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schemaFemaleInfo.registerTempTable("FemaleInfoTable"); // 执行SQL查询 Dataset<ROW> femaleTimeInfo = spark.sql("select * from " +
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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")
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")
223,372,036,854,775,807。 Decimal 默认值是(10,0)，最大值是(38,38)。 说明： 当进行带过滤条件的查询时，为了得到准确的结果，需要在数字后面加上BD。例如，select * from carbon_table where num = 1234567890123456
(3 rows) 在Analyze nation表之后： Analyze nation; ANALYZE: 6 rows --查询分析后的结果 SHOW STATS FOR nation; column_name | data_size | distinct_values_count
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
访问MRS组件Web UI界面常见异常问题 使用admin用户访问组件的WebUI界面报错或部分功能不可用 访问组件WebUI页面报500异常 【HBase WebUI】无法从HBase WebUI界面跳转到RegionServer WebUI 【HDFS WebUI】访问HDFS
Table ------------- show_table1 show_table2 (2 rows) --同时满足多个条件，查询default中'show_'开头或者'in'开头的表 show tables in default like 'show$_%|in%'
算的随机值之间的比较）。结果中包含一行的概率与任何其他行无关。这不会减少从磁盘读取采样表所需的时间。如果进一步处理采样输出，则可能会影响总查询时间。 SELECT * FROM users TABLESAMPLE BERNOULLI (50); SYSTEM 此采样方法将表划分为
ol 用于Client与ResourceManager之间。Client通过该协议可实现将应用程序提交到ResourceManager上，查询应用程序的运行状态或者中止应用程序等功能。 表1 ApplicationClientProtocol常用方法 方法 说明 forceKil
MRS提供的弹性伸缩能力，可以帮助用户在进行批量分析操作时，将分析节点扩容到指定规模，而计算完毕后，则自动释放计算节点，尽可能的降低使用成本。 平衡突发查询 大数据集群上，由于有大量的数据，企业会经常面临临时的分析任务，例如支撑企业决策的临时数据报表等，都会导致对于资源的消耗在极短时间内剧增。
throws Exception void beforeDestroy() 框架每执行一次UDTF查询，都会构造一个全新的UDF类实例，查询结束时，对应的UDF类实例即被销毁，因此不同UDTF查询（即使是在同一个SQL语句中）UDF类实例内部的数据都是隔离的。可以在UDTF中维护一些状态
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
ol 用于Client与ResourceManager之间。Client通过该协议可实现将应用程序提交到ResourceManager上，查询应用程序的运行状态或者中止应用程序等功能。 表1 ApplicationClientProtocol常用方法 方法 说明 forceKil
t、timestamp 、tinyint、smallint、double类型配置脱敏策略后，spark-beeline查询结果存在与策略预期不一致的现象，但查询结果非原始值，如需要与策略结果保持一致，则推荐使用“Nullify”脱敏策略。 对于不支持的数据类型，如果配置了脱敏策略
配置Spark Eventlog日志回滚 配置场景 当Spark开启事件日志模式，即设置“spark.eventLog.enabled”为“true”时，就会往配置的一个日志文件中写事件，记录程序的运行过程。当程序运行很久，job很多，task很多时就会造成日志文件很大，如JDBCServer、Spark
配置Spark Eventlog日志回滚 配置场景 当Spark开启事件日志模式，即设置“spark.eventLog.enabled”为“true”时，就会往配置的一个日志文件中写事件，记录程序的运行过程。当程序运行很久，job很多，task很多时就会造成日志文件很大，如JDBCServer、Spark
schemaFemaleInfo.registerTempTable("FemaleInfoTable"); // 执行SQL查询 DataFrame femaleTimeInfo = sqlContext.sql("select * from " +
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
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