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"some-value") .getOrCreate() import spark.implicits._ //通过隐式转换，将RDD转换成DataFrame，然后注册表 spark.sparkContext.textFile(args(0)).map(_.split("
config.option", "some-value") .getOrCreate(); // 通过隐式转换，将RDD转换成DataFrame JavaRDD<FemaleInfo> femaleInfoJavaRDD = spark.read()
"some-value") .getOrCreate() import spark.implicits._ //通过隐式转换，将RDD转换成DataFrame，然后注册表 spark.sparkContext.textFile(args(0)).map(_.split("
部数据成为脏数据。 配置转换字段类型，与原始数据实际类型不同，全部数据成为脏数据。例如将字符串类型转换为数值类型。 长整型时间转换 原始数据包含NULL值，不做转换处理。 配置输入字段列数，大于原始数据实际包含的字段列数，全部数据成为脏数据。 遇到类型转换错误，当前数据保存为脏数据。
hive.manageFilesourcePartitions=false后，查不到数据（但是实际在Hive查询中是有数据的）。 原因分析 转换格式失败，spark-sql使用其内置的Metastore，而不是Hive中使用的Metastore，所以读取元数据时失败，spark-s
sqlContext = new org.apache.spark.sql.SQLContext(jsc); // 通过隐式转换，将RDD转换成DataFrame JavaRDD<FemaleInfo> femaleInfoJavaRDD = jsc.textFile(args[0])
config.option", "some-value") .getOrCreate(); // 通过隐式转换，将RDD转换成DataFrame JavaRDD<FemaleInfo> femaleInfoJavaRDD = spark.read()
config.option", "some-value") .getOrCreate(); // 通过隐式转换，将RDD转换成DataFrame JavaRDD<FemaleInfo> femaleInfoJavaRDD = spark.read()
部数据成为脏数据。 配置转换字段类型，与原始数据实际类型不同，全部数据成为脏数据。例如将字符串类型转换为数值类型。 长整型时间转换 原始数据包含NULL值，不做转换处理。 配置输入字段列数，大于原始数据实际包含的字段列数，全部数据成为脏数据。 遇到类型转换错误，当前数据保存为脏数据。
使用Hcatalog方式同步Hive和MySQL之间的数据，timestamp和data类型字段会报错： 回答 调整Sqoop源码包中的代码，将timestamp强制转换类型和Hive保持一致。 将Hive中的字段类型修改为String。 父主题： Sqoop常见问题
能匹配到物化视图的查询或者子查询转换为物化视图，避免了数据的重复计算，这种情况下往往能较大地提高查询的响应效率。 物化视图通常基于对数据表进行聚合和连接的查询结果创建。 物化视图支持“查询重写”，这是一种优化技术，即将基于原始表编写的查询语句转换为查询一个或多个物化视图语句的等效请求。如下物化视图的SQL示例：
HBase BulkLoad支持用户自定义proto文件将数据文件中的字段导入HBase，该特性需要使用JDK将用户自定义的proto文件转换成Java文件，然后编译成Class文件运行。 组件进程堆栈信息采集 MRS集群内角色或实例的堆栈信息采集功能依赖于JDK，具体参见“采集堆栈信息”章节。
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 hoodie
ngine中用tdigest表示这种数据结构。T-digest可以合并，在存储时可以强转为VARBINARY，检索时再由VARBINARY转换为T-digest 函数 merge(tdigest)→tdigest 描述：将所有输入的tdigest数据合并成一个tdigest。 v
段。由于没有源表字段直接对应，需要配置表达式从源表的StartDate字段抽取。 图8 Hive字段映射 单击进入转换器列表界面，再选择“新建转换器 > 表达式转换”。 y、ym、ymd字段的表达式分别配置如下： DateUtils.format(DateUtils.parseDate(row[2]
mer提供以下功能： 支持Kafka，DFS多种数据源接入 。 支持管理检查点、回滚和恢复，保证exactly once语义。 支持自定义转换操作。 示例： 准备配置文件kafka-source.properties #hudi配置 hoodie.datasource.write
数据处理单元，会将一或多个DataStream转换成一个新的DataStream。 具体可以细分如下几类： 一对一的转换：如Map。 一对0、1或多个的转换：如FlatMap。 一对0或1的转换，如Filter。 多对1转换，如Union。 多个聚合的转换，如window、keyby。 CheckPoint
数据处理单元，会将一或多个DataStream转换成一个新的DataStream。 具体可以细分如下几类： 一对一的转换：如Map。 一对0、1或多个的转换：如FlatMap。 一对0或1的转换，如Filter。 多对1转换，如Union。 多个聚合的转换，如window、keyby。 CheckPoint
Tez Tez是Apache最新的支持DAG（有向无环图）作业的开源计算框架，它可以将多个有依赖的作业转换为一个作业从而大幅提升DAG作业的性能。 MRS将Tez作为Hive的默认执行引擎，执行效率远远超过原先的MapReduce的计算引擎。 有关Tez的详细说明，请参见：https://tez
务。 Hive与Spark的关系 Hive支持使用Spark作为执行引擎，当执行引擎切换为Spark后，客户端下发的Hive SQL在Hive端进行逻辑层处理和生成物理执行计划，并将执行计划转换成RDD语义下的DAG，最后将DAG作为Spark的任务提交到Spark集群上进行计算
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