这样适用于这些对象还继续使用的情况,生产上这种情况较多。这里面有个问题是,通常一个用户下面的表很多,我们如何可以快速的找到这些对象,并生成对应的语句?## 操作步骤1.确保当前的 search path 是正确的```s... 当然我们也可以使用 \d 命令来进行筛选,这样的方式在表很多的方式下并不优雅。```sqlrudonx1=# \d List of relations Schema | Name | Type | Owner --------+-----------+----------+...
这样适用于这些对象还继续使用的情况,生产上这种情况较多。这里面有个问题是,通常一个用户下面的表很多,我们如何可以快速的找到这些对象,并生成对应的语句?## 操作步骤1.确保当前的 search path 是正确的`... 当然我们也可以使用 \d 命令来进行筛选,这样的方式在表很多的方式下并不优雅。```sqlrudonx1=# \d List of relations Schema | Name | Type | Owner --------+-----------+----------...
在一些常见的NLP任务中,有一类任务扮演了举足轻重的作用,也是当下的研究热点,这类任务就是:实体关系抽取,目的是从自然语言文本中识别并判定实体对之间存在的特定关系,为智能检索、语义分析等提供基础支持,有助于提... 数据中获取形式为(事物1,关系,事物2)的三元组的过程称为关系抽取(relation extraction)。一般情况下,我们会尽量把关系抽取抽象成若干三元组的抽取,而不会做n元组(n>3)的抽取。在NLP中,实体关系抽取则是致力于从自然...
都可以放到 LAS 流批一体存储中。如果需要实时处理的数据,可以直接利用 LAS 的 Streaming 能力,流读流写,流式写入下一层表中,层层构建 ODS、DWD 等层级关系。如果需要进行离线回溯,不需要换存储,直接通过流批一体 ... **在读取过程中**,计算引擎会先解析 SQL,生成 Analysis Plan。这个时候就访问 Hudi Catalog 获取表信息,构建 Relation,接着经过 Optimizer 层执行分区下推等优化规则。MetaServer 会根据 Client 传递的 Predicat...
都可以放到 LAS 流批一体存储中。如果需要实时处理的数据,可以直接利用 LAS 的 Streaming 能力,流读流写,流式写入下一层表中,层层构建 ODS、DWD 等层级关系。如果需要进行离线回溯,不需要换存储,直接通过流批一体 ... **在读取过程中**,计算引擎会先解析 SQL,生成 Analysis Plan。这个时候就访问 Hudi Catalog 获取表信息,构建 Relation,接着经过 Optimizer 层执行分区下推等优化规则。MetaServer 会根据 Client 传递的 Predicat...
但是当前这个优化规则还不足够,我们在此基础上做了更多的优化:1. 根据统计信息覆盖更多场景当前判断能否把 decimal 转成 Long 是根据 hive schema 里定义的 decimal 类型,但是如果我们已经有了每列的统计信息... 如果一个查询中存在多个相邻的 Exchange,并且这些 Exchange 的 output partition 存在包含关系(例如 Query 4),用下层的 Exchange 替换上层的 Exchange,仍然能满足数据分布,可以节省一次 Exchange。如下 SQL 所示...
都可以放到 LAS 流批一体存储中。如果需要实时处理的数据,可以直接利用 LAS 的 Streaming 能力,流读流写,流式写入下一层表中,层层构建 ODS、DWD 等层级关系。如果需要进行离线回溯,不需要换存储,直接通过流批一体 ... **在读取过程中**,计算引擎会先解析 SQL,生成 Analysis Plan。这个时候就访问 Hudi Catalog 获取表信息,构建 Relation,接着经过 Optimizer 层执行分区下推等优化规则。MetaServer 会根据 Client 传递的 Predicate ...
关系支持配置为=和≠。 单击下载按钮,可以下载.png文件类型的数据概览。 单击查看崩溃详情,可以跳转到崩溃趋势页面查看具体的OOM崩溃趋势、分布和崩溃详情。 指标说明: 指标 说明 OOM次数 筛选条件下发生OOM的次数(PV) OOM率 筛选条件下的OOM次数/筛选条件下的总launch次数 影响用户数 筛选条件下OOM问题影响的用户数(UV) 影响用户比例 筛选条件下发生OOM错误的去重UV数/筛选条件下的去重总UV数 扩展指标除了大盘中提...
但是当前这个优化规则还不足够,我们在此基础上做了更多的优化:1. 根据统计信息覆盖更多场景当前判断能否把 decimal 转成 Long 是根据 hive schema 里定义的 decimal 类型,但是如果我们已经有了每列的统计信息... 如果一个查询中存在多个相邻的 Exchange,并且这些 Exchange 的 output partition 存在包含关系(例如 Query 4),用下层的 Exchange 替换上层的 Exchange,仍然能满足数据分布,可以节省一次 Exchange。如下 SQL 所示...
本文介绍如何通过一个简单的 Flink SQL 任务,实现从 BMQ Topic 中读取实时数据,然后写入 ESCloud Index 中。 流程介绍 准备数据源 BMQ Topic。您需要在云原生消息引擎控制台创建资源池、Topic 和 Consumer Group,并获取资源池接入点地址。 准备数据目的 ESCloud Index。您需要在云搜索服务控制台购买实例并获取实例的访问地址。无需手动新建 Index,系统的动态映射能力会自动创建索引。 开发 Flink SQL 任务。当您准备好数据源和数...
本文介绍如何通过一个简单的 Flink SQL 任务,实现从 BMQ Topic 中读取实时数据,然后写入 ESCloud Index 中。 流程介绍 准备数据源 BMQ Topic。您需要在云原生消息引擎控制台创建资源池、Topic 和 Consumer Group,并获取资源池接入点地址。 准备数据目的 ESCloud Index。您需要在云搜索服务控制台购买实例并获取实例的访问地址。无需手动新建 Index,系统的动态映射能力会自动创建索引。 开发 Flink SQL 任务。当您准备好数据源和数...
日志服务提供 Kafka 协议消费功能,可以将一个日志主题当作一个 Kafka Topic 来消费,每条日志对应一条 Kafka 消息。您可以使用 Flink kafka 连接器连接日志服务,通过 Flink 任务将日志服务中采集的日志数据消费到下游的大数据组件或者数据仓库。本文通过 Flink SQL 任务,实现读取 TLS 主题中的日志数据,然后写入到 ESCloud 索引中。 流程介绍 准备数据源 TLS 主题。您需要在日志服务控制台创建一个日志项目,然后创建一个日志主题,...
日志服务提供 Kafka 协议消费功能,可以将一个日志主题当作一个 Kafka Topic 来消费,每条日志对应一条 Kafka 消息。您可以使用 Flink kafka 连接器连接日志服务,通过 Flink 任务将日志服务中采集的日志数据消费到下游的大数据组件或者数据仓库。本文通过 Flink SQL 任务,实现读取 TLS 主题中的日志数据,然后写入到 ESCloud 索引中。 流程介绍 准备数据源 TLS 主题。您需要在日志服务控制台创建一个日志项目,然后创建一个日志主题,...