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cardinality(array[1,2,3,4,5,6]); --6 concat(array1, array2, ..., arrayN) 描述：此函数提供与sql标准连接运算符(||)相同的功能。 combinations(array(T), n) -> array(array(T)) 描述：返回输入数组的n个元素子组。
对系统的影响 磁盘容量不足会导致Kafka写入数据失败。 可能原因 用于存储Kafka数据的磁盘配置（如磁盘数目、磁盘大小等），无法满足当前业务数据流量，导致磁盘使用率达到上限。 数据保存时间配置过长，数据累积达到磁盘使用率上限。 业务规划不合理，导致数据分配不均，使部分磁盘达到使用率上限。
组件业务用户 执行以下命令，切换到Kafka客户端安装目录。 cd Kafka/kafka 使用“kafka-configs.sh”进行Kafka流量控制，常用命令如下。 命令中使用到的部分参数值获取方式如下，具体以实际获取信息为准。 ZooKeeper的任意一个节点的业务IP：登录FusionInsight
在Map中不需要重复login，会使用main方法中配置的鉴权信息 String krb5 = "krb5.conf"; String jaas = "jaas_mr.conf"; // 这些文件上传自main方法 File jaasFile
端。 如果数据要备份至OBS中，需要当前集群已对接OBS，并具有访问OBS的权限。 备份CDL业务数据 在FusionInsight Manager，选择“运维 > 备份恢复 > 备份管理”。 单击“创建”。 在“任务名称”填写备份任务的名称。 在“备份对象”选择待操作的集群。 在“备份类型”选择备份任务的运行类型。
端感知集群节点变化，易用性不佳。 针对上述风险，MRS服务提供了基于弹性负载均衡ELB的部署架构图1。基于ELB的部署架构，可以将用户访问流量自动均匀分发到多台后端节点，扩展系统对外的服务能力，实现更高水平的应用容错。当其中一台ClickHouse后端节点发生故障时，ELB通过故障转移方式正常对外提供服务。
通过访问Manager接口完成删除用户。 代码样例 以下代码片段是删除用户的示例，在“rest”包的“UserManager”类的main方法中。 //访问Manager接口完成删除用户 operationName = "DeleteUser";
通过访问Manager接口完成添加用户。 代码样例 以下代码片段是添加用户的示例，在“rest”包的“UserManager”类的main方法中。 //访问Manager接口完成添加用户 operationName = "AddUser"; operationUrl
通过访问Manager接口完成查找用户。 代码样例 以下代码片段是查找用户的示例，在“rest”包的“UserManager”类的main方法中。 //访问Manager接口完成查找用户列表 operationName = "QueryUserList";
术方案。传统的SparkSQL是基于行式数据，通过JVM的codegen来实现查询加速的，由于JVM对生成的java代码存在各种约束，比如方法长度，参数个数等，以及行式数据对内存带宽的利用率不足，因此存在性能提升空间。使用成熟的向量化的c++加速库后，数据采用向量化格式存在内存中
返回一个数组，包含DataFrame的所有列。 count() 返回DataFrame中的行数。 describe() 计算统计信息，包含计数，平均值，标准差，最小值和最大值。 first() 返回第一行。 head(n) 返回前n行。 show() 用表格形式显示DataFrame。 take(num)
返回一个数组，包含DataFrame的所有列。 count() 返回DataFrame中的行数。 describe() 计算统计信息，包含计数，平均值，标准差，最小值和最大值。 first() 返回第一行。 head(n) 返回前n行。 show() 用表格形式显示DataFrame。 take(num)
json_format和CAST(json AS VARCHAR)具有完全不同的语义。 json_format将输入JSON值序列化为遵守7159标准的JSON文本。JSON值可以是JSON对象、JSON数组、JSON字符串、JSON数字、true、false或null： SELECT json_format(JSON
SinkFunction[T]): DataStreamSink[T] 用户自定义的数据输出，addSink方法通过flink-connectors支持数据输出到Kafka，主要实现方法为SinkFunction的invoke方法。 def addSink(fun: T => Unit): DataStreamSink[T]
SinkFunction[T]): DataStreamSink[T] 用户自定义的数据输出，addSink方法通过flink-connectors支持数据输出到Kafka，主要实现方法为SinkFunction的invoke方法。 def addSink(fun: T => Unit): DataStreamSink[T]
SinkFunction[T]): DataStreamSink[T] 用户自定义的数据输出，addSink方法通过flink-connectors支持数据输出到Kafka，主要实现方法为SinkFunction的invoke方法。 def addSink(fun: T => Unit): DataStreamSink[T]
'aac', 'zq'); -- 'zbd' Unicode函数 normalize(string) → varchar 描述：返回NFC形式的标准字符串。 select normalize('e'); _col0 ------- e (1 row) normalize(string
证查询数据无重复数据。可以通过argMax函数或其他方式规避此问题。 数据修改 建议慎用delete、update的mutation操作 标准SQL的更新、删除操作是同步的，即客户端要等服务端返回执行结果（通常是int值）；而ClickHouse的update、delete是通过
返回一个数组，包含DataFrame的所有列。 count() 返回DataFrame中的行数。 describe() 计算统计信息，包含计数，平均值，标准差，最小值和最大值。 first() 返回第一行。 head(n) 返回前n行。 show() 用表格形式显示DataFrame。 take(num)
返回DataFrame的行数。 DataFrame describe(java.lang.String... cols) 计算统计信息，包含计数，平均值，标准差，最小值和最大值。 Row first() 返回第一行。 Row[] head(int n) 返回前n行。 void show() 用表
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