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返回介于0和n（不包括n）之间的伪随机数 select random(5);-- 2 random(n)包含数据类型tinyint，bigint，smallint，integer。 统计学函数 二项分布的置信区间有多种计算公式，最常见的是["正态区间"]，但是，它只适用于样本较多的情况（np
看来，峰度反映了峰部的尖度。这个统计量需要与正态分布相比较。 定义上峰度是样本的标准四阶中心矩（standardized 4th central moment）。 随机变量的峰度计算方法为随机变量的四阶中心矩与方差平方的比值。 具体计算公式为： select kurtosis(x)
eeline和JDBC客户端代码两种。详情请参见Spark JDBCServer接口介绍。 spark-sql脚本、spark-shell脚本和spark-submit脚本（运行的应用中带SQL操作），不支持使用proxy user参数去提交任务。另外，由于本文档中涉及的样例程序已添加安全认证，建议不要使用proxy
Flink客户端lib目录、opt目录中都有flink jar包，其中lib目录中默认是flink核心jar包，opt目录中是对接外部组件的jar包（例如flink-connector-kafka*.jar）,若应用开发中需要请手动复制相关jar包到lib目录中。 针对Flink提供的几个样例工程，其对应的运行依赖包如下：
可查看Hive表各列字段的信息，并手动添加描述信息，注意此处添加的描述信息并不是Hive表中的字段注释信息（comment）。 单击“样本”可浏览数据。 管理Hive元数据表 单击左侧列表中的可在数据库中根据上传的文件创建一个新表，也可手动创建一个新表。 Hue界面主要用于文件、表等数据
输出显示了Alluxio文件系统根目录（默认值是HDFS的根目录，即hdfs://hacluster/）中来源于挂载存储系统的所有文件。/app-logs和/apps目录在HDFS文件系统中，/mnt/obs/目录在OBS中。 用Alluxio加速数据访问 由于Alluxio利用内存存储数据，它可以加速数据的访问。例如：
可查看Hive表各列字段的信息，并手动添加描述信息，注意此处添加的描述信息并不是Hive表中的字段注释信息（comment）。 单击“样本”可浏览数据。 管理Hive元数据表 单击左侧列表中的可在数据库中根据上传的文件创建一个新表，也可手动创建一个新表。 Hue界面主要用于文件、表等数据
0或更高版本中支持更新数据库位置。 Hive和Calcite具有不同的保留关键字。例如default在Calcite中是保留关键字，在Hive中是非保留关键字。所以在使用Hive dialect时，必须使用反引号（`）引用此类关键字，才能将其用作标识符。 在Hive中不能查询在Flink中创建的视图。 【示
DataFrame：分布式数据集。DataFrame等效于SparkSQL中的关系表，可被SQLContext中的方法创建。 pyspark.sql.DataFrameNaFunctions：DataFrame中处理数据缺失的函数。 pyspark.sql.DataFrameStat
DataFrame：分布式数据集。DataFrame等效于SparkSQL中的关系表，可被SQLContext中的方法创建。 pyspark.sql.DataFrameNaFunctions：DataFrame中处理数据缺失的函数。 pyspark.sql.DataFrameStat
使用Jupyter Notebook对接MRS Spark 应用场景 在MRS服务中可以配合Jupyter Notebook使用PySpark，能够提高机器学习、数据探索和ETL应用开发效率。 本实践指导用户如何在MRS集群中配置Jupyter Notebook来使用Pyspark。 方案架构
Loader页面支持创建、查看、编辑和删除作业。 本章节适用于MRS 3.x之前版本。 前提条件 已访问Loader页面，参见Loader页面介绍。 创建作业 访问Loader页面，单击“新建作业”。 在“基本信息”填写参数。 在“名称”填写一个作业的名称。 在“源连接”和“目的连接”选择对应的连接。
DataFrame：分布式数据集。DataFrame等效于SparkSQL中的关系表，可被SQLContext中的方法创建。 pyspark.sql.DataFrameNaFunctions：DataFrame中处理数据缺失的函数。 pyspark.sql.DataFrameStat
ClickHouse应用程序开发思路 通过典型场景，用户可以快速学习和掌握ClickHouse的开发过程，并且对关键的接口函数有所了解。 开发思路 ClickHouse作为一款独立的DBMS系统，使用SQL语言就可以进行常见的操作。以下开发程序示例中，全部通过clickhouse-jdbc API接口来进行描述。
DataFrame：分布式数据集。DataFrame等效于SparkSQL中的关系表，可被SQLContext中的方法创建。 pyspark.sql.DataFrameNaFunctions：DataFrame中处理数据缺失的函数。 pyspark.sql.DataFrameStat
DataFrame：分布式数据集。DataFrame等效于SparkSQL中的关系表，可被SQLContext中的方法创建。 pyspark.sql.DataFrameNaFunctions：DataFrame中处理数据缺失的函数。 pyspark.sql.DataFrameStat
租户解决方案。多租户是MRS大数据集群中的多个资源集合（每个资源集合是一个租户），具有分配和调度资源（资源包括计算资源和存储资源）的能力。多租户将大数据集群的资源隔离成一个个资源集合，彼此互不干扰，用户通过“租用”需要的资源集合，来运行应用和作业，并存放数据。在大数据集群上可以存
可查看Hive表各列字段的信息，并手动添加描述信息，注意此处添加的描述信息并不是Hive表中的字段注释信息（comment）。 单击“样本”可浏览数据。 管理Hive元数据表 单击左侧列表中的可在数据库中根据上传的文件创建一个新表，也可手动创建一个新表。 Hue界面主要用于文件、表等数据
可查看Hive表各列字段的信息，并手动添加描述信息，注意此处添加的描述信息并不是Hive表中的字段注释信息（comment）。 单击“样本”可浏览数据。 管理Hive元数据表 单击左侧列表中的可在数据库中根据上传的文件创建一个新表，也可手动创建一个新表。 Hue界面主要用于文件、表等数据
完成Hive和CSS服务的Elasticsearch直接的数据交互，通过Hive外部表的方式，可以快速将Elasticsearch索引数据映射到Hive表中。 Elasticsearch-Hadoop (ES-Hadoop) 连接器将Hadoop海量的数据存储和深度加工能力与E
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