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修改字段类型 字段类型转换时，需要确保源值的数据类型能够正确转换为目标类型。如果数据类型不兼容，转换可能会失败，进而导致任务失败。
从父RDD转换得到新RDD。 从数据集合转换而来，通过编码实现。 RDD的存储： 用户可以选择不同的存储级别缓存RDD以便重用（RDD有11种存储级别）。 当前RDD默认是存储于内存，但当内存不足时，RDD会溢出到磁盘中。
通过这项转换可以覆盖大部分的业务场景。 Flink支持两种方式的业务迁移： 完整迁移Storm业务：转换并运行完整的由Storm API开发的Storm拓扑。
从父RDD转换得到新RDD。 从数据集合转换而来，通过编码实现。 RDD的存储： 用户可以选择不同的存储级别缓存RDD以便重用（RDD有11种存储级别）。 当前RDD默认是存储于内存，但当内存不足时，RDD会溢出到磁盘中。
Hive应用开发简介 Hive简介 Hive是一个开源的，建立在Hadoop上的数据仓库框架，提供类似SQL的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。
快速开发Hive JDBC应用 Hive是一个开源的，建立在Hadoop上的数据仓库框架，提供类似SQL的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。
快速开发Hive HCatalog应用 Hive是一个开源的，建立在Hadoop上的数据仓库框架，提供类似SQL的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。
Doris数据变更规范 该章节主要介绍Doris数据变更时需遵循的规则和建议。 Doris数据变更规则 应用程序不能直接使用delete或者update语句变更数据，可以使用CDC的upsert方式来实现。
Hive应用开发简介 Hive简介 Hive是一个开源的，建立在Hadoop上的数据仓库框架，提供类似SQL的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。
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基于MRS的HCatalog功能，Hive、Mapreduce开发人员能够共享元数据信息，避免中间转换和调整，能够提升数据处理的效率。
基于MRS的HCatalog功能，Hive、MapReduce开发人员能够共享元数据信息，避免中间转换和调整，能够提升数据处理的效率。
父主题： 变更计费模式
MRS集群日志 03:48 在线检索和下载MRS集群日志 MapReduce服务 MRS 创建MRS集群用户 05:19 创建MRS集群用户 组件知识培训 MapReduce服务 MRS ClickHouse集群购买及权限管理 20:26 ClickHouse集群购买及权限管理 MapReduce
Hive应用开发建议 HQL编写之隐式类型转换 查询语句使用字段的值做过滤时，不建议通过Hive自身的隐式类型转换来编写HQL。因为隐式类型转换不利于代码的阅读和移植。
CDM的表达式已经预置常用字符串、日期、数值等类型的字段内容转换，详细请参见字段转换。 单击“下一步”配置任务参数，一般情况下全部保持默认即可。 该步骤用户可以配置如下可选功能： 作业失败重试：如果作业执行失败，可选择是否自动重试，这里保持默认值“不重试”。
完整迁移Storm业务 操作场景 该任务指导用户通过Storm业务完整迁移的方式转换并运行完整的由Storm API开发的Storm拓扑。
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。
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。
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。
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