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问题描述：临时表主要用于存储临时中间结果，当事务结束或者会话结束的时候，临时表的数据可以自动删除。例如MySQL中可以通过：“create temporary table ...” 语法来创建临时表，通过该表存储临时数据，结束事务或者会话后该表数据自动清除。
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SESSION(time_attr, interval) 定义一个会话时间窗口。会话时间窗口没有一个固定的持续时间，但是它们的边界会根据 interval 所定义的不活跃时间所确定；即一个会话时间窗口在定义的间隔时间内没有时间出现，该窗口会被关闭。
SESSION(time_attr, interval) 定义一个会话时间窗口。会话时间窗口没有一个固定的持续时间，但是它们的边界会根据 interval 所定义的不活跃时间所确定；即一个会话时间窗口在定义的间隔时间内没有事件出现，该窗口会被关闭。
SESSION(time_attr, interval) 定义一个会话时间窗口。 会话时间窗口没有一个固定的持续时间，但是它们的边界会根据 interval 所定义的不活跃时间所确定；即一个会话时间窗口在定义的间隔时间内没有事件出现，该窗口会被关闭。
在GaussDB(DWS) 控制台设置会话闲置超时时长session_timeout，在闲置会话超过所设定的时间后服务端将主动关闭连接。 session_timeout默认值为600秒，设置为0表示关闭超时限制，一般不建议设置为0。
无需重新启动会话即可使用其他方言。
print_function from pyspark.sql.types import StructType, StructField, StringType, LongType, DoubleType from pyspark.sql import SparkSession 创建会话
import print_function from pyspark.sql.types import StructType, StructField, IntegerType, StringType from pyspark.sql import SparkSession 创建会话
import org.apache.spark.sql.SparkSession; 创建SparkSession会话。
_ 创建会话。 1 val sparkSession = SparkSession.builder().getOrCreate() 创建DLI关联跨源访问 OpenTSDB的关联表。
Spark作业 可通过交互式会话（session）和批处理（batch）方式提交计算任务。通过在DLI提供的弹性资源池队列上提交作业，简化了资源管理和作业调度。 支持多种数据源和格式，提供了丰富的数据处理能力，包括但不限于SQL查询、机器学习等。
org.apache.spark.sql.SaveMode; import org.apache.spark.sql.SparkSession; import static org.apache.spark.sql.functions.col; 通过当前账号的AK和SK创建SparkSession会话
artifactId>spark-sql_2.11</artifactId> <version>2.3.2</version> </dependency> import相关依赖包 1 import org.apache.spark.sql.SparkSession; 创建会话
artifactId>spark-sql_2.11</artifactId> <version>2.3.2</version> </dependency> import相关依赖包 1 import org.apache.spark.sql.SparkSession; 创建会话
artifactId>spark-sql_2.11</artifactId> <version>2.3.2</version> </dependency> import相关依赖包 1 import org.apache.spark.sql.SparkSession; 创建会话
artifactId>spark-sql_2.11</artifactId> <version>2.3.2</version> </dependency> import相关依赖包 1 import org.apache.spark.sql.SparkSession; 创建会话
*; 创建会话 1 2 3 4 5 6 7 8 SparkConf sparkConf = new SparkConf(); sparkConf.setAppName("datasource-redis") .set("spark.redis.host", "192.168.4.199
org.apache.spark.sql.Dataset; import org.apache.spark.sql.Row; import org.apache.spark.sql.SQLContext; import org.apache.spark.sql.SaveMode; 创建会话
artifactId>spark-sql_2.11</artifactId> <version>2.3.2</version> </dependency> import相关依赖包 1 import org.apache.spark.sql.SparkSession; 创建会话
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