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长整型时间转换 概述 “长整型时间转换”算子，用于配置长整型数值与日期的转换。 输入与输出 输入：需要转换的字段 输出：转换后的新字段 参数说明 表1 算子参数说明 参数 含义 类型 是否必填 默认值 转换类型 配置长整型时间转换类型： long to date：长整型数值转换为DATE类型。
字符串逆序转换 概述 “字符串逆序转换”算子，用于配置已生成的字段通过逆序，转换出新的字段。 输入与输出 输入：需要逆序的字段 输出：逆序转换后的字段 参数说明 表1 算子参数说明 参数 含义 类型 是否必填 默认值 逆序转换的字段 配置字符串逆序转换的字段相关信息： 输入字段名
字符串大小写转换 概述 “字符串大小写转换”算子，用于配置已生成的字段通过大小写变换，转换出新的字段。 输入与输出 输入：需要转换大小写的字段 输出：转换后的字段 参数说明 表1 算子参数说明 参数 含义 类型 是否必填 默认值 转换后的字段 配置字符串大小写转换的字段相关信息：
字符串空格清除转换 概述 “字符串空格清除转换”算子，用于配置已生成的字段通过清除空格，转换出新的字段。 输入与输出 输入：需要清除空格的字段 输出：转换后的字段 参数说明 表1 算子参数说明 参数 含义 类型 是否必填 默认值 清除空格的字段 配置字符串空格清除的字段相关信息：
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
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
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。
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
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
涉及HBase或Hive导入导出时，必须填写。 转换算子 数据转换的中间转换步骤，属于可选类型，各个转换算子可任意搭配使用。转换算子是针对字段而言，必须先使用输入算子，将数据转换成字段。 输出算子 数据转换的最后一步，每次转换有且只能有一种输出算子，用于输出处理后的字段。涉及H
涉及HBase或Hive导入导出时，必须填写。 转换算子 数据转换的中间转换步骤，属于可选类型，各个转换算子可任意搭配使用。转换算子是针对字段而言，必须先使用输入算子，将数据转换成字段。 输出算子 数据转换的最后一步，每次转换有且只能有一种输出算子，用于输出处理后的字段。涉及H
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
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
HQL语言操作结构化数据，其基本原理是将HQL语言自动转换成Mapreduce任务或Spark任务，从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。 Hive主要特点如下： 通过HQL语言非常容易的完成数据提取、转换和加载（ETL）。 通过HQL完成海量结构化数据分析。
HQL语言操作结构化数据，其基本原理是将HQL语言自动转换成MapReduce任务或Spark任务，从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。 Hive主要特点如下： 通过HQL语言非常容易的完成数据提取、转换和加载（ETL）。 通过HQL完成海量结构化数据分析。
HQL语言操作结构化数据，其基本原理是将HQL语言自动转换成Mapreduce任务或Spark任务，从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。 Hive主要特点如下： 通过HQL语言非常容易的完成数据提取、转换和加载（ETL）。 通过HQL完成海量结构化数据分析。
操作结构化数据，其基本原理是将HiveQL语言自动转换成MapReduce任务或Spark任务，从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。 Hive主要特点如下： 通过HiveQL语言非常容易的完成数据提取、转换和加载（ETL）。 通过HiveQL完成海量结构化数据分析。
HQL语言操作结构化数据，其基本原理是将HQL语言自动转换成MapReduce任务或Spark任务，从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。 Hive主要特点如下： 通过HQL语言非常容易的完成数据提取、转换和加载（ETL）。 通过HQL完成海量结构化数据分析。
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