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用（连接操作 ||）时能提供数据类型隐式转换功能。 类型隐式转换功能是可以打开、关闭的，默认是关闭状态，使用前需要先打开隐式转换功能。 在Session级别开启隐式转换 登录HetuEngine客户端。 执行以下命令，开启数据类型隐式转换功能。 set session impli
HetuEngine隐式转换对照表 在开启隐式转换功能后，当数据类型不匹配时会隐式转换，但并是不是所有的数据类型都支持隐式转换。以下为当前隐式转换功能支持的数据类型转换表： 表1 隐式转换对照表 - BOOLEAN TINYINT SMALLINT INTEGER BIGINT REAL
关闭HetuEngine数据类型隐式转换 在Session级别关闭隐式转换 登录HetuEngine客户端。 执行以下命令，关闭隐式转换功能。 set session implicit_conversion=false; 在Session级别关闭UDF函数运算结果的隐式转换 登录HetuEngine客户端。
集群在线扩缩容 大数据集群的处理能力通常可以通过增加集群的节点数来横向扩展，当集群规模不符合业务要求时，用户可以通过该功能进行集群节点规模的调整，进行扩容或者缩容；在缩容节点时，MRS会智能地选择负载最少或者迁移数据量最小节点，并且在缩容过程中，缩容节点不再接收新的任务，正在执行
转换MRS按需集群为包周期集群 如果用户想要将按需计费的集群转为更经济的包年/包月的包周期集群，可使用该指导进行操作。 集群状态为“运行中”或“停止中”时，可以进行转包周期操作。 转换MRS按需集群为包周期集群 登录MRS管理控制台。 在左侧导航栏中选择“现有集群”。 在需要转包
Loader转换类算子 长整型时间转换 空值转换 增加常量字段 随机值转换 拼接转换 分隔转换 取模转换 剪切字符串 EL操作转换 字符串大小写转换 字符串逆序转换 字符串空格清除转换 过滤行转换 更新域 父主题： Loader算子帮助
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“增加常量字段”算子，增加两个字段C和D： 转换后，将A、B、C和D按顺序输出，结果如下： 父主题： 转换算子
Hive复杂类型字段名称中包含特殊字符，导致建表失败。 回答 Hive不支持复杂类型字段名称中包含特殊字符。 特殊字符是指英文大小写字母、阿拉伯数字、中文字符、葡萄牙文字符以外的其他字符。 用户在创建相关字段时，应避免使用相关特殊字符。 父主题： Hive常见问题
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“增加常量字段”算子，增加两个字段C和D： 转换后，将A、B、C和D按顺序输出，结果如下： 父主题： Loader转换类算子
HetuEngine数据类型隐式转换 开启HetuEngine数据类型隐式转换 关闭HetuEngine数据类型隐式转换 HetuEngine隐式转换对照表 父主题： HetuEngine常见SQL语法说明
通过“CSV文件输入”算子，生成两个字段A和B。 源文件如下： 配置“更新域”算子，当发现值为test时，更新值，在test后面加上good。 转换后，输出A和B，结果如下： 父主题： 转换算子
Bigdata 配置“剪切字符串”算子后，生成两个新字段C和D： 转换后，分别输出这三个字段： abcd,product,abc,prod FusionInsight,Bigdata,Fus,Bigd 父主题： 转换算子
通过“CSV文件输入”算子，生成两个字段A和B。 源文件如下： 配置“更新域”算子，当发现值为test时，更新值，在test后面加上good。 转换后，输出A和B，结果如下： 父主题： Loader转换类算子
HetuEngine智能物化视图概述 基于智能物化视图，HetuEngine可以提供智能预计算与缓存加速能力。HetuEngine QAS角色能够自动提取历史SQL语句进行分析学习，基于收益最大化原则自动生成高价值物化视图的候选SQL。在实际运用中，HetuEngine管理员可选择通过配置“
用于决定hive分区列。 "" hoodie.datasource.hive_sync.partition_extractor_class 用于提取hudi分区列值，将其转换成hive分区列。 org.apache.hudi.hive.SlashEncodedDayPartitionValueExtractor
Bigdata 配置“剪切字符串”算子后，生成两个新字段C和D： 转换后，分别输出这三个字段： abcd,product,abc,prod FusionInsight,Bigdata,Fus,Bigd 父主题： Loader转换类算子
配置使用分布式缓存执行MapReduce任务 配置场景 本章节操作适用于MRS 3.x及之后版本。 分布式缓存在两种情况下非常有用。 滚动升级 在升级过程中，应用程序必须保持文字内容（jar文件或配置文件）不变。而这些内容并非基于当前版本的Yarn，而是要基于其提交时的版本。一般情况下，应用程序（例如MapRedu
配置使用分布式缓存执行MapReduce任务 配置场景 本章节操作适用于MRS 3.x及之后版本。 分布式缓存在两种情况下非常有用。 滚动升级 在升级过程中，应用程序必须保持文字内容（jar文件或配置文件）不变。而这些内容并非基于当前版本的Yarn，而是要基于其提交时的版本。一般情况下，应用程序（例如MapRedu
一个集群内可部署多个HiveServer，负荷分担。对外提供Hive数据库服务，将用户提交的HQL语句进行编译，解析成对应的Yarn任务或者HDFS操作，从而完成数据的提取、转换、分析。 MetaStore 一个集群内可部署多个MetaStore，负荷分担。提供Hive的元数据服务，负责Hive表的结构和属性信息读、写、维护和修改。
Spark是一个开源的并行数据处理框架，能够帮助用户简单、快速的开发，统一的大数据应用，对数据进行离线处理、流式处理、交互式分析等。 用户可以在MRS管理控制台在线创建一个作业并提交运行，也可以通过MRS集群客户端来以命令行形式提交作业。 前提条件 用户已经将运行作业所需的程序包和数据文件上传至OBS系统或HDFS中。
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