云数据库 RDS for MySQL

 

云数据库 RDS for MySQL拥有即开即用、稳定可靠、安全运行、弹性伸缩、轻松管理、经济实用等特点,让您更加专注业务发展。

 
 

    sparksql内嵌数据库 更多内容
  • 使用Hue WebUI操作Hive表

    ozie和SparkSQL等组件的可视化操作。 前提条件 已安装Hue组件。 操作步骤 访问Hue WebUI,请参考访问Hue WebUI界面。 在左侧导航栏单击编辑器,然后选择“Hive”。 在“Database”右侧下拉列表选择一个Hive中的数据库,默认数据库为“default”。

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  • 新建数据连接

    新建 CS V文件数据连接 新建 对象存储服务 (OBS)数据连接 新建DWS数据连接 新建 DLI 数据连接 新建 MRS Hive数据连接 新建MRS SparkSQL数据连接 新建ClickHouse数据连接 新建RDS MySQL数据连接 新建RDS PostgreSQL数据连接 新建RDS SQL

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  • Spark2x样例工程介绍

    sparknormal-examples/SparkSQLJavaExample Spark SQL任务的Java/Python/Scala示例程序。 本工程应用程序实现从HDFS上读取文本数据并计算分析。 sparknormal-examples/SparkSQLPythonExample

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  • 产品功能

    产品功能 极致安全韧性 支持Git多种作业流 多形式代码检视 代码上库质量门禁 围绕代码研发资产追溯 内嵌仓库规范和模板

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  • 使用Loader导出数据

    generic-jdbc-connector 架构名称 数据库模式名。 表名 数据库表名,用于最终保存传输的数据。 临时表 数据库临时表的表名,用于临时保存传输过程中的数据,字段需要和“表名”配置的表一致。 oracle-partition-connector 架构名称 数据库模式名。 表名 数据库表名,用于最终保存传输的数据。

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  • 什么是GeminiDB DynamoDB协议

    DB特性,用户可以通过SDK/CLI访问数据库服务。在协议层面完全支持AWS DynamoDB,用户可以在不改造业务代码的情况下,平滑的迁移至GeminiDB Cassandra。 产品架构 GeminiDB DynamoDB的适配服务内嵌在GeminiDB Cassandra内

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  • 其他问题

    其他问题 使用无痕浏览器打开产品内嵌的OrgID页面报错

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  • Spark2x开源新特性说明

    Spark2x版本相对于Spark 1.5版本新增了一些开源特性。 具体特性或相关概念如下: DataSet,详见SparkSQL和DataSet原理。 Spark SQL Native DDL/DML,详见SparkSQL和DataSet原理。 SparkSession,详见SparkSession原理。 Structured

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  • 从零开始使用Spark SQL

    登录OBS控制台。 单击“并行文件系统 > 创建并行文件系统”,创建一个名称为sparksql的文件系统。 sparksql仅为示例,文件系统名称必须全局唯一,否则会创建并行文件系统失败。 单击sparksql文件系统名称,并选择“文件”。 单击“新建文件夹”,创建input文件夹。

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  • DLV的功能

    数据湖探索(DLI) MapReduce服务(MRS Hive) MapReduce服务(MRS SparkSQL) 云数据库 MySQL 云数据库 PostgreSQL 云数据库 SQL Server 分布式数据库中间件(DDM) 本地CSV文件 本地自建的MySQL、PostgreSQL、Oracle、SQL

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  • 读取Hudi mor表视图

    同步Hive后hive表中多出两张表分别为${table_name}_rt和${table_name}_ro。 实时视图读取(Hive,SparkSQL为例):直接读取Hive里面存储的后缀为_rt的hudi表即可。 select count(*) from ${table_name}_rt;

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  • 读取Hudi mor表视图

    同步Hive后hive表中多出两张表分别为${table_name}_rt,和${table_name}_ro。 实时视图读取(Hive,SparkSQL为例):直接读取Hive里面存储的后缀为_rt的hudi表即可。 select count(*) from ${table_name}_rt;

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  • SparkSQL访问Hive分区表启动Job前耗时较长如何处理?

    SparkSQL访问Hive分区表启动Job前耗时较长如何处理? 问题背景 使用SparkSql访问Hive的一个数据存放于OBS的一个分区表,但是运行速度却很慢,并且会大量调用OBS的查询接口。 SQL样例: select a,b,c from test where b=xxx

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  • MRS Spark SQL

    在此处选择到已配置的队列。当有多处同时配置了资源队列时,此处配置的资源队列为最高优先级。 数据库 是 默认选择SQL脚本中设置的数据库,支持修改。 MRS API连接方式下不支持选择数据库。 脚本参数 否 关联的SQL脚本如果使用了参数,此处显示参数名称,请在参数名称后的输入框配置参数值。参数值支持使用EL表达式。

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  • 使用Loader导入数据至MRS集群

    架构名称 数据库模式名。 表名 数据库表名。 查询条件 指定表的查询条件。 分区列名 指定数据库表的一列,根据该列来划分要导入的数据,在map任务中用于分区。建议配置主键字段。 说明: 分区列必须有索引,如果没有索引,请不要指定分区列,指定没有索引的分区列会导致数据库 服务器 磁盘I

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  • 使用Loader导出MRS集群内数据

    generic-jdbc-connector 架构名称 数据库模式名。 表名 数据库表名,用于最终保存传输的数据。 临时表 数据库临时表的表名,用于临时保存传输过程中的数据,字段需要和“表名”配置的表一致。 oracle-partition-connector 架构名称 数据库模式名。 表名 数据库表名,用于最终保存传输的数据。

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  • MetaStore动态分区数超出阈值导致SQL报错

    MetaStore动态分区数超出阈值导致SQL报错 现象描述 执行SparkSQL或HiveSQL命令时,系统报错如下: Number of dynamic partitions created is 2001, which is more than 2000. To slove

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  • Hudi表模型设计规范

    数据,也就是幂等写入能力。该字段可用选择的类型包括:业务表中更新时间戳、数据库的提交时间戳等。precombine字段不能有null值和空值,可以参考以下示例设置precombine字段: SparkSQL: //通过preCombineField指定precombine字段 create

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  • 新建数据质量规则

    库级 完整性 数据库空值扫描 DLI、DWS、HIVE、SparkSQL、CLICKHOUSE、GBASE、ORACLE、RDS、DORIS 计算数据库每个表中每个字段的空值字段行数,结果以字段为维度呈现。 表级 准确性 表行数 DLI、DWS、HIVE、SparkSQL、CLICK

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  • Hudi表模型设计规范

    数据,也就是幂等写入能力。该字段可用选择的类型包括:业务表中更新时间戳、数据库的提交时间戳等。precombine字段不能有null值和空值,可以参考以下示例设置precombine字段: SparkSQL: --通过preCombineField指定precombine字段。 create

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  • Hudi查询类型

    SQL创建hudi表名为${table_name}, 同步元数据服务后,数据库中多出两张表分别为${table_name}_rt和${table_name}_ro。 实时视图读取(SparkSQL为例):直接读取相同数据库中后缀为_rt的hudi表即可。 select count(*) from

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