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调度Clustering:使用可插拔的Clustering策略创建Clustering计划。 识别符合Clustering条件的文件:根据所选的Clustering策略,调度逻辑将识别符合Clustering条件的文件。 根据特定条件对符合Clustering条件的文件进行分组。
);-- 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
int, name text, value text); 配置“Hive输入”算子,生成三个字段A、B和C: 设置了数据连接器后,单击“自动识别”,系统将自动读取数据库中的字段,可根据需要选择添加,然后根据业务场景手动进行完善或者修正即可,无需逐一手动添加。 此操作会覆盖表格内已有数据。
int, name text, value text); 配置“Spark输入”算子,生成三个字段A、B和C: 设置了数据连接器后,单击“自动识别”,系统将自动读取数据库中的字段,可根据需要选择添加,然后根据业务场景手动进行完善或者修正即可,无需逐一手动添加。 此操作会覆盖表格内已有数据。
SDK概述 本文介绍了MRS服务提供的SDK语言版本,列举了最新版本SDK的获取地址。 在线生成SDK代码 API Explorer能根据需要动态生成SDK代码功能,降低您使用SDK的难度,推荐使用。 您可以在API Explorer中具体API页面的“代码示例”页签查看对应编程语言类型的SDK代码,如图1所示。
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int, name text, value text); 配置“Spark输入”算子,生成三个字段A、B和C: 设置了数据连接器后,单击“自动识别”,系统将自动读取数据库中的字段,可根据需要选择添加,然后根据业务场景手动进行完善或者修正即可,无需逐一手动添加。 此操作会覆盖表格内已有数据。
压缩算法来压缩数据。虽然这些算法可处理任何类型的数据,但如果数据经过排序,相似值在一起出现时,就会获得更好的压缩率。 CarbonData数据加载过程中,数据基于Table中的列顺序进行排序,从而确保相似值在一起出现,以获得更好的压缩率。 由于CarbonData按照Table中
压缩算法来压缩数据。虽然这些算法可处理任何类型的数据,但如果数据经过排序,相似值在一起出现时,就会获得更好的压缩率。 CarbonData数据加载过程中,数据基于Table中的列顺序进行排序,从而确保相似值在一起出现,以获得更好的压缩率。 由于CarbonData按照Table中
name text, value text); 配置“HBase输入”算子,生成三个字段A、B和C: 设置了数据连接器后,可以单击“自动识别”,系统将自动读取数据库中的字段,可根据需要选择添加,然后根据业务场景手动进行完善或者修正即可,无需逐一手动添加。 此操作会覆盖表格内已有数据。
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数据。 取消NettySink算子运行等。 也可以通过其属性获取以下信息: NettySink算子各个并发度的subtaskIndex信息。 NettySink算子的并发度。 RegisterServerHandler 该组件主要是与注册服务器交互的部件,在平台上定义了一系列接口,包括以下几种接口:
<tsd_ip>:所需访问Opentsdb服务的TSD实例IP或主机名。 <start=3y-ago\&m=sum:testdata>:在请求中可能无法识别“&”符号,需对其进行转义。 <python -m json.tool>(可选): 把响应的请求转换为json格式。 [ {
物化视图类型 原表数据与物化视图一致性 灵活性 物化视图开发及维护复杂度 普通物化视图 数据从原表同步到物化视图需要时间窗。 灵活性较高,有新的业务可开发新的物化视图。 可开发复杂逻辑SQL语句的物化视图。 复杂度较高,需要开发很多物化视图,每个物化视图都需要单独去管理和维护。 projection
集群管理 集群生命周期管理 集群在线扩缩容 创建Task节点 自动弹性伸缩 节点隔离 升级Master节点规格 节点标签管理 父主题: 产品功能
rack 3s 0s 优化shuffle并行度,提升Spark加工效率 所谓的shuffle并发度如下图所示: 集群默认是200,作业可以单独设置。如果发现瓶颈stage(执行时间长),且分配给当前作业的核数大于当前的并发数,说明并发度不足。通过以下配置优化。 场景 配置项 集群默认值
compress"="ZSTD_JNI", 'orc.global.compress.level'='3'); 用户可以对特定的数据格式列指定压缩,对业务数据进一步压缩。当前识别的特定格式数据包括:JSON数据列、BASE64数据列、时间戳数据列和UUID数据列。建表时设置表属性参数“orc.column.compress”即可。
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']
enabled 否 true 是否开启在线压缩 compaction.schedule.enabled 否 true 是否阶段性生成压缩plan,即使关闭在线压缩的情况下也建议开启 compaction.tasks 否 10 压缩Hudi表task并行度 index.state.ttl
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