检测到您已登录华为云国际站账号,为了您更好的体验,建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
提供一个客户端可嵌入的JDBC驱动,Phoenix查询引擎将SQL输入转换为一个或多个HBase scan,编译并执行扫描任务以产生一个标准的JDBC结果集。 约束与限制 已安装DBeaver 6.3.5版本,DBeaver软件下载链接为:https://dbeaver.io/files/6
面临数据源种类繁多、数据集结构化混合、相关数据存放分散等困境,导致跨源查询开发成本高,跨源复杂查询耗时长。 HetuEngine提供了统一标准SQL实现跨源协同分析,简化跨源分析操作。 图1 FineBI访问MRS HetuEngine 约束与限制 已安装FineBI 5.1.9版本。
java。 本章节只适用于MRS产品Storm与Kafka组件间的访问。本章中描述的jar包的具体版本信息请以实际情况为准。 应用开发操作步骤 确认华为MRS产品Storm和Kafka组件已经安装,并正常运行。 参考获取MRS应用开发样例工程,获取样例代码解压目录中“src\storm-e
-- 关闭Archive操作 Spark离线完成Compaction计划的执行,以及Clean和Archive操作 在调度平台(可以使用华为的DataArts)运行一个定时调度的离线任务来让Spark完成Hudi表的Compaction计划执行以及Clean和Archive操作。
个人私有化数据,避免慢盘隔离时对业务造成影响; 自动触发慢盘隔离动作后,对于原来写两副本数据存在单副本运行的场景,存在一定风险,请知;同时华为侧运维人员会尽快对慢盘进行替换; 慢盘自动隔离能力支持单节点同时出现多个慢盘【默认配置为4】时自动隔离节点,此时该节点会变成隔离状态,客户
2001:db8::1 (1 row) UUID 标准UUID (Universally Unique IDentifier),也被称为GUID (Globally Unique IDentifier)。 遵从RFC 4122标准所定义的格式。 示例: select UUID '
云硬盘单价 * 购买数量 * 购买时长 本例中,在第一个计费周期内MRS普通版集群的使用量为1316秒,单价可在MRS价格计算器中查询。 抹零金额 华为云产品定价精度为小数点后8位(单位:元),因此在计费过程中会产生小数点后8位的资源使用费用。而在实际扣费时,仅扣除到小数点后2位,小数点后
展。 图1 Doris架构 表1 参数说明 名称 说明 MySQL Tools Doris采用MySQL协议,高度兼容MySQL语法,支持标准SQL,用户可以通过各类客户端工具来访问Doris,并支持与BI工具无缝对接。 FE 主要负责用户请求的接入、查询解析规划、元数据的管理、节点管理相关工作。
服务接口,对上层应用提供接口化的数据服务能力。数据服务能力由DataArts Studio的DLM组件提供。 JDBC直连:Doris提供标准的JDBC接口,在BI工具对接等场景中,也可以直接使用JDBC接口连接Doris进行数据查询。 离线数据集成:离线数据集成可以从数据湖中集
个人私有化数据,避免慢盘隔离时对业务造成影响; 自动触发慢盘隔离动作后,对于原来写两副本数据存在单副本运行的场景,存在一定风险,请知;同时华为侧运维人员会尽快对慢盘进行替换。 慢盘自动隔离能力支持单节点同时出现多个慢盘【默认配置为4】时自动隔离节点,此时该节点会变成隔离状态,客户
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。
请从Flink服务端安装目录获取相关的依赖包。 请从Kafka环境中获取Kafka依赖包。 具体依赖包请查看参考信息。 配置Maven。 参考配置华为开源镜像仓章节描述,增加开源镜像仓地址等配置信息到本地Maven的“setting.xml”配置文件。 修改完成后,在IntelliJ IDEA选择“File
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
'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
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
Long 返回DataFrame中的行数。 describe(cols: String*): DataFrame 计算统计信息,包含计数,平均值,标准差,最小值和最大值。 first(): Row 返回第一行。 Head(n:Int): Row 返回前n行。 show(numRows: Int
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)