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OUTER JOIN返回符合查询条件的行的同时也返回不符合的行,分为以下三类: 左外连接:LEFT JOIN或LEFT OUTER JOIN,表示以左表(nation)为基础返回左表所有的行及右表(region)中相匹配行的数据,若右表中没有匹配,则该行对应的右表的值为空。 右外连接:RIGHT
{ //将同一个女性的两次停留时间相加,求和 return (integer + integer2); } }); //筛选出停留时间大于两个小时的女性网民信息 JavaPairRDD<String
{ //将同一个女性的两次停留时间相加,求和 return (integer + integer2); } }); //筛选出停留时间大于两个小时的女性网民信息 JavaPairRDD<String
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操作场景 默认情况下,如果一个MR任务会产生大量的输出结果文件,那么该job在最后的commit阶段,会耗费较长的时间将每个task的临时输出结果commit到最终的结果输出目录。特别是在大集群中,大Job的commit过程会严重影响任务的性能表现。 针对以上情况,可以通过将以下参数“mapreduce
ClickHouse分区设计 合理设置分区键,控制分区数在一千以内,分区字段使用整型。 分区part数与查询性能关系 图1 分区part数与查询性能关系图 分区建议 建议使用toYYYYMMDD(pt_d)作为分区键,pt_d是date类型。 如果业务场景需要做小时分区,使用pt
运行maven的compile命令。 图6 Maven的clean和compile 单击“Run 'Demo.main()'”运行应用程序工程。 图7 运行程序 查看调测结果 ClickHouse应用程序运行完成后,可通过以下方式查看程序运行情况: 通过运行结果查看程序运行情况。
main()'”运行应用程序工程。 图6 运行程序 查看调测结果 ClickHouse应用程序运行完成后,可通过以下方式查看程序运行情况: 通过运行结果查看程序运行情况。 通过ClickHouse日志获取应用运行情况,即“logs”目录下的日志文件:clickhouse-example
这两个参数的大小,以避免出现这种强制flush的情况。单位:字节。 32 134217728 写数据客户端调优 写数据时,在场景允许的情况下,更适合使用Put List的方式,可以极大的提升写性能。每一次Put的List的长度,需要结合单条Put的大小,以及实际环境的一些参数进行
-- 删除分区表数据(删除where子句指定的分区所有数据) delete from hive.web.page_views where ds=date '2020-07-17' and country='US'; --用指定列的查询结果创建新表orders_column_aliased:
INSERT INTO 本章节主要介绍Doris插入表数据的SQL基本语法和使用说明。 基本语法 INSERT INTO table_name [ PARTITION (p1, ...) ] [ WITH LABEL label] [ (column [, ...]) ] [ [
<batchTime>为Streaming分批的处理间隔。 // <windowTime>为统计数据的时间跨度,时间单位都是秒。 // <topics>为Kafka中订阅的主题,多以逗号分隔。 // <brokers>为获取元数据的kafka地址。 val Array(batchTime
名为“table_name”的表。 示例: DROP TABLE productdb.productSalesTable; 通过上述命令,删除数据库“productdb”下的表“productSalesTable”。 操作结果 从系统中删除命令中指定的表。删除完成后,可通过SHOW
名为“table_name”的表。 示例: DROP TABLE productdb.productSalesTable; 通过上述命令,删除数据库“productdb”下的表“productSalesTable”。 操作结果 从系统中删除命令中指定的表。删除完成后,可通过SHOW
生新版本的Parquet文件,那旧版本的文件就不能被Clean清理,增加存储压力。 CPU与内存比例为1:4~1:8。 Compaction作业是将存量的parquet文件内的数据与新增的log中的数据进行合并,需要消耗较高的内存资源,按照之前的表设计规范以及实际流量的波动结合考
返回表的近似统计信息。 返回每一列的统计信息。 列 描述 column_name 列名(汇总行为NULL) data_size 列中所有值的总大小(以字节为单位) distinct_values_count 列中不同值的数量 nulls_fraction 列中值为NULL的部分 row_count
JobStart,JobEnd)按文件的大小进行决定是否写入新的日志文件。对于Spark SQL的应用,Job事件还包含ExecutionStart、ExecutionEnd。 Spark中有个HistoryServer服务,其UI页面就是通过读取解析这些日志文件获得的。在启动HistoryS
JobStart,JobEnd)按文件的大小进行决定是否写入新的日志文件。对于Spark SQL的应用,Job事件还包含ExecutionStart、ExecutionEnd。 Spark中有个HistoryServer服务,其UI页面就是通过读取解析这些日志文件获得的。在启动HistoryS
LIKE pattern [ESCAPE escapeChar] ] 描述 这个表达式用于列出指定schema下的所有表。如果没有指定schema,则默认使用当前所在的schema。 可选参数like被用于基于关键字来进行匹配。 示例 --创建测试表 Create table show_table1(a
BY和LIMIT子句,如果关联了该视图的查询语句也包含了这些子句,那么查询语句中的ORDER BY和LIMIT子句将以视图的结果为基础进行运算。 描述 使用SELECT查询结果创建新视图。视图是一个逻辑表,可以被将来的查询所引用,视图中没有数据。该视图对应的查询在每次被其他查询引用该视图时都会被执行。