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return tuple2.value(); } }); // 汇总计算字数的总时间。 JavaPairDStream<String, Integer> wordCounts = lines.mapToPair( new PairFunction<String
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可为空的元素。当第一个可为空的元素小于，等于或大于第二个可为空的元素时，它将返回-1、0或1。如果比较器函数返回其他值（包括NULL），则查询将失败并引发错误。 SELECT array_sort(ARRAY [3, 2, 5, 1, 2], (x, y) -> IF(x < y
schemaFemaleInfo.registerTempTable("FemaleInfoTable"); // 执行SQL查询 Dataset<ROW> femaleTimeInfo = spark.sql("select * from " +
执行以下命令创建Hive表。 可以在Hue UI里Hive面板里面直接输入以下的SQL语句。 图1 执行Hive SQL CREATE DATABASE test; CREATE TABLE IF NOT EXISTS `test`.`usr` (user_id int comment
如何开发Flume第三方插件 安装Flume客户端，如安装目录为“/opt/flumeclient”。 将自主研发的代码打成jar包。 建立插件目录布局。 进入“Flume客户端安装目录/fusionInsight-flume-*/plugins.d”路径下，使用以下命令建立目录，可根据实际业务进行命名，无固定名称：
ol 用于Client与ResourceManager之间。Client通过该协议可实现将应用程序提交到ResourceManager上，查询应用程序的运行状态或者中止应用程序等功能。 表1 ApplicationClientProtocol常用方法 方法 说明 forceKil
MRS提供的弹性伸缩能力，可以帮助用户在进行批量分析操作时，将分析节点扩容到指定规模，而计算完毕后，则自动释放计算节点，尽可能的降低使用成本。 平衡突发查询 大数据集群上，由于有大量的数据，企业会经常面临临时的分析任务，例如支撑企业决策的临时数据报表等，都会导致对于资源的消耗在极短时间内剧增。
flatMap(_.split(" ")).groupBy("value").count() //开始运行将运行计数打印到控制台的查询。 val query = wordCounts.writeStream .outputMode("complete")
223,372,036,854,775,807。 Decimal 默认值是(10,0)，最大值是(38,38)。 说明： 当进行带过滤条件的查询时，为了得到准确的结果，需要在数字后面加上BD。例如，select * from carbon_table where num = 1234567890123456
schemaFemaleInfo.registerTempTable("FemaleInfoTable"); // 执行SQL查询 Dataset<ROW> femaleTimeInfo = spark.sql("select * from " +
flatMap(_.split(" ")).groupBy("value").count() //开始运行将运行计数打印到控制台的查询。 val query = wordCounts.writeStream .outputMode("complete")
(3 rows) 在Analyze nation表之后： Analyze nation; ANALYZE: 6 rows --查询分析后的结果 SHOW STATS FOR nation; column_name | data_size | distinct_values_count
Spark Core数据序列化 操作场景 Spark支持两种方式的序列化 ： Java原生序列化JavaSerializer Kryo序列化KryoSerializer 序列化对于Spark应用的性能来说，具有很大的影响。在特定的数据格式的情况下，KryoSerializer的性
数据序列化 操作场景 Spark支持两种方式的序列化 ： Java原生序列化JavaSerializer Kryo序列化KryoSerializer 序列化对于Spark应用的性能来说，具有很大的影响。在特定的数据格式的情况下，KryoSerializer的性能可以达到JavaS
return tuple2.value(); } }); //汇总计算字数的总时间。 JavaPairDStream<String, Integer> wordCounts = lines.mapToPair( new PairFunction<String
配置Spark Eventlog日志回滚 配置场景 当Spark开启事件日志模式，即设置“spark.eventLog.enabled”为“true”时，就会往配置的一个日志文件中写事件，记录程序的运行过程。当程序运行很久，job很多，task很多时就会造成日志文件很大，如JDBCServer、Spark
配置Spark Eventlog日志回滚 配置场景 当Spark开启事件日志模式，即设置“spark.eventLog.enabled”为“true”时，就会往配置的一个日志文件中写事件，记录程序的运行过程。当程序运行很久，job很多，task很多时就会造成日志文件很大，如JDBCServer、Spark
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