreamSink[T]
API 说明 public DataStreamSink<T> print() 数据输出以标准输出流打印出来。 public DataStreamSink<T> printToErr() 数据输出以标准error输出流打印出来。 public DataStreamSink<T> writeAsText(String
API 说明 public DataStreamSink<T> print() 数据输出以标准输出流打印出来。 public DataStreamSink<T> printToErr() 数据输出以标准error输出流打印出来。 public DataStreamSink<T> writeAsText(String
API 说明 public DataStreamSink<T> print() 数据输出以标准输出流打印出来。 public DataStreamSink<T> printToErr() 数据输出以标准error输出流打印出来。 public DataStreamSink<T> writeAsText(String
API 说明 public DataStreamSink<T> print() 数据输出以标准输出流打印出来。 public DataStreamSink<T> printToErr() 数据输出以标准error输出流打印出来。 public DataStreamSink<T> writeAsText(String
根据界面提示，在第一个输入框填写目录的父目录完整路径，需要与当前存在的目录完全匹配。例如“/tmp”。 在第二个输入框输入正则表达式，支持标准正则表达式。例如要筛选父目录中所有的文件或子目录，输入“([\s\S]*?)”。例如要筛选命名规则为字母数字组合的文件，如file1可输入“file\d*”。
根据界面提示，在第一个输入框填写HBase表所在的命名空间，需要与当前存在的命名空间完全匹配。例如“default”。 在第二个输入框输入正则表达式，支持标准正则表达式。例如要筛选命名空间中所有的表，输入“([\s\S]*?)”。例如要筛选命名规则为字母数字组合的表，如tb1可输入“tb\d*”。
流式处理（Streaming Processing）：支持秒级延迟的流式处理，可支持多种外部数据源。 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。 本文档重点介绍Spark、Spark SQL和Spark Streaming应用开发指导。
流式处理（Streaming Processing）：支持秒级延迟的流式处理，可支持多种外部数据源。 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。 本文档重点介绍Spark、Spark SQL和Spark Streaming应用开发指导。
流式处理（Streaming Processing）：支持秒级延迟的流式处理，可支持多种外部数据源。 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。 本文档重点介绍Spark、Spark SQL和Spark Streaming应用开发指导。
根据界面提示，在第一个输入框填写Hive表所在的数据库，需要与当前存在的数据库完全匹配。例如“defalut”。 在第二个输入框输入正则表达式，支持标准正则表达式。例如要筛选数据库中所有的表，输入“([\s\S]*?)”。例如要筛选命名规则为字母数字组合的表，如tb1可输入“tb\d*”。
流式处理（Streaming Processing）：支持秒级延迟的流式处理，可支持多种外部数据源。 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。 本文档重点介绍Spark、Spark SQL和Spark Streaming应用开发指导。
弹性云服务器的“可用区”、“虚拟私有云”、“安全组”，需要和待访问集群的配置相同。 选择一个Windows系统的公共镜像。例如，选择一个标准镜像“Windows Server 2012 R2 Standard 64bit(40GB)”。 其他配置参数详细信息，请参见购买弹性云服务器。
2020-01-01 select trunc(date '2020-07-08','MM');-- 2020-07-01 使用下列 SQL 标准函数时，兼容使用圆括号的方式： current_date current_time current_timestamp localtime
get_customer_name('John Doe') ) 聚合函数中case when语法改写成filter语法 在聚合函数中，FILTER是更符合SQL标准用于过滤的语法，并且能获得更多的性能提升。FILTER是用于聚合函数的修饰符，用于限制聚合中使用的值。 【示例】在某些场景下需要从不同维度
弹性云服务器的“可用区”、“虚拟私有云”、“安全组”，需要和待访问集群的配置相同。 选择一个Windows系统的公共镜像。例如，选择一个标准镜像“Windows Server 2012 R2 Standard 64bit(40GB)”。 其他配置参数详细信息，请参见购买弹性云服务器。
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