Spark输入 概述 “Spark输入”算子，将SparkSQL表的指定列转换成同等数量的输入字段。 输入与输出 输入：SparkSQL表列 输出：字段 参数说明 表1 算子参数说明 参数 含义 类型 是否必填 默认值 Spark数据库 SparkSQL的数据库名称。 String

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org.apache.hudi.HoodieSparkSqlWriter$$anonfun$1.apply(HoodieSparkSqlWriter.scala:104) at org.apache.hudi.HoodieSparkSqlWriter$$anonfun$1.appl

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Spark输入 概述 “Spark输入”算子，将SparkSQL表的指定列转换成同等数量的输入字段。 输入与输出 输入：SparkSQL表列 输出：字段 参数说明 表1 算子参数说明 参数 含义 类型 是否必填 默认值 Spark数据库 SparkSQL的数据库名称。 String

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Spark用户权限管理 SparkSQL用户权限介绍 创建SparkSQL角色 配置Spark表、列和数据库的用户权限 配置SparkSQL业务用户权限 配置Spark Web UI ACL Spark客户端和服务端权限参数配置说明 父主题： 使用Spark/Spark2x

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Spark输出 概述 “Spark输出”算子，用于配置已生成的字段输出到SparkSQL表的列。 输入与输出 输入：需要输出的字段 输出：SparkSQL表 参数说明 表1 算子参数说明 参数 含义 类型 是否必填 默认值 Spark文件存储格式 配置SparkSQL表文件的存储

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Spark用户权限管理 SparkSQL权限介绍 创建SparkSQL角色 配置Spark表、列和数据库的用户权限 配置SparkSQL业务用户权限 配置Spark2x Web UI ACL Spark客户端和服务端权限参数配置说明 父主题： 使用Spark2x（ MRS 3.x及之后版本）

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配置Spark表、列和数据库的用户权限 操作场景 使用SparkSQL操作表或者数据库时，如果用户访问别人创建的表或数据库，需要授予对应的权限。为了实现更严格权限控制，SparkSQL也支持列级别的权限控制。如果要访问别人创建的表上某些列，需要授予列权限。以下介绍使用Manage

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org.apache.hudi.HoodieSparkSqlWriter$$anonfun$1.apply(HoodieSparkSqlWriter.scala:104) at org.apache.hudi.HoodieSparkSqlWriter$$anonfun$1.appl

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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。 S

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从零开始使用Spark SQL Spark提供类似SQL的Spark SQL语言操作结构化数据，本章节提供从零开始使用Spark SQL，创建一个名称为src_data的表，然后在src_data表中每行写入一条数据，最后将数据存储在“mrs_20160907”集群中。再使用SQ

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配置Spark表、列和数据库的用户权限 操作场景 使用SparkSQL操作表或者数据库时，如果用户访问别人创建的表或数据库，需要授予对应的权限。为了实现更严格权限控制，SparkSQL也支持列级别的权限控制。如果要访问别人创建的表上某些列，需要授予列权限。以下介绍使用Manage

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from pyspark.sql import SparkSession from pyspark.sql import SQLContext def contains(str1, substr1): if substr1 in str1: return

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from pyspark.sql import SparkSession from pyspark.sql import SQLContext def contains(str1, substr1): if substr1 in str1: return

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此使用该模式读取数据有一定的数据时延。 SparkSQL建表参数规范 Spark增量读取Hudi参数规范 Spark异步任务执行表compaction参数设置规范 Spark表数据维护规范 Spark并发写Hudi建议 父主题： Spark on Hudi开发规范

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e_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; 实时视图读取（Spark dataSource API为例）：和cow表一样，请参考cow表相关操作。

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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; 实时视图读取（Spark dataSource API为例）：和cow表一样，请参考cow表相关操作。

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BS调用量的增加。 处理步骤 在SparkSQL中设置以下参数后再运行： set spark.sql.statistics.fallBackToHdfs=false; 或者在启动之前使用--conf设置这个值为false： --conf spark.sql.statistics.

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apache.spark.launcher.SparkLauncher类采用Java/Scala命令方式提交Spark应用。 sparknormal-examples/SparkLauncherScalaExample sparknormal-examples/SparkOnClickHouseJavaExample

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from pyspark.sql import SparkSession from pyspark.sql import SQLContext def contains(str1, substr1): if substr1 in str1: return

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from pyspark.sql import SparkSession from pyspark.sql import SQLContext def contains(str1, substr1): if substr1 in str1: return

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适的视图进行查询。 Hudi 支持多种查询引擎Spark和Hive，具体支持矩阵见表1和表2。 表1 cow表 查询引擎 实时视图/读优化视图 增量视图 Hive Y Y Spark（SparkSQL） Y Y Spark（SparkDataSource API） Y Y 表2 mor表

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