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DefaultHoodieRecordPayload Hudi中默认使用DefaultHoodieRecordPayload，该Payload通过比较增量数据与存量数据的preCombineField字段值的大小来决定同主键的存量数据是否能被同主键的增量数据更新。在同主键的增量数据的
InternalRow]] 例子： CarbonSegmentUtil.getFilteredSegments(carbonrdd) 可以通过传入sql语句来获取过滤后的segment： /** * Returns an array of valid segment numbers
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order_id, SUM(total) FROM orders_with_total GROUP BY order_id; 窗口聚合语句 通过窗口聚合进行分组的查询将计算每个组的单个结果行。 该语句适用于MRS 3.1.2-LTS及以上版本集群中的Flink。 语法： SELECT
000条数据。每一个表上都有过滤条件，其Join关系如所图2示： 图2 Join关系 CBO应该先选择能起到更好过滤效果的表来Join。 通过分析min，max，NDV，以及数据条数。CBO估算出不同维度表的选择率，详情如表1所示。 表1 数据过滤 表名 原始数据条数 过滤后数据条数
timestamp) → [same as input] 在timestamp的基础上加上value个unit。如果想要执行相减的操作，可以通过将value赋值为负数来完成。 SELECT date_add('second', 86, TIMESTAMP '2020-03-01 00:00:00');--
12] map_zip_with(map(K, V1), map(K, V2), function(K, V1, V2, V3)) 描述：通过将函数应用于具有相同键的一对值，将两个给定的map合并为一个map。对于仅在一个map中显示的键，将传递NULL作为缺少键的值。 SELECT
5000.0 | 1 d2 | user4 | 4000.0 | 2 Aggregate Functions 所有的聚合函数都能通过添加over子句来当做窗口函数使用。聚合函数将在当前窗口框架下的每行记录进行运算。 下面的查询生成每个职员按天计算的订单价格的滚动总和。 select
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