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Encoders.STRING()).groupBy("value").count(); //开始运行将运行计数打印到控制台的查询。 StreamingQuery query = wordCounts.writeStream() .outputMode("complete")
hudi_table2 set name=3 where id=1; 删除数据: delete from hudi_table2 where id=2; 查询数据: select * from hudi_table2; 父主题: 使用Hudi
避免程序出现未知异常。可以使用try-catch块来处理异常,并在必要时记录异常信息。 UDF中应避免定义静态集合类用于临时数据的存储,或查询外部数据存在较大对象,否则会导致内存占用过高。 应该避免类中import的包和服务侧包冲突,可通过grep -lr "完全限定类名"命令来
cleaner.policy 要使用的清理策略。Hudi将删除旧版本的parquet文件以回收空间。 任何引用此版本文件的查询和计算都将失败。需要确保数据保留的时间超过最大查询执行时间。 KEEP_LATEST_COMMITS hoodie.cleaner.commits.retained
polygon连接查询 IN_POLYGON_JOIN(GEO_HASH_INDEX_COLUMN, POLYGON_COLUMN) 两张表做join查询,一张表为空间数据表(有经纬度列和GeoHashIndex列),另一张表为维度表,保存polygon数据。 查询使用IN_POLYGON_JOIN
通过HBase插入数据,执行如下命令。 put 'table2', '1', 'cf:cid', '1000' 开发思路 查询Hive person表的数据。 根据person表数据的key值去table2表做查询。 把前两步相应的数据记录做相加操作。 把上一步骤的结果写到table2表。 打包项目 通过I
Encoders.STRING()).groupBy("value").count(); //开始运行将运行计数打印到控制台的查询。 StreamingQuery query = wordCounts.writeStream() .outputMode("complete")
将被忽略。 如果未指定默认值,则新列的默认值将被视为null。 如果在该列上应用filter,则在排序期间不会考虑新增列,新增列可能会影响查询性能。 示例 ALTER TABLE carbon ADD COLUMNS (a1 INT, b1 STRING); ALTER TABLE
指定以当天时间命名的数据目录 参数项配置为“/user/data/inputdate_@{dateformat("yyyy-MM-dd")}@”。 通过SQL语句查询最近7天的数据 select * from table where time between '@{dateformat("yyyy-MM-dd
Encoders.STRING()).groupBy("value").count(); //开始运行将运行计数打印到控制台的查询。 StreamingQuery query = wordCounts.writeStream() .outputMode("complete")
HDFS路径,指定该路径Hudi表会创建为外表。 options_list Hudi table属性列表。 query_statement select查询表达式 示例 创建分区表 create table h2 using hudi options (type = 'cow', primaryKey
指定以当天时间命名的数据目录 参数项配置为“/user/data/inputdate_@{dateformat("yyyy-MM-dd")}@”。 通过SQL语句查询最近7天的数据 select * from table where time between '@{dateformat("yyyy-MM-dd
打开配置文件“${BIGDATA_HOME}/FusionInsight_Current/*HiveServer/etc/hivemetastore-site.xml”,查找配置项“javax.jdo.option.ConnectionURL”,复制配置项值。 登录Manager页面,选择“集群 > 服务 > Hive
cli方式运行metastore session临时文件 否 任务运行失败 /tmp/logs/ 固定目录 存放container日志文件 是 container日志不可查看 /tmp/carbon/ 固定目录 数据导入过程中,如果存在异常CarbonData数据,则将异常数据放在此目录下 是 错误数据丢失 /
polygon连接查询 IN_POLYGON_JOIN(GEO_HASH_INDEX_COLUMN, POLYGON_COLUMN) 两张表做join查询,一张表为空间数据表(有经纬度列和GeoHashIndex列),另一张表为维度表,保存polygon数据。 查询使用IN_POLYGON_JOIN
flatMap(_.split(" ")).groupBy("value").count() //开始运行将运行计数打印到控制台的查询。 val query = wordCounts.writeStream .outputMode("complete")
将被忽略。 如果未指定默认值,则新列的默认值将被视为null。 如果在该列上应用filter,则在排序期间不会考虑新增列,新增列可能会影响查询性能。 示例 ALTER TABLE carbon ADD COLUMNS (a1 INT, b1 STRING); ALTER TABLE
Encoders.STRING()).groupBy("value").count(); //开始运行将运行计数打印到控制台的查询。 StreamingQuery query = wordCounts.writeStream() .outputMode("complete")
e.topic.enable = true”) 支持为已有主题增加分区 支持更新现有主题的配置 可以为分区级别和主题级别度量标准启用JMX查询 父主题: 使用Kafka
default.test_ligtwight_delete where id > 0; 注意事项 已删除的行会立即标记为已删除,并将自动从所有后续查询中过滤掉。数据清理在后台异步发生。此功能仅适用于MergeTree表引擎系列; 当前能力只支持本地表和复制表的轻量化删除功能,分布式表暂不支持。