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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")
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
schemaFemaleInfo.registerTempTable("FemaleInfoTable"); // 执行SQL查询 Dataset<ROW> femaleTimeInfo = spark.sql("select * from " +
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")
(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
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
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
timestamp类型到hive元数据中。该值默认为false，默认将timestamp类型同步为bigInt，默认情况可能导致使用sql查询包含timestamp类型字段的hudi表出现错误。 true 父主题： Hudi常见配置参数
wordCounts = words.groupBy("word").count() # 开始运行将running counts打印到控制台的查询 query = wordCounts.writeStream\ .outputMode("complete")\
schemaFemaleInfo.registerTempTable("FemaleInfoTable"); // 执行SQL查询 Dataset<ROW> femaleTimeInfo = spark.sql("select * from " +
hive_sync.enable指定为false。 指定为false将导致新写入的分区无法同步到Hive Metastore中。由于缺失新写入的分区信息，查询引擎读取该时会丢数。 禁止指定Hudi的索引类型为INMEMORY类型。 该索引仅是为了测试使用。生产环境上使用该索引将导致数据重复。 建表示例
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
HBase应用开发简介 HBase介绍 HBase是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统。HBase设计目标是用来解决关系型数据库在处理海量数据时的局限性。 HBase使用场景有如下几个特点： 处理海量数据（TB或PB级别以上）。 具有高吞吐量。 在海量数据中实现高效的随机读取。
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
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
件。 -diff <oldSnapshot> <newSnapshot> 将新旧版本之间的差异内容，拷贝到目标位置的旧版本文件中。 -skipcrccheck 是否跳过源文件和目标文件之间的CRC校验。 -strategy {dynamic|uniformsize} 指定拷贝任务
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
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