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Filter_Condition(NonIndexCol1) 针对多个列创建的联合索引场景下: 当查询时使用的列(多个),是联合索引所有对应列的一部分或者全部,且列的顺序与联合索引一致时,此索引会被利用来提升查询性能。 例如,针对C1、C2、C3列创建了联合索引,生效的场景包括: Filter_Condition(IndexCol1)
reduce输出为key:网民的信息,value:该网民上网总时间。 context.write(key, result); } /** * setup()方法只在进入map任务的map()方法之前或者reduce任务的reduce()方法之前调用一次。
reduce输出为key:网民的信息,value:该网民上网总时间。 context.write(key, result); } /** * setup()方法只在进入map任务的map()方法之前或者reduce任务的reduce()方法之前调用一次。
SL,则需要添加以下参数。开启外部连接SSL后,因为YARN目前的开源版本无法代理HTTPS请求,所以无法通过YARN代理访问Flink的原生页面,用户可以在集群的同一个VPC下,创建windows虚拟机,在该虚拟机中访问Flink 原生页面。 表4 参数描述 参数 参数值示例 描述
存储数据的时候,只会往旧的数据节点存储数据。 由于locators与特定数据节点相关,所以当集群进行扩容的时候,就需要对Colocation的locators分配进行重新规划。 2 创建一批新的locators,并重新规划数据存放方式。 旧的locators使用的是旧的数据节点,
Join样例程序(Java) 功能介绍 在Flink应用中,调用flink-connector-kafka模块的接口,生产并消费数据。 代码样例 用户在开发前需要使用对接安全模式的Kafka,则需要引入kafka-clients-*.jar,该jar包可在client目录下获取。 下面
t1”和“t1”,不支持改写表名为“mvschema.t1”。 物化视图改写场景示例 物化视图的改写的核心原理是逻辑上创建的物化视图的数据要包含未来的查询语句要查询的数据,也可以是未来查询中的子查询要包含的全部数据。建议用户打开自动创建物化视图功能针对性的创建物化视图,以下为部分场景示例: 创建物化视图SQL样例中省略“CREATE
功能介绍 在Flink应用中,调用flink-connector-kafka模块的接口,生产并消费数据。 代码样例 用户在开发前需要使用对接安全模式的Kafka,则需要引入FusionInsight的kafka-clients-*.jar,该jar包可在Kafka客户端目录下获取
功能介绍 在Flink应用中,调用flink-connector-kafka模块的接口,生产并消费数据。 代码样例 用户在开发前需要使用对接安全模式的Kafka,则需要引入FusionInsight的kafka-clients-*.jar,该jar包可在Kafka客户端目录下获取。
Join样例程序(Java) 功能介绍 在Flink应用中,调用flink-connector-kafka模块的接口,生产并消费数据。 代码样例 用户在开发前需要使用对接安全模式的Kafka,则需要引入kafka-clients-*.jar,该jar包可在client目录下获取。 下面
当有两个KV的dataset(K,V)和(K,W),返回的是(K,(V,W))的dataset,numPartitions为并发的任务数。 cogroup(other, numPartitions) 将当有两个key-value对的dataset(K,V)和(K,W),返回的是(K,
当有两个KV的dataset(K,V)和(K,W),返回的是(K,(V,W))的dataset,numPartitions为并发的任务数。 cogroup(other, numPartitions) 将当有两个key-value对的dataset(K,V)和(K,W),返回的是(K,
MapReduce统计样例程序开发思路 场景说明 假定用户有某个周末网民网购停留时间的日志文本,基于某些业务要求,要求开发MapReduce应用程序实现如下功能。 统计日志文件中本周末网购停留总时间超过2个小时的女性网民信息。 周末两天的日志文件第一列为姓名,第二列为性别,第三列为本次停留时间,单位为分钟,分隔符为“
当有两个KV的dataset(K,V)和(K,W),返回的是(K,(V,W))的dataset,numPartitions为并发的任务数。 cogroup(other, numPartitions) 将当有两个key-value对的dataset(K,V)和(K,W),返回的是(K,
当有两个KV的dataset(K,V)和(K,W),返回的是(K,(V,W))的dataset,numPartitions为并发的任务数。 cogroup(other, numPartitions) 将当有两个key-value对的dataset(K,V)和(K,W),返回的是(K,
户使用配套版本的开源API。 Spark Core常用接口 Spark主要使用到如下这几个类: JavaSparkContext:是Spark的对外接口,负责向调用该类的Java应用提供Spark的各种功能,如连接Spark集群,创建RDD,累积量和广播量等。它的作用相当于一个容器。
返回该RDD与其它RDD的笛卡尔积。 表2 Action 方法 说明 reduce(f: (T, T) => T): 对RDD中的元素调用f。 collect(): Array[T] 返回包含RDD中所有元素的一个数组。 count(): Long 返回的是dataset中的element的个数。
当有两个KV的dataset(K,V)和(K,W),返回的是(K,(V,W))的dataset,numPartitions为并发的任务数。 cogroup(other, numPartitions) 将当有两个key-value对的dataset(K,V)和(K,W),返回的是(K,
用户使用配套版本的API。 Spark Core常用接口 Spark主要使用到如下这几个类: JavaSparkContext:是Spark的对外接口,负责向调用该类的Java应用提供Spark的各种功能,如连接Spark集群,创建RDD,累积量和广播量等。它的作用相当于一个容器。
slideInterval) 返回流中滑动窗口元素的个数。 reduceByWindow(func, windowLength, slideInterval) 当调用在DStream的KV对上,返回一个新的DStream的KV对,其中每个Key的Value根据滑动窗口中批次的reduce函数聚合得到。 join(otherStream