Pyspark结构化流Json架构
是指使用Pyspark编程语言进行流式数据处理的一种架构，其中数据以Json格式进行组织和传输。
Pyspark是一种基于Python的Spark编程接口，它提供了丰富的工具和库，用于处理大规模数据集。结构化流是Spark中用于处理实时数据流的一种高级API。它允许开发人员以类似于批处理的方式处理流式数据，提供了强大的容错性和可伸缩性。
Json（JavaScript Object Notation）是一种轻量级的数据交换格式，易于阅读和编写。它使用键值对的方式组织数据，并支持嵌套结构。Json广泛应用于Web应用程序和云计算中，用于数据传输和存储。
在Pyspark结构化流中使用Json架构可以带来以下优势：
- 灵活性：Json格式可以轻松地表示复杂的数据结构，包括嵌套和数组。这使得Pyspark结构化流能够处理各种类型的数据，适用于不同的应用场景。
- 可读性：Json格式具有易读性，使得开发人员和数据分析师能够更好地理解和解释数据。这对于调试和故障排除非常有帮助。
- 兼容性：Json是一种通用的数据格式，被广泛支持和使用。它可以与其他系统和工具进行无缝集成，使得数据的交换和共享更加方便。
Pyspark结构化流Json架构可以应用于各种场景，包括实时数据处理、流式ETL（Extract, Transform, Load）和流式分析。例如，可以使用Pyspark结构化流Json架构来处理实时日志数据、监控传感器数据、实时推荐系统等。
腾讯云提供了一系列与Pyspark结构化流Json架构相关的产品和服务，包括：
- 腾讯云数据流计算（Tencent Cloud Data Flow）：提供了基于Pyspark结构化流的实时数据处理和分析服务。详情请参考：腾讯云数据流计算产品介绍
- 腾讯云消息队列（Tencent Cloud Message Queue）：用于实时数据流的可靠消息传递和异步通信。详情请参考：腾讯云消息队列产品介绍
- 腾讯云流数据分析（Tencent Cloud Stream Analytics）：提供了基于Pyspark结构化流的实时数据分析和可视化服务。详情请参考：腾讯云流数据分析产品介绍
请注意，以上仅为腾讯云相关产品的示例，其他云计算品牌商也提供类似的产品和服务，具体选择应根据实际需求和预算进行评估。
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我正在使用pyspark读取Kafka的流数据，然后我想将这些数据汇到mongodb。我已经包含了所有必需的包，但是它会引发以下错误
UnsupportedOperationException:数据源com.mongodb.spark.sql.DefaultSource不支持流写入。
以下链接与我的问题无关
下面是完整的错误堆栈跟踪
回溯(最近一次调用)：.option("com.mongodb.spark.sql.DefaultSource"，“mongodb://localhost:27017/twitter.test”中的文件“/home/b3ds/kafka-sc
浏览 4提问于2018-06-04得票数 2
1回答
我使用Spark2.2.0。
如何使用pyspark向Amazon流提供火花结构化流？
问题试图通过创建自定义接收器来回答非结构化流和scala的问题。
火花放电也有类似的可能吗？
spark.readStream \
.format("s3-sqs") \
.option("fileFormat", "json") \
.option("queueUrl", ...) \
.schema(...) \
.load()
根据的要求，接收机可以作为S3-SQS的文件源.不过，只有SQS才能采用一种方法。
浏览 3提问于2017-12-28得票数 15
回答已采纳
您好，我正在尝试使用pyspark和kafka创建一个neo4j接收器，但由于某些原因，此接收器在neo4j中创建了重复项，我不确定为什么会发生这种情况。我希望只得到一个节点，但看起来它正在创建4个节点。如果有人有想法，请让我知道。
Kafka生产者代码：
from kafka import KafkaProducer
import json
producer = KafkaProducer(bootstrap_servers='10.0.0.38:9092')
message = {
'test_1': 'test_1',
&
浏览 0提问于2020-03-20得票数 1
2回答
我是作为JSON从kafka_2.11-0.10.0.1到Spark2.1的流式计量器读取记录。我转向了结构化流媒体；尽管卡夫卡用户确认了输入的数据，但我的控制台和writeStream没有移动。我正在测试使用
pyspark --packages org.apache.spark:spark-sql-kafka-0-10_2.11:2.1.0
我的代码：
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import *
from pyspark.sql.types import *
spark = SparkSe
浏览 0提问于2017-12-15得票数 3
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1回答
我想对我从一个卡夫卡集群中获得的消息流执行tweet情绪分析，该集群反过来从Twitter v2中获取这些消息。
当我尝试应用预先训练过的情感分析管道时，我会收到一条错误消息，上面写着：Exception: target must be either a spark DataFrame, a list of strings or a string，我想知道是否有办法解决这个问题。
我已经检查了文档，在流数据上找不到任何东西。
这是我使用的代码：
import pyspark
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functi
浏览 7提问于2022-03-23得票数 1
回答已采纳
我有一个Kafka2.1消息代理，希望对Spark2.4中的消息数据进行一些处理。我想用齐柏林飞艇0.8.1笔记本进行快速原型。
我下载了结构化流()所必需的星火流-kafka-0-10_2.11.jar，并将其作为“依赖-工件”添加到齐柏林飞艇( Zeppelin )的“streaming”-interpreter(也处理%pyspark段落)中。我重新启动了这个解释器(还有齐柏林飞艇)。
我还把罐子装进了笔记本的第一段(我首先认为这不应该是必要的.)：
%dep z.load("/usr/local/analyse/jar/spark-streaming-kafka-0-10_2.
浏览 1提问于2019-07-19得票数 5
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我正在浏览下面的博客中的spark structured。
他首先使用下面的代码创建模式变量。
val cloudTrailSchema = new StructType()
.add("Records", ArrayType(new StructType()
.add("additionalEventData", StringType)
.add("apiVersion", StringType)
.add("awsRegion", StringType)
下面是实际的spark代码
val raw
浏览 3提问于2018-03-23得票数 1
我目前正在使用从Kafka主题中读取json数据。json作为字符串存储在主题中。为了实现这一点，我提供了一个硬编码的JSON模式作为StructType。我正在寻找一种在流过程中动态推断主题模式的好方法。
这是我的代码：(这是Kotlin，而不是通常使用的Scala)
spark
.readStream()
.format("kafka")
.option("kafka.bootstrap.servers", "kafka:9092")
.option("subscribe", "my_t
浏览 2提问于2020-10-21得票数 1
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1回答
如何计算或管理火花放电中的流数据
、、、、
我想从流数据中计算数据，然后发送到网页。例如，：我将在流数据中计算TotalSales列的和。，但它在summary = dataStream.select('TotalSales').groupby().sum().toPandas()上出错，这是我的代码。
import os
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.types import StructType
from pyspark.sql.functions import *
spark = SparkSession.builder.appName
浏览 0提问于2020-06-02得票数 0
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3回答
当我从Kafka主题创建一个流并打印它的内容时
import os
os.environ['PYSPARK_SUBMIT_ARGS'] = '--packages org.apache.spark:spark-streaming-kafka-0-8_2.11:2.0.2 pyspark-shell'
from pyspark import SparkContext
from pyspark.streaming import StreamingContext
from pyspark.streaming.kafka impo
浏览 2提问于2019-12-08得票数 1
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我试着用spark连接到kafka的话题。它不会读取数据流中的任何数据，也不会产生任何错误。下面是我的jupyter代码：
import os
os.environ['PYSPARK_SUBMIT_ARGS'] = '--packages org.apache.spark:spark-streaming-kafka-0-8_2.11:2.0.2 pyspark-shell'
from pretty import pprint
from pyspark import SparkContext
from pyspark.streaming import Stream
浏览 0提问于2019-12-19得票数 1
我使用这段简单的代码从目录中读取json文件流。代码在Databricks笔记本上工作得很好，但是在本地运行时会抛出一个错误。我使用databricks-connect (Version8.1)连接并通过集群运行脚本。
from pyspark.sql.types import StructType
from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("ProcessSensorData").getOrCreate()
userschema = StructType().add(
浏览 3提问于2021-04-21得票数 4
我想使用星火流，并连接它与卡夫卡。然而，我仍然得到了NoSuchMethodError: NoSuchMethodError错误，现在我只是不知道下一步该做什么。
我的设置：
Ubuntu 16.04
Scala 2.11
Kafka 2.11-1.0.0 (我也尝试使用2.11-0.10.0.0)
火花2.2.1
Hadoop 2.9.0
我甚至不能运行示例脚本：
from pyspark.sql import SparkSession, Row, SQLContext
from pyspark import SparkContext, SparkConf
from pyspark.stre
浏览 1提问于2018-02-09得票数 3
1回答
导入KafkaUtils时，我遇到了问题:没有名为'pyspark.streaming.kafka‘的模块，但我不知道如何安装kafka模块。
我使用python 3.6.8，spark 2.2.0和kafka_2.12-2.5.0
浏览 0提问于2020-07-06得票数 1
1回答
带有火花流的Kafka抛出了一个错误：
from pyspark.streaming.kafka import KafkaUtils ImportError: No module named kafka
我已经建立了一个卡夫卡经纪人和一个工作火花环境与一个主人和一个工人。
import os
os.environ['PYSPARK_PYTHON'] = '/usr/bin/python2.7'
import findspark
findspark.init('/usr/spark/spark-3.0.0-preview2-bin-hadoop2.7&#
浏览 2提问于2020-05-19得票数 4
回答已采纳
我收到了错误信息
java.lang.IllegalArgumentException: Schema must be specified when creating a streaming source DataFrame. If some files already exist in the directory, then depending on the file format you may be able to create a static DataFrame on that directory with 'spark.read.load(directory)' a
浏览 18提问于2021-10-17得票数 4
回答已采纳
我有一个要求，把从火花放电脚本创建的日志推到kafka。我正在做POC，所以在windows机器上使用Kafka二进制文件。我的版本是- kafka - 2.4.0，火花- 3.0和python-3.8.1。我用的是吡喃编辑器。
import sys
import logging
from datetime import datetime
try:
from pyspark import SparkContext
from pyspark.streaming import StreamingContext
from pyspark.streaming.kafka im
浏览 3提问于2020-02-12得票数 3
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我想使用结构化流和PySpark一起运行Spark应用程序。
我使用星火2.2和卡夫卡0.10版本。
如果出现以下错误，我将失败：
java.lang.IncompatibleClassChangeError:实现类
spark-submit命令，如下所示：
/bin/spark-submit \
--packages org.apache.spark:spark-streaming-kafka-0-10_2.11:2.2.0 \
--master local[*] \
/home/umar/structured_streaming.py localhost:2181 fo
浏览 5提问于2017-08-22得票数 3
1回答
我有一个很大的JSON，它希望在Spark结构化流中使用。我不想手动将此JSON重新键入为火花模式表达式。我能自动做一次吗？
这是我写的
from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession \
.builder \
.appName("Infer Schema") \
.getOrCreate()
df = spark \
.read \
.option("multiline", True) \
.json("file_examples/
浏览 4提问于2021-04-06得票数 0
回答已采纳
1回答
使用SSL连接到Kafka集群的Python (pyspark)的正确语法是什么？
我有一个包含SSL的本地kafka集群(用于测试目的)。我能够将Scala与本地集群连接起来，但还不能连接PySpark。
到目前为止，我有：
kafkaBrokers = "localhost:9093"
schemaRegistryUrl = "https://registry:8081/"
inputTopic = "test.spark"
df = spark.readStream.format("kafka").option("k
浏览 0提问于2018-04-19得票数 0
对于ApacheSparkVersion2.1，我想使用Kafka (0.10.0.2.5)作为结构化流的源：
kafka_app.py：
from pyspark.sql import SparkSession
spark=SparkSession.builder.appName("TestKakfa").getOrCreate()
kafka=spark.readStream.format("kafka") \
.option("kafka.bootstrap.servers","localhost:6667") \
.o
浏览 4提问于2017-03-20得票数 2
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1回答
我目前正在学习使用RabbitMQ。我正在尝试使用pyspark从向RabbitMQ发布一条消息。你知道怎样才能做到吗？
浏览 0提问于2019-12-05得票数 0
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1回答
我有来自卡夫卡主题的数据。在我的dataframe中，我有“平均”列，我希望通过对“平均”列执行一些计算来创建新列。
目前我写的是-
rdd_get_chills = df_avg_tmp.rdd.map(lambda line:get_wind_chills(line))
但这是个错误-
pyspark.sql.utils.AnalysisException: Queries with streaming sources must be executed with writeStream.start();
浏览 3提问于2022-09-20得票数 0
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1回答
我正在使用pyspark将星火流数据写入hdfs分区。请找到密码
data = (spark.readStream.format("json").schema(fileSchema).load(inputDirectoryOfJsonFiles))
output = (data.writeStream
.format("parquet")
.partitionBy("date")
.option("compression", "none")
.option("path
浏览 4提问于2022-02-13得票数 1
我在Python中使用Spark3.0.0。我有一个卡夫卡的test_topic，正在生产从一个csv。
下面的代码是从这个主题消耗到Spark中的，但是我在某个地方读到它需要在DStream中才能对它执行任何ML。
import json
from json import loads
from kafka import KafkaConsumer
from pyspark import SparkContext
from pyspark.streaming import StreamingContext
sc = SparkContext("local[2]", "
浏览 5提问于2020-08-06得票数 1
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1回答
我正在尝试从kafka topic.Found推断动态json模式--这段代码在博客中，它使用PYSPARK推断模式。
def read_kafka_topic(topic):
df_json = (spark.read
.format("kafka")
.option("kafka.bootstrap.servers", kafka_broker)
.option("subscribe", topic)
浏览 1提问于2020-08-04得票数 0
回答已采纳
在中，我尝试在笔记本中创建一个kafka流，并使用它来创建一个火花作业。Databricks在KafkaUtils.createDirectStream()行抛出错误。在下面附加了相应的代码。
from kazoo.client import KazooClient
from pyspark.streaming import StreamingContext
from pyspark.streaming.kafka import KafkaUtils, TopicAndPartition
sc = spark.sparkContext
ssc = StreamingContext(sc, 3
浏览 8提问于2019-11-21得票数 2
回答已采纳
我试图每5分钟读取一次csv文件，并输出不到5分钟前添加到另一个csv文件中的任何新行。我认为一个好的垫脚石是readStream一个csv文件，writeStream用于控制台，每当我手动将一行数据添加到csv文件中时，就打印出文件内容。问题是，只有当我在目录中插入一个全新的csv文件时，控制台才会打印。
当我的新行被添加到csv文件时，我如何打印？
这是我的目录布局：
stream_script2.py (代码below)csv_files unit_testing.csv )
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.ty
浏览 3提问于2020-09-29得票数 0
我对PySpark结构化流有以下问题。
流数据中的每一行都有一个用户ID和一个时间戳。现在，对于每一行和每个用户，我想添加一个带有时间戳差异的列。
例如，假设我收到的第一行是："User A，08:00:00“。如果第二行显示"User A，08:00:10“，那么我想在第二行中添加一个名为"Interval”的列，表示"10秒“。
有没有人知道如何做到这一点？我尝试使用结构化流文档的窗口函数示例，但是没有用。
非常感谢
浏览 0提问于2019-11-14得票数 1
我有三个文件-卡夫卡producer.py，consumer.py和火花-乔比。我不知道如何启动星火文件，使其处理从kafka生成的数据流。
在第一终点站启动动物园管理员服务器：
.\bin\windows\动物园管理员-start.bat .\config\zookeeper.properties
然后在第二个独立终端启动kafka服务器：
.\bin\windows\kafka-server-start.bat .\config\server.properties
然后在两个独立的终端中启动一个producer.py和consumer.py。
producer ka
浏览 4提问于2020-07-25得票数 0
回答已采纳
我使用pyspark流从kafka获取数据，结果是一个dataframe，当我将dataframe转换为rdd时，它出错了： Traceback (most recent call last):
File "/home/docs/dp_model/dp_algo_platform/dp_algo_core/test/test.py", line 36, in <module>
df = df.rdd.map(lambda x: x.value.split(" ")).toDF()
File "/home/softs/spark-2.4.3-
浏览 56提问于2020-01-06得票数 3
1回答
我试图使用Spark-SQL从JSON字符串中读取和选择数据。
以下是我所做的：
SparkConf sparkConf = new SparkConf();
sparkConf.setAppName("aaa");
sparkConf.setMaster("local[*]");
JavaSparkContext javaSparkContext = new JavaSparkContext(sparkConf);
SparkSession sc = SparkSession.builder().sparkContext(javaSparkContext.s
浏览 0提问于2018-11-29得票数 0
回答已采纳
1回答
我正在尝试读取从PySpark.My到JSON的流JSON数据，如下所示：
{'installmentNo': '10', 'loanId': '1'}
我已经指定了模式，但是当spark读取数据时，我会得到'null‘。下面是代码片段。
from pyspark.sql.types import *
from pyspark.sql.functions import from_json
fields = [
StructField("installmentNo", IntegerType(), T
浏览 0提问于2018-09-21得票数 0
回答已采纳
使用复杂的嵌套结构列时，我很难在pyspark内部进行json转换。from_json的架构似乎没有行为。示例：
import pyspark.sql.functions as f
df = spark.createDataFrame([[1,'a'],[2,'b'],[3,'c']], ['rownum','rowchar'])\
.withColumn('struct', f.expr("transform(array(1,2,3), i -> named_struct('
浏览 2提问于2022-02-18得票数 0
我想使用PySpark结构流应用编程接口将结构流数据写入Cassandra。
我的数据流如下：
REST API -> Kafka ->火花结构流(PySpark) -> Cassandra
源代码和版本如下: Spark版本: 2.4.3 DataStax DSE: 6.7.6-1
初始化spark：
spark = SparkSession.builder\
.master("local[*]")\
.appName("Analytics")\
.config("kafka.bootstrap.servers", "
浏览 23提问于2019-11-01得票数 2
我是spark和kafka的新手。使用从免费kafka服务器提供商(Cloudkarafka)创建的Kafka服务器来使用数据。在运行pyspark代码(在databricks上)以使用流数据时，流只是保持初始化，并且不获取任何内容。它既不会失败，也不会停止执行，只是一直将状态显示为“正在初始化流”。
代码：
from pyspark.sql.functions import col
kafkaServer="<server>"
editsDF=(spark.readStream
.format("kafka")
浏览 1提问于2021-05-23得票数 1
1回答
在使用databricks-connect在Databricks上运行一些Python代码时，我遇到了一些问题，这取决于com.microsoft.azure:azure-eventhubs-spark_2.11:2.3.17安装的扩展(在本例中，com.microsoft.azure:azure-eventhubs-spark_2.11:2.3.17是在上找到的)
关于与databricks-connect的连接，已经很好地设置了(通过了databricks-connect test的“所有测试”)。Maven包com.microsoft.azure:azure-eventhubs-spar
浏览 11提问于2020-09-29得票数 3
回答已采纳
2回答
我试图从JSON文件中获取Pyspark模式，但是当我使用Python代码中的变量创建模式时，我能够看到<class 'pyspark.sql.types.StructType'>的变量类型，但是当我试图通过JSON文件时，它显示的是unicode类型。
有没有办法通过JSON文件获取pyspark模式？
JSON文件内容：
{
浏览 0提问于2018-07-05得票数 3
我的项目是，写json到Kafka主题，并从kafka主题读取json，最后下沉一个csv。一切都很好。但有些关键字是嵌套的json。如何解析json中的列表？ 示例Json： {"a": "test", "b": "1234", "c": "temp", "d": [{"test1": "car", "test2": 345}, {"test3": "animal", "test4":
浏览 14提问于2020-01-12得票数 0
我正在使用pyspark从mutli行json对象中提取数据。我能够在文件中读取，但无法解析几何图形列的内容。
整个表的一个示例如下所示。
+--------------------+--------------------+-------+
| geometry| properties| type|
+--------------------+--------------------+-------+
|{[13.583336, 37.2...|{AGRIGENTO, AGRIG...|Feature|
|{[13.584538, 37.3...|
浏览 2提问于2021-11-11得票数 1
我的主要目标是连接Kafka，创建一个DStream，将其作为行保存到局部变量并将其写入mongo，并在PySpark中具有端到端流。
但是，在创建DStream时，我在第一步就面临问题，错误是"java.util.ArrayList不能转换为java.lang.String“。你能帮我确认一下修复程序吗？详情如下，
我试着用下面的电火花连接卡夫卡，
kafkaParams = {"metadata.broker.list": ['host1:port','host2:port','host3:port'],
"s
浏览 1提问于2020-02-12得票数 1
回答已采纳
1回答
由于我是新的SEO，有人能指导我关于元标签和JSON-LD吗？
我的意思是，我可以只使用JSON-LD来指定搜索引擎所需的所有元属性，还是应该使用这两种元标记来定义页面元属性，使用JSON-LD来定义结构化数据？
浏览 0提问于2018-05-02得票数 2
目前，我正在使用火花结构化流创建随机数据的数据帧(id，timestamp_value，device_id，temperature_value，注释)。
每批火花数据采集：
基于上面数据框架的屏幕截图，我想为列"temperature_value“提供一些描述性的统计数据。例如，最小、最大、平均、计数、方差。
我在python中实现这一目标的方法如下：
import sys
import json
import psycopg2
from pyspark import SparkContext
from pyspark.streaming import StreamingCont
浏览 4提问于2019-12-17得票数 2
回答已采纳
2回答
这似乎是显而易见的，但在回顾文档和示例时，我不确定是否可以找到一种方法来采用结构化的流并使用PySpark进行转换。
例如：
from pyspark.sql import SparkSession
spark = (
SparkSession
.builder
.appName('StreamingWordCount')
.getOrCreate()
)
raw_records = (
spark
.readStream
.format('socket')
.option('host&
浏览 11提问于2018-07-26得票数 6
回答已采纳
我正在使用Python3.6.8在Ambari上运行Spark版本2.3.0.2.6.5.1175-1。在提交应用程序时，我在stderr中获得以下日志
java.lang.Class.privateGetDeclaredMethods(Class.java:2701) 22/06/15 12:29:31 INFO StateStoreCoordinatorRef:在线程"Thread-10“java.lang.NoClassDefFoundError中注册的StateStoreCoordinator端点异常:kafka/公用/TopicAndPartition java.lang.C
浏览 34提问于2022-06-15得票数 0
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我正在寻找一个包，或者使用redshift作为结构化数据流的源的以前的实现。
spark.readStream \
.format("io.github.spark_redshift_community.spark.redshift") \
.option('url', redshift_url) \
.option('forward_spark_s3_credentials', 'true') \
.load()
使用下面的格式，您会在读取时出错。例如：
Data source io.github
浏览 2提问于2020-11-18得票数 0
1回答
我对火花很陌生。我需要读取来自Opensky网站的数据，使用他们所拥有的api ()。bbox参数是四个值的元组(min_latitude、max_latitude、min_longitude、max_latitude)。以下代码显示在特定坐标上登记的航班：
import json
from random import sample
from opensky_api import OpenSkyApi
api = OpenSkyApi()
states = api.get_states(bbox=(45.8389, 47.8229, 5.9962, 10.5226))
for s in s
浏览 1提问于2021-12-22得票数 0
我正试图与Lambda架构一起构建一个实时大数据管道。到目前为止，我已经能够使用Kafka创建数据摄取模块，以及使用S3和Redshift创建批处理层。然而，我似乎无法通过PySpark连接到我的卡夫卡服务器。我在Spark非常新，我已经在互联网上寻找解决方案，但是似乎没有一个能处理Python环境。
这是我的代码：
import pyspark as spark
from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder \
.master("local[*]") \
.appName(&
浏览 3提问于2019-09-25得票数 0
回答已采纳
我正在尝试使用pyspark读取Azure云订阅中可用的postgreSQL表，但是得到了下面的错误。我知道，当我们使用load函数时，我们也应该包括这个格式。但是由于这个PostgreSQL实例可以在不同的azure订阅中使用，所以我根本无法访问PostgreSQL数据库，如果是这样的话，如何推断模式呢？或者是否有更好的方法从databricks读取数据。
df = spark.read.option("url", "jdbc:postgresql://{hostname}:5432&user={username}&password={xxxxx}&a
浏览 6提问于2020-09-05得票数 0
1回答
我正在通过做一个小型POC来探索结构化流。下面是到目前为止编写的代码。然而，我想验证一些我在火花文档中找不到的答案(我可能已经错过了)。
到目前为止已得到验证：
我们可以动态或有条件地处理查询吗？是的，我可以将sql查询作为参数传递并开始执行。
需要验证
sql查询的限制是什么:我发现不能像通常对关系数据库那样执行所有类型的sql查询--例如，有条件地终止特定sql的partition.Can执行?
有人能帮助我指导在生成sql查询时需要考虑的限制吗？我知道这是一个非常广泛的问题，但任何指导都将是非常有帮助的，可以帮助我朝正确的方向看。
POC代码.
"""
Run
浏览 1提问于2022-03-14得票数 0
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