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sql("select uuid, partitionpath from hudi_trips_snapshot").count() # 拿到两条将被删除的记录 ds = spark.sql("select uuid, partitionpath from hudi_trips_snapshot")
sql("select uuid, partitionpath from hudi_trips_snapshot").count() # 拿到两条将被删除的记录 ds = spark.sql("select uuid, partitionpath from hudi_trips_snapshot")
用户”，下载参考准备MRS应用开发用户准备的开发用户的认证凭据。 代码样例 以下代码片段仅为演示，具体代码参见“com.huawei.bigdata.iotdb.JDBCbyKerberosExample”类。 在Manager界面，选择“集群 > 服务 > IoTDB > 实例”，查看待连接的IoTDBServer所在的节点IP。
HetuEngine支持配置IoTDB数据源。 Hudi 升级到0.11.0版本。 IoTDB 新增组件，一体化收集、存储、管理与分析物联网时序数据的服务。 集群管理 支持补丁在线推送及更新。 组件版本信息 表1 MRS组件版本信息 组件 版本 CarbonData 2.2.0 ClickHouse
'>'，'>='，'!>'，'!<'。 true spark.sql.dropPartitionsInBatch.limit 支持批量删除的最大分区数。 1000 父主题： Spark SQL企业级能力增强
Spark Core企业级能力增强 配置Spark HA增强高可用 配置Spark事件队列大小 配置parquet表的压缩格式 使用Ranger时适配第三方JDK 使用Spark小文件合并工具说明 配置流式读取Spark Driver执行结果 父主题： 使用Spark2x（MRS
使用Phoenix实现写数据。 代码样例 以下代码片段在com.huawei.bigdata.hbase.examples包的“PhoenixSample”类的testPut方法中。 /** * Put data */ public void testPut()
Spark SQL样例程序（Java） 功能简介 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。 代码样例 下面代码片段仅为演示，具体代码参见com.huawei.bigdata.spark.examples.FemaleInfoCollection： public
toString(); 以上是通过ZooKeeper的方式访问Hive。若直连HiveServer的方式访问Hive，需按如下方式拼接JDBC URL，并将hiveclient.properties文件中的zk.quorum配置项的端口改为10000。 // 拼接JDBC URL StringBuilder
读优化视图读取（Hive，SparkSQL为例）：直接读取Hive里面存储的后缀为_ro的hudi表即可。 select count(*) from ${table_name}_ro; 读优化视图读取（Spark dataSource API为例）：和读普通的dataSource表类似。 必须指定查询类型QUERY_TYPE_OPT_KEY
读优化视图读取（Hive，SparkSQL为例）：直接读取Hive里面存储的后缀为_ro的hudi表即可。 select count(*) from ${table_name}_ro; 读优化视图读取（Spark dataSource API为例）：和读普通的dataSource表类似。 必须指定查询类型Q
HDFS客户端调用close关闭文件，NameNode收到客户端的close请求之后就会检查最后一个块的完成状态，只有当有足够的DataNode上报了块完成才可用关闭文件，检查块完成的状态是通过checkFileProgress函数检查的，打印如下： 2015-05-27 19:00:27,603
sql("select uuid, partitionpath from hudi_trips_snapshot").count() # 拿到两条将被删除的记录 ds = spark.sql("select uuid, partitionpath from hudi_trips_snapshot")
Cleaning用于清理不再需要的版本数据。 Hudi使用Cleaner后台作业，不断清除不需要的旧版本数据。通过配置hoodie.cleaner.policy和hoodie.cleaner.commits.retained可以使用不同的清理策略和保存的commit数量。 执行cleaning有两种方式：
Flink Flink基本原理 Flink HA方案介绍 Flink与其他组件的关系 Flink滑动窗口增强 Flink Job Pipeline增强 Flink Stream SQL Join增强 Flink CEP in SQL增强 父主题： 组件介绍
个用户的基本信息，包括名字、性别、年龄。另有一个Flink业务2会不定时收到1条消息记录，消息记录该用户的名字、职业信息。 基于某些业务要求，开发的Flink应用程序实现功能：实时的以根据业务2中消息记录的用户名字作为关键字，对两个业务数据进行联合查询。 数据规划 业务1的数据存
Spark SQL样例程序（Java） 功能简介 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。 代码样例 下面代码片段仅为演示，具体代码参见com.huawei.bigdata.spark.examples.FemaleInfoCollection： public
Doris数据表开发规则 提前在Doris中创建表： Flink作业在Doris中找不到对应表会报错，所以需要提前在Doris中创建好对应的表。 Doris作为Sink表时需开启CheckPoint： Flink作业在触发CheckPoint时才会往Doris表中写数据。 父主题：
开发Spark应用 Spark Core程序 Spark SQL程序 Spark Streaming程序 通过JDBC访问Spark SQL的程序 Spark on HBase程序 从HBase读取数据再写入HBase 从Hive读取数据再写入HBase Streaming从Kafka读取数据再写入HBase
数据从原表同步到物化视图需要时间窗。 灵活性较高，有新的业务可开发新的物化视图。 可开发复杂逻辑SQL语句的物化视图。 复杂度较高，需要开发很多物化视图，每个物化视图都需要单独去管理和维护。 projection 数据实时同步，数据写入即可查询到物化视图最新数据。 创建表时指定的物化视图语法，新的SQL业务需要修改表结构。
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