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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
选择“主机管理”并单击需要更换磁盘的主机的“主机名称”，在“角色”列表中单击RegionServer，选择“更多 > 退服”。 选择“主机管理”并单击需要更换磁盘的主机的“主机名称”，在“角色”列表中单击DataNode，选择“更多 > 退服”。 选择“主机管理”并单击需要更换磁盘的主机的“
Kafka作为一个消息发布-订阅系统，为整个大数据平台多个子系统之间数据的传递提供了高速数据流转方式。 Kafka可以实时接受来自外部的消息，并提供给在线以及离线业务进行处理。 Kafka与其他组件的具体的关系如下图所示： 图1 与其他组件关系 父主题： Kafka
MRS是否支持更换网段？ 问： MRS集群内节点是否支持更换网段？ 答： MRS集群内节点支持更换网段。 在集群详情页“默认生效子网”右侧单击“切换子网”。 选择当前集群所在VPC下的其他子网，即可实现可用子网IP的扩充。 新增子网不会影响当前已有节点的IP地址和子网。 父主题：
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
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。 Topology
HetuEngine SQL诊断功能介绍 HetuEngine QAS实例可对用户的SQL执行历史记录提供自动感知、自动学习、自动诊断服务，提升在线SQL运维能力，自动加速在线SQL分析任务，开启SQL诊断能力后，系统可实现如下能力： 自动感知并向集群管理员展现不同时间周期范围内的租户级、用户级的S
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
将日期字面量转换成日期类型的变量 select date('2020-07-25');-- 2020-07-25 from_iso8601_timestamp(string) → timestamp with time zone 将ISO 8601格式的时戳字面量转换成带时区的时戳变量
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
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("
HBase启动后，HMaster原生页面显示RegionServer个数多于实际RegionServer个数。 查看HMaster原生页面，显示有4个RegionServer在线，如下图示： 原因分析 如下图可以看出，第三行hostname为controller-192-168-1-3节点和第四行hostname为
"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("
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查看MRS作业详情和日志 用户通过管理控制台可在线查看当前MRS集群内所有作业的状态详情，以及作业的详细配置信息和运行日志信息。 由于Spark SQL和Distcp作业在后台无日志，因此运行中的Spark SQL和Distcp作业不能在线查看运行日志信息。 查看作业状态 登录MRS管理控制台。
spark.sql.SQLContext(sc) import sqlContext.implicits._ //通过隐式转换，将RDD转换成DataFrame，然后注册表 sc.textFile(args(0)).map(_.split(","))
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config.option", "some-value") .getOrCreate(); // 通过隐式转换，将RDD转换成DataFrame JavaRDD<FemaleInfo> femaleInfoJavaRDD = spark.read()
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