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Dataset）：用于在Spark应用程序中定义RDD的类，该类提供数据集的操作方法，如map，filter。 pyspark.Broadcast：广播变量类。广播变量允许保留一个只读的变量，缓存在每一台机器上，而非每个任务保存一份复制。 pyspark.StorageLevel： 数据存储级别。有内存（MEM
sql.uselocalFileCollect开启的情况下生效。直接序列化的方式，还是间接序列化的方式保存结果数据到磁盘。 优点：针对分区数特别多的表查询结果汇聚性能优于直接使用结果数据保证在磁盘的方式。 缺点：和spark.sql.uselocalFileCollect开启时候的缺点一样。
Dataset）：用于在Spark应用程序中定义RDD的类，该类提供数据集的操作方法，如map，filter。 pyspark.Broadcast：广播变量类。广播变量允许保留一个只读的变量，缓存在每一台机器上，而非每个任务保存一份复制。 pyspark.StorageLevel： 数据存储级别。有内存（MEM
Dataset）：用于在Spark应用程序中定义RDD的类，该类提供数据集的操作方法，如map，filter。 pyspark.Broadcast：广播变量类。广播变量允许保留一个只读的变量，缓存在每一台机器上，而非每个任务保存一份拷贝。 pyspark.StorageLevel： 数据存储级别。有内存（MEM
WHERE region.regionkey = nation.regionkey) IN 确定子查询生成的任意值是否等于给定的表达式。 IN的结果遵循null的标准规则。 子查询必须只生成一列： SELECT name FROM nation WHERE regionkey IN
查询Hive数据 功能介绍 本小节介绍了如何使用HQL对数据进行查询分析。从本节中可以掌握如下查询分析方法。 SELECT查询的常用特性，如JOIN等。 加载数据进指定分区。 如何使用Hive自带函数。 如何使用自定义函数进行查询分析，如何创建、定义自定义函数请见开发Hive用户自定义函数。
found”。 原因分析 用户登录Master节点执行命令之前，未设置环境变量。 处理步骤 以root用户登录任意一个Master节点。 执行source 客户端安装目录/bigdata_env命令，设置环境变量。 执行hdfs命令即可成功使用HDFS客户端。 父主题： 使用HDFS
clickhouse-examples-*.jar 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。 即查看当前jar文件所在目录的“logs/clickhouse-example
做批量删除。 使用BulkLoad工具批量删除HBase数据 执行如下命令删除从“row_start”到“row_stop”的行，并且把输出结果定向到“/output/destdir/”。 hbase com.huawei.hadoop.hbase.tools.bulkload.DeleteData
MapReduce处理数据的输入目录 mapred.output.dir MapReduce处理后结果数据输出目录 mapred.map.tasks MapReduce map任务个数 “${变量名}”表示：该值来自“job.properties”所定义。 例如：${nameNode}表
'hudi_table', tablePath => '/user/hive/warehouse/hudi_table') 系统响应 可在客户端中查看查询结果。 父主题： Hudi CALL COMMAND语法说明
本章节介绍创建Doris表样例代码。 以下代码片段在“JDBCExample”类中。 以Java JDBC方式执行SQL语句在集群中dbName变量对应的数据库下创建tableName对应的表。 String createTableSql = "create table if not exists
本章节介绍创建Doris表样例代码。 以下代码片段在“JDBCExample”类中。 以Java JDBC方式执行SQL语句在集群中dbName变量对应的数据库下创建tableName对应的表。 String createTableSql = "create table if not exists
huawei.clickhouse.examples.Demo 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。 即查看当前jar文件所在目录的“logs/clickhouse-example
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CBO，全称是Cost Based Optimization，即基于代价的优化器。 其优化目标是： 在编译阶段，根据查询语句中涉及到的表和查询条件，计算出产生中间结果少的高效join顺序，从而减少查询时间和资源消耗。 Hive中实现CBO的总体过程如下： Hive使用开源组件Apache Calc
huawei.bigdata.hive.example.HCatalogExample -libjars $LIB_JARS t1 t2 运行结果查看，运行后t2表数据如下所示。 0: jdbc:hive2://192.168.1.18:24002,192.168.1.> select
tor再来申请这个executor的shuffle结果就会报文件找不到。 因此，遇到这样的问题需要确认是否executor异常退出，可以根据spark任务页面的executors便签页查看是否有dead状态的executor，查看各个dead状态的executor日志，确认异常退
huawei.clickhouse.examples.Demo 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。 即查看当前jar文件所在目录的“logs/clickhouse-example
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