用最新的commit select count(*) from default.${table_name} where `_hoodie_commit_time`>'20201227153030'; // 这个过滤条件必须加且值为初始增量拉取的commit。 增量视图读取（Spark

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。 读优化视图读取（Hive，SparkSQL为例）：直接读取Hive里面存储的后缀为_ro的hudi表即可。 select count(*) from ${table_name}_ro; 读优化视图读取（Spark dataSource API为例）：和读普通的dataSource表类似。

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Spark增量读取Hudi参数规范 规则 增量查询之前必须指定当前表的查询为增量查询模式，并且查询后重写设置表的查询模式 如果增量查询完，不重新将表查询模式设置回去，将影响后续的实时查询 示例 set hoodie.tableName.consume.mode=INCREMENT

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SQL从RDS数据库读取的时间和RDS数据库存储的时间为什么会不一致？ 问题描述 Flink Opensource SQL从RDS数据库读取的时间和RDS数据库存储的时间为不一致 根因分析 该问题的根因是数据库设置的时区不合理，通常该问题出现时Flink读取的时间和RDS数据库的时间会相差13小时。

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CloudLink Board 是否支持读取U盘上的数据? CloudLink Board 不支持读取U盘上的数据。 父主题： 业务使用

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读取摄像头视频帧 该接口用于读取一帧视频。注意IPC摄像头和MP4视频返回的是YUV_NV21颜色排布的数据，而UVC类型的摄像头返回的是BGR颜色排布的数据。 接口调用 hilens.VideoCapture.read() 返回值 一帧视频数据。参数类型为numpy数组（dtype为uint8），兼容cv2。

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cq2：spark表的列和HBase表的列的映射关系。spark的name列映射HBase表的cf1列簇的cq1列，spark的age列映射HBase表的cf1列簇的cq2列。 通过csv文件导入数据到HBase表，命令如下： hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.ImportTsv

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jar 如何读取上传文件 Spark可以使用SparkFiles读取 –-file中提交上来的文件的本地路径，即：SparkFiles.get("上传的文件名")。 Driver中的文件路径与Executor中获取的路径位置是不一致的，所以不能将Driver中获取到的路径作为参数传给Executor去执行。

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Redis集群可以读取每个节点的IP地址吗？ Redis 3.0版本的集群实例（Proxy版本）的使用方式与单机、主备实例相同，无需知晓后端地址。 Redis 4.0及以上版本的集群实例（Cluster版本）可以使用cluster nodes命令获取。 redis-cli -h {redis_address}

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数据订阅是获取数据库中关键业务的数据变化信息，并将其缓存并提供统一的SDK接口，方便下游业务订阅、获取、并消费，其支持的数据库和订阅的数据类型如表25所示，更多数据订阅的功能特性可参考数据订阅。 表25 数据库信息 数据库引擎 支持订阅的数据类型 RDS for MySQL 5.6、5.7版本 数据更新

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读取摄像头视频帧 读取一帧视频。如果摄像头读取发生错误，此接口将会抛出一个异常(std::runtime_error)。 接口调用 virtual cv::Mat hilens::VideoCapture::Read() 返回值 如果是IPC或本地摄像头，则返回的是YUV_NV2

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读取摄像机输入参数 接口名称 WEB_SaveVPT300CameraTrack(后续废弃) 功能描述 保存VPT300跟踪模式-为跟之前提供给hid的接口保持一致，单独提供一个接口设置摄像机跟踪模式 应用场景 读取摄像机输入参数 URL https://ip/action.cgi

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cq2：spark表的列和HBase表的列的映射关系。spark的name列映射HBase表的cf1列簇的cq1列，spark的age列映射HBase表的cf1列簇的cq2列。 通过csv文件导入数据到HBase表，命令如下： hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.ImportTsv

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用最新的commit select count(*) from default.${table_name} where `_hoodie_commit_time`>'20201227153030'; // 这个过滤条件必须加且值为初始增量拉取的commit。 增量视图读取（Spark

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exist，该日志说明文件在操作的过程中被删除了。 搜索HDFS的NameNode的审计日志（Active NameNode的/var/log/Bigdata/audit/hdfs/nn/hdfs-audit-namenode.log）搜索文件名，确认文件的创建时间。 搜索文件创建到出

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Spark增量读取Hudi参数规范 规则 增量查询之前必须指定当前表的查询为增量查询模式，并且查询后重写设置表的查询模式 如果增量查询完，不重新将表查询模式设置回去，将影响后续的实时查询 示例 以SQL作业为例： 配置参数 hoodie.tableName.consume.mode=INCREMENTAL

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1、并发次数为10，启动此用例。 在性能报告中的“明细”页签下，单击“查看日志”，在操作栏单击“查看”，查看请求日志的请求体中全局变量的取值是否和设置的顺序一致。 通过日志可确认后续的取值是否顺序读取，当读取到最后一个值时，返回读取第一个值。 父主题： 压测工程管理

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文件中的数据尽可能的压缩来降低存储空间的消耗。矢量化读取ORC格式的数据能够大幅提升ORC数据读取性能。在Spark2.3版本中，SparkSQL支持矢量化读取ORC数据（这个特性在Hive的历史版本中已经得到支持）。矢量化读取ORC格式的数据能够获得比传统读取方式数倍的性能提升。

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文件中的数据尽可能的压缩来降低存储空间的消耗。矢量化读取ORC格式的数据能够大幅提升ORC数据读取性能。在Spark2.3版本中，SparkSQL支持矢量化读取ORC数据（这个特性在Hive的历史版本中已经得到支持）。矢量化读取ORC格式的数据能够获得比传统读取方式数倍的性能提升。

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ow，一个有确切范围的Scan，性能会更好些。 可以设置Batch和Caching关键参数。 Batch 使用Scan调用next接口每次最大返回的记录数，与一次读取的列数有关。 Caching RPC请求返回next记录的最大数量，该参数与一次RPC获取的行数有关。 父主题： HBase数据读写样例程序

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Spark读取HBase表样例程序 操作Avro格式数据 操作HBase数据源 BulkPut接口使用 BulkGet接口使用 BulkDelete接口使用 BulkLoad接口使用 foreachPartition接口使用 分布式Scan HBase表 mapPartition接口使用

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