partitions参数提高并行度 操作场景 Spark作业在执行shuffle类语句,包括group by、join等场景时,常常会出现数据倾斜的问题,导致作业任务执行缓慢。 该问题可以通过设置spark.sql.shuffle.partitions提高shuffle read task的并行度来进行解决。
); select cast(186 as varchar); try_cast(value AS type) → type 与cast()相似,区别是转换失败返回null。 select try_cast(1860 as tinyint); _col0 ------- NULL
nce次匹配pattern的子串,以及之后匹配pattern的子串,全都替换成指定字符串replace_string后,返回结果字符串。 相似函数:regexp_replace1,regexp_replace1函数用于将source字符串中第occurrence次匹配patter
CREATE VIEW语句 语法定义 CREATE VIEW [IF NOT EXISTS] view_name [{columnName [, columnName ]* }] [COMMENT view_comment] AS query_expression 功能描述
不会在排名序列中产生间隙。 ROW_NUMBER() 在窗口分区内根据 rows 的排序为每一行分配一个唯一的序列号,从一开始。ROW_NUMBER 和 RANK 相似。ROW_NUMBER 按 顺序对所有行进行编号(例如 1,2,3,4,5)。RANK 为等值 row 提供相同的序列值(例如 1,2,2,4,5)。
= 管理单元 * 4。 Spark资源并行度由Executor数量和Executor CPU核数共同决定。 管理单元 设置管理单元的CU数。 并行数 作业的并行数是指作业中各个算子的并行执行的子任务的数量,即算子子任务数就是其对应算子的并行度。 说明: 并行数不能大于计算单元(CU数量-管理单元CU数量)的4倍。
(3 rows) COALESCE coalesce(value[, ...]) 返回参数列表中的第一个非空value。与CASE表达式相似,仅在必要时计算参数。 可类比MySQL的nvl功能,经常用于转空值为0或者' '(空字符)。 select coalesce(a,0)
云容器引擎-成长地图 | 华为云 数据湖探索 数据湖探索(Data Lake Insight,简称DLI)是完全兼容Apache Spark、Apache Flink、HetuEngine生态,提供一站式的流处理、批处理、交互式分析的Serverless融合处理分析服务。用户不需
创建视图 功能描述 创建视图。 语法格式 1 CREATE [OR REPLACE] VIEW view_name AS select_statement; 关键字 CREATE VIEW:基于给定的select语句创建视图,不会将select语句的结果写入磁盘。 OR REP
);-- hello world jaro_distance(STRING str1, STRING str2) 描述:比较两个字符串的相似度。 select JARO_DISTANCE('hello', 'hell');-- 0.9333333333333332 FNV_HASH(type
sink.parallelism 否 (none) Interger 定义upsert-kafka sink 算子的并行度。默认情况下,由框架确定并行度,与上游链接算子的并行度保持一致。 properties.* 否 (none) String 该选项可以传递任意的 Kafka 参数。 选项的后缀名必须匹配定义在
Maxwell Format 功能描述 Flink 支持将 Maxwell JSON 消息解释为 INSERT/UPDATE/DELETE 消息到 Flink SQL 系统中。在许多情况下,这对于利用此功能很有用。 例如: 将数据库中的增量数据同步到其他系统 审计日志 数据库的实时物化视图
Flink作业高可靠推荐配置指导(异常自动重启) 操作场景 本节操作介绍创建Flink作业时,配置流应用实现高可靠性能的操作方法。 操作步骤 用户在消息通知服务(SMN)中提前创建一个“主题”,并将其指定的邮箱或者手机号添加至主题订阅中。此时指定的邮箱或者手机会收到请求订阅的通知,单击链接确认订阅即可。
INNER/LEFT/RIGHT/FULL OUTER INNER/LEFT/RIGHT/FULL OUTER 这几种窗口关联的语法非常相似,我们在这里只举一个 FULL OUTER JOIN 的例子。 当执行窗口关联时,所有具有相同 key 和相同滚动窗口的数据会被关联在一起。这里给出一个基于
测试地址连通性 DLI提供的“测试地址连通性”用于验证DLI队列与目标地址之间的网络连通性。 常用于读写外部数据源场景,在配置了跨源连接后,检验DLI队列与绑定的跨源对端地址之间的通信能力。 测试队列与数据源地址连通性 登录DLI管理控制台,选择“资源管理 > 队列管理”。 在“
96);-- 0.6244717358814612 cosine_similarity(x, y) → double 返回稀疏向量x和y之间的余弦相似度。 SELECT cosine_similarity (MAP(ARRAY['a'],ARRAY[1.0]),MAP(ARRAY['a']
单TM所占CU数 manager_cu_number 否 Integer 管理单元CU数。 parallel_number 否 Integer 最大并行度。 并行数为作业每个算子的并行数,适度增加并行数会提高作业整体算力,但也须考虑线程增多带来的切换开销,上限是计算单元CU数的4倍,最佳实践为计算单元CU数的1-2倍。
图解数据湖探索
使用DLI增强型跨源时,弹性资源池/队列的网段与数据源网段不能重合。 访问跨源表需要使用已经创建跨源连接的队列。 跨源表不支持Preview预览功能。 检测连通性要求 检测跨源连接的连通性时对IP约束限制如下: IP必须为合法的IP地址,用“.”分隔的4个十进制数,范围是0-255。 测试时IP地址后
在DLI控制台配置数据库权限 数据库权限操作场景 针对不同用户,可以通过权限设置分配不同的数据库权限。 管理员用户和数据库的所有者拥有所有权限,不需要进行权限设置且其他用户无法修改其数据库权限。 给新用户设置数据库权限时,该用户所在用户组的所属区域需具有Tenant Guest权限。关于Tenant
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