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map 是 无 数据处理规则 生成新字段，值为取模后的值。 字段的值须为整数，否则当前行会成为脏数据。 样例 通过“CSV文件输入”算子，生成两个字段A和B。 源文件如下图： 配置“取模转换”算子，生成两个新字段C和D： 转换后，依次输出A、B、C和D，结果如下： 父主题： 转换算子
map 是 无 数据处理规则 生成新字段，值为取模后的值。 字段的值须为整数，否则当前行会成为脏数据。 样例 通过“CSV文件输入”算子，生成两个字段A和B。 源文件如下图： 配置“取模转换”算子，生成两个新字段C和D： 转换后，依次输出A、B、C和D，结果如下： 父主题： Loader转换类算子
option(OPERATION_OPT_KEY,"delete"). option(PRECOMBINE_FIELD_OPT_KEY, "ts"). option(RECORDKEY_FIELD_OPT_KEY, "uuid"). option(PARTITIONPATH_FIELD_OPT_KEY, "partitionpath")
启动从PgSQL中抓取数据到Hudi任务报错 现象描述 启动从PgSQL中抓取数据到Hudi任务报错：Record key is empty 可能原因 Hudi表主键参数“table.primarykey.mapping”未配置。 处理步骤 登录FusionInsight Manager，选择“集群
BulkLoad和Put应用场景有哪些 问题 HBase支持使用bulkload和put方式加载数据，在大部分场景下bulkload提供了更快的数据加载速度，但bulkload并不是没有缺点的，在使用时需要关注bulkload和put适合在哪些场景使用。 回答 bulkload是
根据table1表数据的key值去table2表做查询。 把前两步相应的数据记录做相加操作。 把上一步骤的结果写到table2表。 打包项目 通过IDEA自带的Maven工具，打包项目，生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中调测Spark应用。 将打包生成的jar包上传到Sp
什么是区域和可用区？ 通常用区域和可用区来描述数据中心的位置，用户可以在特定的区域、可用区创建云服务资源。 区域（Region）：从地理位置和网络时延维度划分，同一个Region内共享弹性计算、块存储、对象存储、VPC网络、弹性公网IP、镜像等公共服务。Region分为通用Reg
'null'] 在从JSON转换为ROW时，支持JSON数组和JSON对象。 JSON数组可以具有混合元素类型，JSON Map可以有混合值类型。这使得在某些情况下无法将其转换为SQL数组和Map。为了解决该问题，HetuEngine支持对数组和Map进行部分转换： SELECT CAST(JSON'[[1
说明： JKS的密钥库和私钥用不同的密码进行保护，而PKCS12的密钥库和私钥用相同密码进行保护。 keystore - ssl启用后密钥存储文件路径，开启ssl后，该参数必填。 keystore-password - ssl启用后密钥存储密码，开启ssl后，该参数必填。 trust-all-certs
algorithm 生成I/O加密密钥时要使用的算法。 HmacSHA256 spark.io.encryption.keySizeBits I/O加密密钥大小（以位为单位）。 256 spark.ssl.ui.enabled 是否为WebUI连接启用SSL认证。 安全模式：true
返回提供的最小值。 批量比较判断：ALL，ANY和SOME 量词ALL，ANY和SOME可以参考以下方式，结合比较操作符一起使用： expression operator quantifier ( subquery ) 以下是一些量词和比较运算符组合的含义，ANY和SOME具有相同的含义，表中的ANY换为SOME也同样：
224268134757361 normal_cdf(mean, sd, v) → double 给定平均值和标准差，计算正态分布函数值。P(N<v;mean,sd)，平均值和v必须是实数值，标准差必须是正实数值。 select normal_cdf(2, 5, 0.95);--
BulkLoad和Put应用场景有哪些 问题 HBase支持使用bulkload和put方式加载数据，在大部分场景下bulkload提供了更快的数据加载速度，但bulkload并不是没有缺点的，在使用时需要关注bulkload和put适合在哪些场景使用。 回答 bulkload是
原因分析 由于窗口使用自定义窗口，这时窗口的状态使用ListState，且同一个key值下，value的值非常多，每次新的value值到来都要使用RocksDB的merge()操作；触发计算时需要将该key值下所有的value值读出。 RocksDB的方式为merge()->merge()
原因分析 由于窗口使用自定义窗口，这时窗口的状态使用ListState，且同一个key值下，value的值非常多，每次新的value值到来都要使用RocksDB的merge()操作；触发计算时需要将该key值下所有的value值读出。 RocksDB的方式为merge()->merge()
假定HBase的table1表存储用户当天消费的金额信息，table2表存储用户历史消费的金额信息。 现table1表有记录key=1,cf:cid=100，表示用户1在当天消费金额为100元。 table2表有记录key=1,cf:cid=1000，表示用户1的历史消息记录金额为1000元。 基于某些业务要求，
login相关配置项。 如果配置了SSL，则必须配置ssl.truststore.location和ssl.truststore.password，前者表示truststore的位置，后者表示truststore密码。 否 说明： 该参数未配置时为非安全Kafka。 如果需要配置SSL，truststore
假定HBase的table1表存储用户当天消费的金额信息，table2表存储用户历史消费的金额信息。 现table1表有记录key=1,cf:cid=100，表示用户1在当天消费金额为100元。 table2表有记录key=1,cf:cid=1000，表示用户1的历史消息记录金额为1000元。 基于某些业务要求，
Map任务分别将两个表文件的记录处理成（Join Key，Value），然后按照Join Key做Hash分区后，送到不同的Reduce任务里去处理。 Reduce任务一般使用Nested Loop方式递归左表的数据，并遍历右表的每一行，对于相等的Join Key，处理Join结果并输出。 以上方
计算二进制块的64位SpookyHashV2哈希值。 hmac_md5(binary, key) → varbinary 使用给定的key计算二进制块的HMAC值（采用 md5）。 hmac_sha1(binary, key) → varbinary 使用给定的key计算二进制块的HMAC值（采用 sha1）。 hmac_sha256(binary
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