支持从 LAS to PostgreSQL 的集成同步。 - 新增 MongoDB 数据源,支持 Mongo to EMR hive 通道作业。 - 扩充 PG 数据同步能力,支持 PostgreSQL to EMR hive 通道作业。- **【优化** **数仓** **开发... 我们的方案则是将这两个阶段融合在一起,在整个 CBO 寻求最优解的过程中,会结合分布式计划的诉求,从代价的角度选择最优的分布式计划。对于 Join/Aggregate 的还支持 Partition 属性展开。- **高阶优化能力:** ...
支持从 LAS to PostgreSQL 的集成同步。 - 新增 MongoDB 数据源,支持 Mongo to EMR hive 通道作业。 - 扩充 PG 数据同步能力,支持 PostgreSQL to EMR hive 通道作业。- **【优化** **数仓** **开发... 我们的方案则是将这两个阶段融合在一起,在整个 CBO 寻求最优解的过程中,会结合分布式计划的诉求,从代价的角度选择最优的分布式计划。对于 Join/Aggregate 的还支持 Partition 属性展开。- **高阶优化能力:** 实...
支持从 LAS to PostgreSQL 的集成同步。 - 新增 MongoDB 数据源,支持 Mongo to EMR hive 通道作业。 - 扩充 PG 数据同步能力,支持 PostgreSQL to EMR hive 通道作业。- **【优化** **数仓** **开发... 我们的方案则是将这两个阶段融合在一起,在整个 CBO 寻求最优解的过程中,会结合分布式计划的诉求,从代价的角度选择最优的分布式计划。对于 Join/Aggregate 的还支持 Partition 属性展开。- **高阶优化能力:** 实...
(otherDataset) | 对源RDD和参数RDD求交集后返回一个新的RDD| distinct([numTasks])) | 对源RDD进行去重后返回一个新的RDD| groupByKey([numTasks]) | 在一个(K,V)的RDD上调用,返回一个(K, Iterator[V])的... 使用指定的reduce函数,将相同key的值聚合到一起,与groupByKey类似,reduce任务的个数可以通过第二个可选的参数来设置| aggregateByKey(zeroValue)(seqOp, combOp, [numTasks]) | 先按分区聚合 再总的聚合 每次...
(otherDataset) | 对源RDD和参数RDD求交集后返回一个新的RDD| distinct([numTasks])) | 对源RDD进行去重后返回一个新的RDD| groupByKey([numTasks]) | 在一个(K,V)的RDD上调用,返回一个(K, Iterator[V])的... 使用指定的reduce函数,将相同key的值聚合到一起,与groupByKey类似,reduce任务的个数可以通过第二个可选的参数来设置| aggregateByKey(zeroValue)(seqOp, combOp, [numTasks]) | 先按分区聚合 再总的聚合 每次...
subtractDaysaddMonths, addWeeks, addDaystoStartOfQuarter,toStartOfMonth,toStartOfISOYear,toMonday,toStartOfWeek 说明 toStartOfWeek函数,mode为偶数时,起始为周一,否则为周日。 错误用法: sql select eve... groupArray(time) as time_arr,arrayEnumerate(time_arr) as row_numberfrom (select distinct event, event_time as timefrom eventswhere event_date >= '2020-10-25'and event_date <= '2020-11-01'order by ti...
subtractDays addMonths, addWeeks, addDays toStartOfQuarter,toStartOfMonth,toStartOfISOYear,toMonday,toStartOfWeek 说明 toStartOfWeek函数,mode为偶数时,起始为周一,否则为周日。 错误用法: sql select e... groupArray(time) as time_arr, arrayEnumerate(time_arr) as row_number from (select distinct event, event_time as time from eve...
查询标签最新结果 API 5.1 API 定义Path:/finder/openApi/v2/cdpMeta/labelSystem/label/latestHistoryDataMethod: GETPath-parameters: 名称 数据类型 是否必选 描述 id Int 是 标签id showNum Int 是 标签值数量(取值范围大于0) Header: 名称 数据类型 是否必选 描述 X-Tenant Int 是 项目id Response: json { "code":0, "msg":"成功", "data":{ "scheduleTime":"2023-04-25", "distinctNumber":5124,...
"distinctNumber":5124, "coverage":"100.00%", "statistics":[ { "count":5124, "originValue":"标签值1", "mappingValue":"标签值1", "tagCoverage":"100.00%", "totalCoverage":"100.00%" } ], "queryMauCost":16, "queryDataCost":160 }}字段含义说明data 返回的是一个 J...
"distinctNumber":5124, "coverage":"100.00%", "statistics":[ { "count":5124, "originValue":"标签值1", "mappingValue":"标签值1", "tagCoverage":"100.00%", "totalCoverage":"100.00%" } ], "queryMauCost":16, "queryDataCost":160 }}字段含义说明data 返回的是一个 J...
subtractDays addMonths, addWeeks, addDays toStartOfQuarter,toStartOfMonth,toStartOfISOYear,toMonday,toStartOfWeek 备注:toStartOfWeek函数,mode为偶数时,起始为周一,否则为周日。 错误用法: sql select eve... groupArray(time) as time_arr,arrayEnumerate(time_arr) as row_numberfrom (select distinct event, event_time as timefrom eventswhere event_date >= '2020-10-25'and event_date <= '2020-11-01'order by ti...
是指一个字段所包含的不同取值的个数,有时候也称为 Distinct Values,简写为 DV。举个例子:- 序列 `[1, 2, 3, 4]` 的基数为 4,因为包含 4 个不同的取值。- 序列 `[1, 2, 3, 1, 2]` 的基数为 3,虽然包含 5 个元... 方法是利用 HashSet:将序列中的所有值依次添加到 HashSet 中,最后统计 HashSet 中值的个数即可。用 Python 代码描述如下:```pythondef get_dv(stream): s = set() for value in stream: s.add(...
返回值是新的RDD。 flatMap() 参数是函数,函数应用于RDD每一个元素,将元素数据进行拆分,变成迭代器,返回值是新的RDD。 filter() 参数是函数,函数会过滤掉不符合条件的元素,返回值是新的RDD。 distinct() 没有参数,... 但是fold带有初始值。 aggregate(0)(seqOp,combop) 和reduce()功能一样,但是返回的RDD数据类型和原RDD不一样。 foreach(func) 对RDD每个元素都是使用特定函数。 3 Spark SQL 基础操作Spark SQL支持直接通过SQL语句...