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返回DataFrame的行数。 DataFrame describe(java.lang.String... cols) 计算统计信息，包含计数，平均值，标准差，最小值和最大值。 Row first() 返回第一行。 Row[] head(int n) 返回前n行。 void show() 用表
返回DataFrame的行数。 DataFrame describe(java.lang.String... cols) 计算统计信息，包含计数，平均值，标准差，最小值和最大值。 Row first() 返回第一行。 Row[] head(int n) 返回前n行。 void show() 用表
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。 MRS对外提供了基于Spark组件的应用开发样例工程，本实践
设置单批次写入ClickHouse的数据量时数值尽量大，建议取值范围为：10000~100000。 100000 作业参数配置完成后，拖拽图标将作业进行关联，然后单击“保存”，作业配置完成。 在“作业管理”的作业列表中，找到创建的作业名称，单击操作列的“启动”，等待作业启动。 观
弹性云服务器的“可用区”、“虚拟私有云”、“安全组”，需要和待访问集群的配置相同。 选择一个Windows系统的公共镜像。例如，选择一个标准镜像“Windows Server 2012 R2 Standard 64bit(40GB)”。 其他配置参数详细信息，请参见购买弹性云服务器。
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 Streaming应用开发指导。
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 Streaming应用开发指导。
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 Streaming应用开发指导。
弹性云服务器的“可用区”、“虚拟私有云”、“安全组”，需要和待访问集群的配置相同。 选择一个Windows系统的公共镜像。例如，选择一个标准镜像“Windows Server 2012 R2 Standard 64bit(40GB)”。 其他配置参数详细信息，请参见购买弹性云服务器。
根据界面提示，在第一个输入框填写HBase表所在的命名空间，需要与当前存在的命名空间完全匹配。例如“default”。 在第二个输入框输入正则表达式，支持标准正则表达式。例如要筛选命名空间中所有的表，输入“([\s\S]*?)”。例如要筛选命名规则为字母数字组合的表，如tb1可输入“tb\d*”。
size_of_bloom_filter_in_bytes, number_of_hash_functions, random_seed) 这些参数是一个布隆过滤器的标准输入，如果接触过布隆过滤器，应该会对此十分熟悉。 具体的含义如下： n：token长度，依据n的长度将数据切割为token短语。 size
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 Streaming应用开发指导。
<directory>：用于为导出的CSV文件指定输出路径。 -tf <time-format>：用于指定时间格式，时间格式必须遵守ISO 8601标准。如果想要以时间戳方式来保存时间，需设置为-tf timestamp。例如，-tf yyyy-MM-dd\ HH:mm:ss或-tf timestamp。
图进行建模。 MRS服务的SparkSQL兼容部分Hive语法（以Hive-Test-benchmark测试集上的64个SQL语句为准）和标准SQL语法（以tpc-ds测试集上的99个SQL语句为准）。 Spark的架构和详细原理介绍，请参见：https://archive.apache
2001:db8::1 (1 row) UUID 标准UUID (Universally Unique IDentifier)，也被称为GUID (Globally Unique IDentifier)。 遵从RFC 4122标准所定义的格式。 示例： select UUID '
cardinality(array[1,2,3,4,5,6]); --6 concat(array1, array2, ..., arrayN) 描述：此函数提供与sql标准连接运算符(||)相同的功能。 combinations(array(T), n) -> array(array(T)) 描述：返回输入数组的n个元素子组。
get_customer_name('John Doe') ) 聚合函数中case when语法改写成filter语法 在聚合函数中，FILTER是更符合SQL标准用于过滤的语法，并且能获得更多的性能提升。FILTER是用于聚合函数的修饰符，用于限制聚合中使用的值。 【示例】在某些场景下需要从不同维度
数据输出的相关接口 API 说明 def print(): DataStreamSink[T] 数据输出以标准输出流打印出来。 def printToErr() 数据输出以标准error输出流打印出来。 def writeAsText(path: String): DataStreamSink[T]
数据输出的相关接口 API 说明 def print(): DataStreamSink[T] 数据输出以标准输出流打印出来。 def printToErr() 数据输出以标准error输出流打印出来。 def writeAsText(path: String): DataStreamSink[T]
数据输出的相关接口 API 说明 def print(): DataStreamSink[T] 数据输出以标准输出流打印出来。 def printToErr() 数据输出以标准error输出流打印出来。 def writeAsText(path: String): DataStreamSink[T]
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