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YARN Command介绍 您可以使用YARN Commands对YARN集群进行一些操作，例如启动ResourceManager、提交应用程序、中止应用、查询节点状态、下载container日志等操作。 完整和详细的Command描述可以参考官网文档：http://hadoop
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id='12005000201'; 删除用户信息表。 drop table user_info; 外部分区表的操作： 创建外部分区表并导入数据： 创建外部表数据存储路径： hdfs dfs -mkdir /hive/ hdfs dfs -mkdir /hive/user_info 建表： create
DataStream[T] 在一个KeyedStream上“滚动”reduce。合并当前元素与上一个被reduce的值，然后输出新的值。注意三者的类型是一致的。 def reduce(reducer: ReduceFunction[T]): DataStream[T] def fold[R:
DataStream[T] 在一个KeyedStream上“滚动”reduce。合并当前元素与上一个被reduce的值，然后输出新的值。注意三者的类型是一致的。 def reduce(reducer: ReduceFunction[T]): DataStream[T] def fold[R:
DataStream[T] 在一个KeyedStream上“滚动”reduce。合并当前元素与上一个被reduce的值，然后输出新的值。注意三者的类型是一致的。 def reduce(reducer: ReduceFunction[T]): DataStream[T] def fold[R:
DataStream[T] 在一个KeyedStream上“滚动”reduce。合并当前元素与上一个被reduce的值，然后输出新的值。注意三者的类型是一致的。 def reduce(reducer: ReduceFunction[T]): DataStream[T] def fold[R:
<T> reducer) 在一个KeyedStream上“滚动”reduce。合并当前元素与上一个被reduce的值，然后输出新的值。注意三者的类型是一致的。 public <R> SingleOutputStreamOperator<R> fold(R initialValue
<T> reducer) 在一个KeyedStream上“滚动”reduce。合并当前元素与上一个被reduce的值，然后输出新的值。注意三者的类型是一致的。 public <R> SingleOutputStreamOperator<R> fold(R initialValue
<T> reducer) 在一个KeyedStream上“滚动”reduce。合并当前元素与上一个被reduce的值，然后输出新的值。注意三者的类型是一致的。 public <R> SingleOutputStreamOperator<R> fold(R initialValue
<T> reducer) 在一个KeyedStream上“滚动”reduce。合并当前元素与上一个被reduce的值，然后输出新的值。注意三者的类型是一致的。 public <R> SingleOutputStreamOperator<R> fold(R initialValue
视图权限在SparkSQL权限上的限制与列权限相似，详细如下： 在spark-sql模式下，只有视图权限而没有表权限，且没有HDFS的读取权限时，用户不能访问HDFS上存储的表的数据，即该情况下不支持对该表的视图进行查询。 Beeline/JDBCServer模式下，用户间赋权，例如将A用户创建的视图赋权给B用户时。
视图权限在SparkSQL权限上的限制与列权限相似，详细如下： 在spark-sql模式下，只有视图权限而没有表权限，且没有HDFS的读取权限时，用户不能访问HDFS上存储的表的数据，即该情况下不支持对该表的视图进行查询。 Beeline/JDBCServer模式下，用户间赋权，例如将A用户创建的视图赋权给B用户时。
快速配置常用参数 配置项 说明 默认值 spark.sql.parquet.compression.codec 对于非分区parquet表，设置其存储文件的压缩格式。 在JDBCServer服务端的“spark-defaults.conf”配置文件中进行设置。 snappy spark.dynamicAllocation
快速配置常用参数 配置项 说明 默认值 spark.sql.parquet.compression.codec 对于非分区parquet表，设置其存储文件的压缩格式。 在JDBCServer服务端的“spark-defaults.conf”配置文件中进行设置。 snappy spark.dynamicAllocation
窗口函数跨查询结果的行执行计算。它们在HAVING子句之后但在ORDER BY子句之前运行。调用窗口函数需要使用OVER子句来指定窗口的特殊语法。窗口具有三个组成部分： 分区规范，它将输入行分为不同的分区。这类似于GROUP BY子句如何将行分为聚合函数的不同组。 排序规范，它确定窗口函数将处理输入行的顺序。
data_volume_count 是 Integer 参数解释： Task节点数据磁盘存储数目。 约束限制： 不涉及 取值范围： 0-20 默认取值： 不涉及 data_volume_size 是 Integer 参数解释： Task节点数据磁盘存储大小。传值只需填数字，不需要带单位GB。 约束限制： 不涉及
临时表 数据库临时表的表名，用于临时保存传输过程中的数据，字段需要和“表名”配置的表一致。 oracle-connector 表名 目标表，用于存储数据。 列名 指定要写入的列名，没有指定的列允许被设置为空值或者默认值。 mysql-fastpath-connector 架构名称 数据库模式名。
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