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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")
(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
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")
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")\
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
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
schemaFemaleInfo.registerTempTable("FemaleInfoTable"); // 执行SQL查询 DataFrame femaleTimeInfo = sqlContext.sql("select * from " +
schemaFemaleInfo.registerTempTable("FemaleInfoTable"); // 执行SQL查询 Dataset<ROW> femaleTimeInfo = spark.sql("select * from " +
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")\
行修正。 处理步骤 该方案仅适用于MRS 2.x及之前版本集群。 登录MRS Manager页面，选择“服务管理 > Hue > 实例”，查询Hue实例所在的节点的IP。 使用root用户远程连接工具登录Hue实例所在节点的机器，并执行如下命令切换到omm用户。 su - omm
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
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
当集群中分析Core节点个数小于等于HDFS副本数时，为了保证数据的可靠性MRS不支持退订节点。HDFS副本数可通过HDFS参数配置中的“dfs.replication”参数查询。 MRS不支持退订部署了ZooKeeper、Kudu、Kafka及ClickHouse服务的节点。 MRS 3.1.2之前版本ClickHouse服务的节点不支持退订。
只有当output mode为complete时才支持排序操作。 有条件地支持流和静态数据集之间的外连接。 不支持部分DataSet上立即运行查询并返回结果的操作： count()：无法从流式Dataset返回单个计数，而是使用ds.groupBy().count()返回一个包含运行计数的streaming
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。
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
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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