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Spark客户端使用实践 本章节提供从零开始使用Spark2x提交spark应用程序，包括Spark Core及Spark SQL。其中，Spark Core为Spark的内核模块，主要负责任务的执行，用于编写spark应用程序；Spark SQL为执行SQL的模块。 场景说明
Flink Stream SQL Join增强 Flink的Table API&SQL是一种用于Scala和Java的语言集成式查询API，它支持非常直观的从关系运算符（如选择、筛选和连接）进行组合查询。Table API&SQL详细内容请参见官网：https://ci.apache
参数描述 表1 CLEAN FILES FOR TABLE参数描述 参数 描述 db_name 数据库名称。数据库名称由字母，数字和下划线组成。 table_name 数据库中的表的名称。表名由字母，数字和下划线组成。 注意事项 无。 示例 添加carbon配置参数 carbon
Combine output records=6 Reduce input groups=3 Reduce shuffle bytes=114 Reduce input records=6 Reduce output records=2 Spilled Records=12 Shuffled Maps
配置流式读取Spark Driver执行结果 配置场景 在执行查询语句时，返回结果有可能会很大（10万数量以上），此时很容易导致JDBCServer OOM（Out of Memory）。因此，提供数据汇聚功能特性，在基本不牺牲性能的情况下尽力避免OOM。 配置描述 提供两种不同
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"]
配置Spark SQL防御规则 配置Spark SQL防御操作场景 用户可以在Manager界面配置Spark的SQL防御规则，根据业务调整对应SQL防御规则的参数。 配置Spark SQL防御前提条件 已安装包含Spark服务的集群客户端，安装目录如“/opt/hadoopclient”。
"table" : { "identifier" : "`default_catalog`.`default_database`.`datagen`", "resolvedTable" : { "schema" : {
Spark SQL无法查询到Parquet类型的Hive表的新插入数据 问题 为什么通过Spark SQL无法查询到存储类型为Parquet的Hive表的新插入数据？主要有以下两种场景存在这个问题： 对于分区表和非分区表，在Hive客户端中执行插入数据的操作后，会出现Spark SQL无法查询到最新插入的数据的问题。
配置流式读取Spark Driver执行结果 配置场景 在执行查询语句时，返回结果有可能会很大（10万数量以上），此时很容易导致JDBCServer OOM（Out of Memory）。因此，提供数据汇聚功能特性，在基本不牺牲性能的情况下尽力避免OOM。 配置描述 提供两种不同
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"]
= input.getString(0); String[] words = sentence.split(" "); for (String word : words) { word = word.trim();
产生告警的集群或系统名称。 服务名 产生告警的服务名称。 角色名 产生告警的角色名称。 主机名 产生告警的主机名。 对系统的影响 ommdba用户过期，OMS数据库无法管理，数据不能被访问。 可能原因 该主机ommdba用户即将过期。 处理步骤 检查系统中ommdba用户是否即将过期。 以root用户
新数据的时候产生的回撤流就无法在ClickHouse中执行，导致数据结果不对。 同时通过Flink CDC对接上游数据库写ClickHouse的场景也受限，上游数据库如果进行了物理操作，那么ClickHouse中数据无法进行同步删除。 父主题： FlinkSQL Connector开发规范
Spark客户端使用实践 本章节提供从零开始使用Spark，提交Spark应用程序，包括Spark Core及Spark SQL。其中，Spark Core为Spark的内核模块，主要负责任务的执行，用于编写Spark应用程序；Spark SQL为执行SQL的模块。 场景说明 假
配置Hive SQL防御规则 配置Hive SQL防御操作场景 用户可以在Manager界面配置Hive的SQL防御规则，根据业务调整对应SQL防御规则的参数。 配置Hive SQL防御前提条件 已安装包含Hive服务的集群客户端，例如安装目录为“/opt/hadoopclient”。
合并CBO优化 操作场景 Spark SQL默认支持基于规则的优化，但仅仅基于规则优化不能保证Spark选择合适的查询计划。CBO（Cost-Bsed Optimizer）是一种为SQL智能选择查询计划的技术。通过配置开启CBO后，CBO优化器可以基于表和列的统计信息，进行一系列的估算，最终选择出合适的查询计划。
SparkSQL访问Hive分区表启动Job前耗时较长如何处理？ 问题背景 使用SparkSql访问Hive的一个数据存放于OBS的一个分区表，但是运行速度却很慢，并且会大量调用OBS的查询接口。 SQL样例： select a,b,c from test where b=xxx
统将按照如下规则进行上报： 系统每60秒周期性检测所有用户配置的消费者组订阅的Topic，当连续5次检测到消费者在消费Topic时，其消费进度（offset）与该分区（partition）最新生产的消息的log end offset之间的差距（lag）过大（产生消息积压），且超过
表2 属性描述 属性 描述 carbon.options.bad.records.logger.enable 启用或禁用bad record日志记录。 carbon.options.bad.records.action 指定bad record操作，例如，强制（force），重定
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