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插入ClickHouse数据 本章节介绍插入ClickHouse数据样例代码。 创建ClickHouse表创建的表具有三个字段，分别是String、UInt8和Date类型。 示例代片段参考如下： String insertSql = "insert into " + databaseName
使用JDBC提交数据分析任务 功能简介 本章节介绍如何使用JDBC样例程序完成数据分析任务。 样例代码 使用Hive JDBC接口提交数据分析任务，该样例程序在“hive-examples/hive-jdbc-example”的“JDBCExample.java”中，实现该功能的模块如下：
instant => '[instant]'); 参数描述 表1 参数描述 参数 描述 table_name 需要查询的表名，支持database.tablename格式 instant 需要查询的instant time时间戳 示例 call show_active_instant_detail(table
创建Phoenix表 功能简介 Phoenix依赖HBase作为其后备存储，支持标准SQL和JDBC API的强大功能，使得SQL用户可以访问HBase集群。 代码样例 以下代码片段在com.huawei.bigdata.hbase.examples包的“PhoenixSampl
日期类型的字段作为过滤条件时匹配'2016-6-30'时没有查询结果 问题 为什么日期类型的字段作为过滤条件时匹配'2016-6-30'时没有查询结果，匹配'2016-06-30'时有查询结果。 如下图所示：“select count(*)from trxfintrx2012 a
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
日期类型的字段作为过滤条件时匹配'2016-6-30'时没有查询结果 问题 为什么日期类型的字段作为过滤条件时匹配'2016-6-30'时没有查询结果，匹配'2016-06-30'时有查询结果。 如下图所示：“select count(*)from trxfintrx2012 a
使用Spark小文件合并工具说明 本章节仅适用于MRS 3.3.0及之后版本。 配置场景 小文件自动合并特性开启后，Spark将数据先写入临时目录，再去检测每个分区的平均文件大小是否小于16MB（默认值）。如果发现平均文件大小小于16MB，则认为分区下有小文件，Spark会启动一
environment variables CLOUD_SDK_AK and CLOUD_SDK_SK in the local environment ak = os.environ["CLOUD_SDK_AK"] sk = os.environ["CLOUD_SDK_SK"]
API概览 MRS提供的符合RESTful API的设计规范的接口，如表1和表2所示。如何选择不同版本的接口请参见API版本选择建议。 MRS版本演进过程中逐步废弃部分接口，具体请参见表3。 表1 V2接口 接口 功能 API URI 集群管理接口 创建集群 POST /v2/{
version 1.1.0 by Apache Hive （可选）通过beeline -help命令查看关于客户端显示的设置。如下： -u <database url> the JDBC URL to connect to -n <username>
mutations system.processes system.metrics system.part_moves_between_shards system.replicas system.replicated_fetches system.replication_queue 一键转储系统表日志
开发Spark应用 Spark Core样例程序 Spark SQL样例程序 通过JDBC访问Spark SQL样例程序 Spark读取HBase表样例程序 Spark从HBase读取数据再写入HBase样例程序 Spark从Hive读取数据再写入HBase样例程序 Spark
SQL语法兼容TIMESTAMP/DATE特殊字符 问题 在Spark 3.2.0社区版本之后，将不再支持TIMESTAMP(*)或DATE(*)的语法，其中*代表如下特殊时间字符： epoch today yesterday tomorrow now 默认只支持timestamp
为什么创建Hive表失败？ 问题 为什么创建Hive表失败？ 回答 当源表或子查询具有大数据量的Partition时，创建Hive表失败。执行查询需要很多的task，此时输出的文件数就会很多，从而导致driver OOM。 可以在创建Hive表的语句中增加distribute b
Sqlline接口介绍 可以直接使用sqlline.py在服务端对HBase进行SQL操作。Phoenix的sqlline接口与开源社区保持一致，请参见http://phoenix.apache.org/。 Sqlline常用语法见表1，常用函数见表2，命令行使用可以参考Phoenix命令行操作介绍章节。
开发Spark应用 Spark Core样例程序 Spark SQL样例程序 通过JDBC访问Spark SQL样例程序 Spark读取HBase表样例程序 Spark从HBase读取数据再写入HBase样例程序 Spark从Hive读取数据再写入HBase样例程序 Spark
通过JDBC访问Spark SQL样例程序（Scala） 功能简介 使用自定义客户端的JDBC接口提交数据分析任务，并返回结果。 样例代码 定义SQL语句。SQL语句必须为单条语句，注意其中不能包含“;”。示例： val sqlList = new ArrayBuffer[String]
为什么创建Hive表失败？ 问题 为什么创建Hive表失败？ 回答 当源表或子查询具有大数据量的Partition时，创建Hive表失败。执行查询需要很多的task，此时输出的文件数就会很多，从而导致driver OOM。 可以在创建Hive表的语句中增加distribute b
Flink应用开发简介 简介 Flink是一个批处理和流处理结合的统一计算框架，其核心是一个提供了数据分发以及并行化计算的流数据处理引擎。它的最大亮点是流处理，是业界最顶级的开源流处理引擎。 Flink最适合的应用场景是低时延的数据处理（Data Processing）场景：高并
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