检测到您已登录华为云国际站账号,为了您更好的体验,建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
0-SNAPSHOT.jar com.huawei.bigdata.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://192.168.1.18:2181,192.168.1.> select *
0-SNAPSHOT.jar com.huawei.bigdata.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://192.168.1.18:2181,192.168.1.> select *
takeSample(withReplacement,num,seed)对dataset随机抽样,返回由num个元素组成的数组。withReplacement表示是否使用replacement。 saveAsTextFile(path: String): Unit 把dataset写到一个text fi
withReplacement, int num, long seed) 对dataset随机抽样,返回由num个元素组成的数组。withReplacement表示是否使用replacement。 void saveAsTextFile(String path, Class<? extends org.apache
takeSample(withReplacement,num,seed)对dataset随机抽样,返回由num个元素组成的数组。withReplacement表示是否使用replacement。 saveAsTextFile(path: String): Unit 把dataset写到一个text fi
Integer> s) throws Exception { //取出女性用户的总停留时间,并判断是否大于2小时 if(s._2() > (2 * 60)) {
i支持跨分区进行数据更新,但Global索引性能较差一般不建议使用。 建议 事实表采用日期分区表,维度表采用非分区或者大颗粒度的日期分区 是否采用分区表要根据表的总数据量、增量和使用方式来决定。从表的使用属性看事实表和维度表具有的特点: 事实表:数据总量大,增量大,数据读取多以日期做切分,读取一定时间段的数据。
DELETE /v2/{project_id}/clusters/{cluster_id}/iam-sync-user 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 参数解释: 项目编号。获取方法,请参见获取项目ID。 约束限制: 不涉及 取值范围:
URI POST /v2/{project_id}/clusters/{cluster_id}/components 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 参数解释: 项目编号。获取方法,请参见获取项目ID。 约束限制: 不涉及 取值范围:
Colocation为locator分配数据节点的时候,locator的分配算法会根据已分配的情况,进行均衡的分配数据节点。 locator分配算法的原理是,查询目前存在的所有locators,读取所有locators所分配的数据节点,并记录其使用次数。根据使用次数,对数据节点进行排序,使用次数少的
running = false } } } 生成Table1和Table2,并使用Join对Table1和Table2进行联合查询,打印输出结果。 object SqlJoinWithSocket { def main(args: Array[String]):
算法。 流式处理(Streaming Processing):支持秒级延迟的流式处理,可支持多种外部数据源。 查询分析(Query Analysis):支持标准SQL查询分析,同时提供DSL(DataFrame), 并支持多种外部输入。 本文档重点介绍Spark、Spark SQL和Spark
running = false } } } 生成Table1和Table2,并使用Join对Table1和Table2进行联合查询,打印输出结果。 object SqlJoinWithSocket { def main(args: Array[String]):
算法。 流式处理(Streaming Processing):支持秒级延迟的流式处理,可支持多种外部数据源。 查询分析(Query Analysis):支持标准SQL查询分析,同时提供DSL(DataFrame), 并支持多种外部输入。 本文档重点介绍Spark、Spark SQL和Spark
选择验证环境上有数值(int或double类型)列的表,此处选择hive.default.test1,执行如下命令验证Function Plugin。 查询表。 select * from hive.default.test1; select * from hive.default.test1;
stream.context。 dstream.context是Streaming Context启动时从output Streams反向查找所依赖的DStream,逐个设置context。如果Spark Streaming应用创建1个输入流,但该输入流无输出逻辑时,则不会给它设
Colocation为locator分配数据节点的时候,locator的分配算法会根据已分配的情况,进行均衡的分配数据节点。 locator分配算法的原理是,查询目前存在的所有locators,读取所有locators所分配的数据节点,并记录其使用次数。根据使用次数,对数据节点进行排序,使用次数少的
Colocation为locator分配数据节点的时候,locator的分配算法会根据已分配的情况,进行均衡的分配数据节点。 locator分配算法的原理是,查询目前存在的所有locators,读取所有locators所分配的数据节点,并记录其使用次数。根据使用次数,对数据节点进行排序,使用次数少的
Colocation为locator分配数据节点的时候,locator的分配算法会根据已分配的情况,进行均衡的分配数据节点。 locator分配算法的原理是,查询目前存在的所有locators,读取所有locators所分配的数据节点,并记录其使用次数。根据使用次数,对数据节点进行排序,使用次数少的
Colocation为locator分配数据节点的时候,locator的分配算法会根据已分配的情况,进行均衡的分配数据节点。 locator分配算法的原理是,查询目前存在的所有locators,读取所有locators所分配的数据节点,并记录其使用次数。根据使用次数,对数据节点进行排序,使用次数少的