可省略，表示在当前查询块生效。 no表示hint的join方式不使用。 table_list为表示hint表集合的字符串，该字符串中的表与join_table_list相同，只是中间不允许出现括号指定join的优先级。 例如： no nestloop(t1 t2 t3)表示：生成

查看更多 →

MapReduce MapReduce基本原理 MapReduce与其他组件的关系 MapReduce开源增强特性 父主题： 组件介绍

查看更多 →

ClickHouse集群购买及权限管理 MapReduce服务 MRS ClickHouse常见参数配置 42:46 ClickHouse常见参数配置 MapReduce服务 MRS ClickHouse建表、TTL配置及分布式表使用 25:20 ClickHouse建表、TTL配置及分布式表使用 MapReduce服务

查看更多 →

client通过该接口控制（启动、停止等操作）Workflow流程，从而编排、运行Hadoop MapReduce任务，如图1所示。 图1 Oozie框架 图1中各部分的功能说明如表1所示。 表1 结构图说明 名称 描述 Console 提供对Oozie流程的查看和监控功能。 Client

查看更多 →

多流Join场景支持配置表级别的TTL时间 本章节适用于MRS 3.3.0及以后版本。 在Flink双流Join场景下，如果Join的左表和右表其中一个表数据变化快，需要较短时间的过期时间，而另一个表数据变化较慢，需要较长时间的过期时间。目前Flink只有表级别的TTL（Time

查看更多 →

Flink Join样例程序 Flink Join样例程序开发思路 Flink Join样例程序（Java） Flink Join样例程序（Scala） 父主题： 开发Flink应用

查看更多 →

Flink Join样例程序 Flink Join样例程序开发思路 Flink Join样例程序（Java） Flink Join样例程序（Scala） 父主题： 开发Flink应用

查看更多 →

Flink 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 FusionInsight 的kafka-clients-*.jar

查看更多 →

GS_SPM_ID_HASH_JOIN GS_SPM_ID_HASH_JOIN是SPM计划管理特性中的系统表，当前该特性在分布式中不支持。它用于存储unique_sql_id和sql_hash关系的系统表，具备sysadmin权限的用户可以对该系统表进行读操作，但只有初始用户才可以对该系统表进行写的操作。

查看更多 →

12/dev/table/index.html。 Stream SQL Join介绍 SQL Join用于根据两个或多个表中的列之间的关系，从这些表中查询数据。Flink Stream SQL Join允许对两个流式table进行Join，并从中查询结果。支持类似于以下内容的查询： SELECT

查看更多 →

Flink Join样例程序 Flink Join样例程序开发思路 Flink Join样例程序（Java） 父主题： 开发Flink应用

查看更多 →

MapReduce Action 功能描述 MapReduce任务节点，负责执行一个map-reduce任务。 参数解释 MapReduce Action节点中包含的各参数及其含义，请参见表1。 表1 参数含义 参数 含义 name map-reduce action的名称 resourceManager

查看更多 →

使用MapReduce 配置使用分布式缓存执行MapReduce任务 配置MapReduce shuffle address 配置MapReduce集群管理员列表 通过Windows系统提交MapReduce任务 配置MapReduce任务日志归档和清理机制 MapReduce性能调优

查看更多 →

使用Mapreduce 配置使用分布式缓存执行MapReduce任务 配置MapReduce shuffle address 配置MapReduce集群管理员列表 通过Windows系统提交MapReduce任务 配置MapReduce任务日志归档和清理机制 MapReduce性能调优

查看更多 →

MapReduce Action 功能描述 MapReduce任务节点，负责执行一个map-reduce任务。 参数解释 MapReduce Action节点中包含的各参数及其含义，请参见表1。 表1 参数含义 参数 含义 name map-reduce action的名称 resourceManager

查看更多 →

HDFS开源增强特性：文件块同分布（Colocation） 离线数据汇总统计场景中，Join是一个经常用到的计算功能，在MapReduce中的实现方式大体如下： Map任务分别将两个表文件的记录处理成（Join Key，Value），然后按照Join Key做Hash分区后，送到不同的Reduce任务里去处理。

查看更多 →

元素变为一个包含多个元素的序列，然后展平为一个个的元素）。 输入输出一对一，但结果RDD的分区结构发生了变化，如union（两个RDD合为一个，分区数变为两个RDD分区数之和）、coalesce（分区减少）。 从输入中选择部分元素的算子，如filter、distinct（去除重复

查看更多 →

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的数据存储在Kafka组件中。向Kafka组件发送数据（需要有Kafka权限用户），并从Kafka组件接收数据。Kafka配置参见样例数据规划章节。 业务2的数据通过socket接

查看更多 →

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的数据存储在Kafka组件中。向Kafka组件发送数据（需要有kafka权限用户），并从Kafka组件接收数据。Kafka配置参见样例数据规划章节。 业务2的数据通过soc

查看更多 →

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的数据存储在Kafka组件中。向Kafka组件发送数据（需要有Kafka权限用户），并从Kafka组件接收数据。Kafka配置参见样例数据规划章节。 业务2的数据通过socket接

查看更多 →

案例：增加JOIN列非空条件 1 SELECT * FROM join_a a JOIN join_b b ON a.b = b.b; 执行计划如下： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

查看更多 →