复杂场景 某用户通过U CS 服务管理华为云集群和本地集群，其使用时间轴见图1。 图1 使用时间轴 具体操作如下： 该用户于2023/06/15 08:00:00成功接入集群，接入集群规模为：华为云集群40 vCPU，本地集群10 vCPU 该用户于2023/06/15 08:30:

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MapReduce统计样例程序 MapReduce统计样例程序开发思路 MapReduce统计样例代码 父主题： 开发MapReduce应用

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如何在 DLI 中运行复杂PySpark程序？ 数据湖探索 （DLI）服务对于PySpark是原生支持的。 对于数据分析来说Python是很自然的选择，而在大数据分析中PySpark无疑是不二选择。对于JVM语言系的程序，通常会把程序打成Jar包并依赖其他一些第三方的Jar，同样的Py

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使用应用程序连接HTAP实现OLAP的复杂查询 本章节主要介绍使用应用程序直连HTAP实现OLAP的复杂查询的流程。 使用流程 步骤1：购买HTAP标准版实例 步骤2：将 GaussDB (for MySQL)数据同步至HTAP标准版实例 步骤3：连接HTAP实例进行OLAP查询 前提条件

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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“

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加工复杂JSON数据 本文档主要为您介绍如何使用云日志服务数据加工功能对复杂的JSON数据进行加工。 多子键为数组的复杂JSON数据加工 程序构建的日志会以一种统计性质的JSON格式写入，通常包含一个基础信息以及多个子键为数组的数据形式。例如一个 服务器 每隔1分钟写入一条日志，包含

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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“

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MapReduce访问多组件样例程序 MapReduce访问多组件样例程序开发思路 MapReduce访问多组件样例代码 父主题： 开发MapReduce应用

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复杂依赖任务（DAG） 如果有四个任务，a/b/c/d 我们希望首先执行 任务 a，然后执行 b/c，b/c 同时完成后，最后执行 d，如下图所示： 为了实现这个目标，需要引入 depends 字段。以任务 d为例，完成任务 d 需要首先完成任务 b/c，则depends 字段为：

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复杂依赖任务（DAG） 如果有四个任务，a/b/c/d 我们希望首先执行 任务 a，然后执行 b/c，b/c 同时完成后，最后执行 d，如下图所示： 为了实现这个目标，需要引入 depends 字段。以任务 d为例，完成任务 d 需要首先完成任务 b/c，则depends 字段为：

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复杂数据类型 Spark SQL支持复杂数据类型，如表1所示。 表1 复杂数据类型 数据类型 描述 使用格式 ARRAY 一组有序字段，使用指定的值构造ARRAY数组。可以为任意类型，要求所有字段的数据类型必须相同。 array(<value>,<value>[, ...]) 具体使用示例详见：ARRAY示例。

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