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Spark作业在执行shuffle类语句，包括group by、join等场景时，常常会出现数据倾斜的问题，导致作业任务执行缓慢。 该问题可以通过设置spark.sql.shuffle.partitions提高shuffle read task的并行度来进行解决。 设置spark
包围起来。 partition_specs 分区信息，key=value形式，key为分区字段，value为分区值。若分区字段为多个字段，可以不包含所有的字段，会显示匹配上的所有分区信息。 注意事项 所要查看分区的表必须存在且是分区表，否则会出错。 示例 查看student表下面的所有的分区。
-keystore transport-keystore.jks 使用keytool工具生成keystore和truststore文件后，可以在文件夹中看到transport-keystore.jks文件，使用如下命令验证keystore文件和证书信息。 keytool -list
传并共享的镜像，运行作业，即可使用自定义镜像运行作业。 如果选择的镜像不是共享镜像，自定义镜像处会提示该镜像未授权，则需要授权后才可以使用。具体可以参考图3，提示处单击“立即授权”即可，填写其他作业执行参数后，再执行作业。 图2 在DLI Spark作业编辑页面，选择自定义镜像 图3
果该桶未授权，需要单击“立即授权”进行授权。配置该参数，可以在作业异常失败后，将作业日志保存到用户的OBS桶下，方便用户定位故障原因。 图3 保存作业日志 勾选“作业异常告警”，选择1中创建的“SMN主题”。配置该参数，可以在作业异常情况下，向用户指定邮箱或者手机发送消息通知，方便客户及时感知异常。
ab进行了深度优化的交互式数据分析挖掘模块，提供在线的开发和调试能力，用于编写和调测模型训练代码。完成DLI对接Notebook实例后，您可以基于Notebook提供的Web交互的开发环境同时完成代码的编写与作业的开发，使用Notebook灵活的进行数据分析与探索，本节操作介绍使
对Spark组件不感知，仅仅可以使用该服务，且接口为封装式接口。 DLI的这种模式减轻了运维负担，可以更专注于数据处理和分析任务本身。 具体请参考《数据湖探索用户指南》。 MRS服务Spark组件的是建立在客户的购买MRS服务所分配的虚机上，用户可以根据实际需求调整及优化Spark服务，支持各种接口调用。
系统。适用于数据转储、大数据分析、备份或活跃归档、深度或冷归档等场景。 考虑到输入流可以是无界的，每个桶中的数据被组织成有限大小的Part文件。完全可以配置为基于时间的方式往桶中写入数据，比如可以设置每个小时的数据写入一个新桶中。即桶中将包含一个小时间隔内接收到的记录。 桶目录中
部门间的数据共享和权限管理。 Serverless DLI DLI完全兼容Apache Spark、Apache Flink生态和接口，是集实时分析、离线分析、交互式分析为一体的Serverless大数据计算分析服务。线下应用可无缝平滑迁移上云，减少迁移工作量。采用批流融合高扩展
igint类型的值转换为varchar类型。 如果有必要，可以将值显式转换为指定类型。 cast(value AS type) → type 显式转换一个值的类型。可以将varchar类型的值转为数字类型，反过来转换也可以。 select cast('186' as int );
》中“创建集群”章节。 请确保已创建DWS数据库表。 该场景作业需要运行在DLI的独享队列上，因此要与DWS集群建立增强型跨源连接，且用户可以根据实际所需设置相应安全组规则。 如何建立增强型跨源连接，请参考《数据湖探索用户指南》中增强型跨源连接章节。 如何设置安全组规则，请参见《虚拟私有云用户指南》中“安全组”章节。
--hello 字符串函数 这些函数假定输入字符串包含有效的UTF-8编码的Unicode代码点。不会显式检查UTF-8数据是否有效，对于无效的UTF-8数据，函数可能会返回错误的结果。可以使用from_utf8来更正无效的UTF-8数据。 此外，这些函数对Unicode代码点进行运算
ESCAPE C ] BOOLEAN 若A与模式B匹配，则返回TRUE。 必要时可以定义转义字符C。 A NOT LIKE B [ ESCAPE C ] BOOLEAN 若A与模式B不匹配，则返回TRUE。 必要时可以定义转义字符C。 A SIMILAR TO B [ ESCAPE C ]
功。 单次最多支持删除20个标签 删除时不对标签字符集范围做校验。 删除时tags结构体不能缺失，key不能为空，或者空字符串。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。
系统。适用于数据转储、大数据分析、备份或活跃归档、深度或冷归档等场景。 考虑到输入流可以是无界的，每个桶中的数据被组织成有限大小的Part文件。完全可以配置为基于时间的方式往桶中写入数据，比如可以设置每个小时的数据写入一个新桶中。即桶中将包含一个小时间隔内接收到的记录。 桶目录中
(sub_query); 关键字 ALL：返回重复的行。为默认选项。其后只能跟*，否则会出错。 DISTINCT：从结果集移除重复的行。 groupby_expression：可以是单字段，多字段，也可以是聚合函数，字符串函数等。 operator：此操作符包含等式操作符与不等式操作符，及IN，NOT
BY子句用于按一个或多个输出表达式对结果集排序。 ORDER BY expression [ ASC | DESC ] [ NULLS { FIRST | LAST } ] [, ...] 每个expression可以由输出列组成，也可以是按位置选择输出列的序号。 ORDER BY子句在GROUP
Kafka sink会保证至少一次将数据插入Kafka topic。这意味着，Flink可以将具有相同key的重复记录写入Kafka topic。因此，upsert-kafka 连接器可以实现幂等写入。 语法格式 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
Temporal Tables 上的 inner join 示例 假如Rates是一个 Temporal Table Function， join 可以使用 SQL 进行如下的表达: SELECT o_amount, r_rate FROM Orders, LATERAL TABLE
Processing Performance Council) 组织制定的用来模拟决策支持类应用的一个测试集。目前，在学术界和工业界普遍用来评价决策支持技术方面应用的性能。这种商业测试可以全方位评测系统的整体商业计算综合能力，对厂商的要求更高，同时也具有普遍的商业实用意义，目前在银行信贷
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