任何表都可以与广播表进行关联操作。 使用广播HINT的前提是需要确保表的存在性。 例如： 电商企业的订单管理系统，需要查询并统计某个地区的订单数据。这种场景会涉及到地区表与订单流水表进行关联查询，由于订单数据量庞大，订单流水表需要分片存储，因此可以考虑将地区表设计为“广播表”，提高查询效率。

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指定topic的设备发送。 取值范围：长度不超过36，只允许字母、数字、下划线（_）、连接符（-）的组合。 topic_full_name 是 String 参数说明：接收广播消息的完整Topic名称, 必选。用户需要发布广播消息给设备时，可以使用该参数指定完整的topic名称，

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广播通信概述 概述 广播通信常用于一对多的消息通信。多个设备订阅相同的广播Topic，应用 服务器 调用广播消息下发的接口指定广播Topic的名称，就可以给已订阅该广播Topic的所有在线设备发布消息。广播模式的典型用途是根据设备的类别向设备发送通知。 例如，地震局给指定区域内的所有公民发送地震预警信息。

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使用非初级类型的宿主变量 非初级类型的宿主变量包括数组、typedef、结构体和指针类型的宿主变量。 数组 有两种将数组作为宿主变量的情况。第一种情况是在char[]或者VARCHAR[]中存储一些文本字符串。第二种情况是可在检索多行查询结果时不使用游标。如果不使用数组，则处理多

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使用非初级类型的宿主变量 非初级类型的宿主变量包括数组、typedef、结构体和指针类型的宿主变量。 数组 有两种将数组作为宿主变量的情况。第一种情况是在char[]或者VARCHAR[]中存储一些文本字符串。第二种情况是可在检索多行查询结果时不使用游标。如果不使用数组，则处理多

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使用非初级类型的宿主变量 非初级类型的宿主变量包括数组、typedef、结构体和指针类型的宿主变量。 数组 有两种将数组作为宿主变量的情况。第一种情况是在char[]或者VARCHAR[]中存储一些文本字符串。第二种情况是可在检索多行查询结果时不使用游标。如果不使用数组，则处理多

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使用非初级类型的宿主变量 非初级类型的宿主变量包括数组、typedef、结构体和指针类型的宿主变量。 数组 有两种将数组作为宿主变量的情况。第一种情况是在char[]或者VARCHAR[]中存储一些文本字符串。第二种情况是可在检索多行查询结果时不使用游标。如果不使用数组，则处理多

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当调用在DStream的KV对上，返回一个新的DStream的KV对，其中每个Key的Value根据滑动窗口中批次的reduce函数聚合得到。 join(other,numPartitions) 实现不同的Spark Streaming之间做合并操作。 SparkSQL常用接口 Spark SQL中在Python中重要的类有：

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当调用在DStream的KV对上，返回一个新的DStream的KV对，其中每个Key的Value根据滑动窗口中批次的reduce函数聚合得到。 join(other,numPartitions) 实现不同的Spark Streaming之间做合并操作。 SparkSQL常用接口 Spark SQL中在Python中重要的类有：

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当有两个KV的dataset(K,V)和(K,W)，返回的是(K,(V,W))的dataset,numPartitions为并发的任务数。 cogroup(other, numPartitions) 将当有两个key-value对的dataset(K,V)和(K,W)，返回的是(K,

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当调用在DStream的KV对上，返回一个新的DStream的KV对，其中每个Key的Value根据滑动窗口中批次的reduce函数聚合得到。 join(other,numPartitions) 实现不同的Spark Streaming之间做合并操作。 SparkSQL常用接口 Spark SQL中在Python中重要的类有：

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当调用在DStream的KV对上，返回一个新的DStream的KV对，其中每个Key的Value根据滑动窗口中批次的reduce函数聚合得到。 join(other,numPartitions) 实现不同的Spark Streaming之间做合并操作。 SparkSQL常用接口 Spark SQL中在Python中重要的类有：

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查看设备的发送广播记录 前提条件 智能设备曾经电脑端发送过广播给智能设备。 操作步骤： 登录ISDP系统，进入菜单 运营中心->智能监控->安监记录->广播记录，打开广播记录列表页面。 图1 查看历史广播记录列表 可搜索查找指定内容的广播 点击“查看”可查阅广播发送明细 图2 查看历史广播详情

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图3 输入广播内容 批量勾选需要发送的设备，点击确定进入发送页面 图4 批量勾选需要发送的设备 上方可切换发送文字或语音，在下方输入广播内容或录音，点击发送即发送完成 图5 发送广播页面 父主题： 手机侧使用智能安监功能

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，确保变量的值是执行器数的整数倍。 如果被分配的值对是否均分不严格敏感，建议将被分配的值尽量调大，减少整数除法余数的影响，使其基本平均分配。 如果被分配的值不能为0，请手动设置执行器数，并确保变量的值大于执行器数。 在全局变量中配置的变量，如果脚本的Test Plan - User

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时间宏变量使用解析 在创建表/文件迁移作业时， CDM 支持在源端和目的端的以下参数中配置时间宏变量： 源端的源目录或文件 源端的表名 “通配符”过滤类型中的目录过滤器和文件过滤器 “时间过滤”中的起始时间和终止时间 分区过滤条件和Where子句 目的端的写入目录 目的端的表名 支持

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时间宏变量使用解析 在创建表/文件迁移作业时，CDM支持在源端和目的端的以下参数中配置时间宏变量： 源端的源目录或文件 源端的表名 “通配符”过滤类型中的目录过滤器和文件过滤器 “时间过滤”中的起始时间和终止时间 分区过滤条件和Where子句 目的端的写入目录 目的端的表名 支持

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创建一个Pod，用于运行Spark的驱动程序。 驱动程序在集群中创建执行程序的Pod并与其建立连接，用于执行应用程序代码。 应用程序完成后，执行程序的Pod将终止并清理，但驱动程序Pod仍然存在并保持在“已停止”状态，直到最终进行垃圾回收或手动清理。在“已停止”状态下，驱动程序Pod不会使用任何计算或内存资源。

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使用Spark/Spark2x Spark使用说明 Spark用户权限管理 Spark客户端使用实践 访问Spark WebUI界面 使用代理用户提交Spark作业 配置Spark读取HBase表数据 配置Spark任务不获取HBase Token信息 Spark Core企业级能力增强

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