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例，则在该session中找不到该function，而且hive默认将“hive.exec.drop.ignorenonexistent”设置为“true”，即当function不存在时，删除function操作不会报错，这样就表现出了用户没有drop function的权限，执
val resultValue = hiveValue + hbaseValue.toInt // 设置结果到put对象 put.addColumn(Bytes.toBytes(columnFamily), Bytes.toBytes("cid")
1版本为例： 在pom.xml文件中添加“<properties>”参数，填写变量，方便后面统一修改版本。 在“dependencies”参数中设置各个jar包的版本的时候可以直接使用上述定义的参数传递。 如果遇到其他三方包冲突，可以通过查找依赖关系确认是否存在相同包不同版本的情况，尽量修改成集群自带的jar包版本。
1版本为例： 在pom.xml文件中添加“<properties>”参数，填写变量，方便后面统一修改版本。 在“dependencies”参数中设置各个jar包的版本的时候可以直接使用上述定义的参数传递。 如果遇到其他三方包冲突，可以通过查找依赖关系确认是否存在相同包不同版本的情况，尽量修改成集群自带的jar包版本。
env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); // 设置并发度 env.setParallelism(1); // 解析运行参数 ParameterTool
应用提供Spark的各种功能，如连接Spark集群、创建RDD、广播变量等。 pyspark.SparkConf：Spark应用配置类。如设置应用名称，执行模式，executor内存等。 pyspark.RDD（Resilient Distributed Dataset）：用于在
1版本为例： 在pom.xml文件中添加“<properties>”参数，填写变量，方便后面统一修改版本。 在“dependencies”参数中设置各个jar包的版本的时候可以直接使用上述定义的参数传递。 如果遇到其他三方包冲突，可以通过查找依赖关系确认是否存在相同包不同版本的情况，尽量修改成集群自带的jar包版本。
val resultValue = hiveValue + hbaseValue.toInt // 设置结果到put对象 put.addColumn(Bytes.toBytes(columnFamily), Bytes.toBytes("cid")
1版本为例： 在pom.xml文件中添加“<properties>”参数，填写变量，方便后面统一修改版本。 在“dependencies”参数中设置各个jar包的版本的时候可以直接使用上述定义的参数传递。 如果遇到其他三方包冲突，可以通过查找依赖关系确认是否存在相同包不同版本的情况，尽量修改成集群自带的jar包版本。
restart-strategy.fixed-delay.delay: 10 s failure-rate策略 在作业失败后会直接重启，但超过设置的失败率后，作业会被认定为失败。在两个连续的重启尝试之间，重启策略会等待一个固定的时间。 以配置10分钟内若重启失败了3次则认为该作业失败
批量资源开通自动续费：选择需要开通自动续费的MRS集群，单击列表左上角的“开通自动续费”。 图2 多个资源开通自动续费 选择续费时长，并根据需要设置自动续费次数，单击“开通”。 在“续费管理”页面开通的自动续费，自动续费周期以实际选择的续费时长以及自动续费次数为准。 例如：您选择了续费
int resultValue = hiveValue + Integer.valueOf(hbaseValue); // 设置结果到put对象 put.addColumn(Bytes.toBytes(columnFamily), Bytes.toBytes("cid")
int resultValue = hiveValue + Integer.valueOf(hbaseValue); // 设置结果到put对象 put.addColumn(Bytes.toBytes(columnFamily), Bytes.toBytes("cid")
Hudi当前只有int、bigint、float、double、decimal、string、date、timestamp、boolean、binary类型支持设置默认值。 Hudi表必须指定primaryKey与preCombineField。 在指定路径下创建表时，如果路径下已存在Hudi表，则建表时不需要指定列。
应用提供Spark的各种功能，如连接Spark集群、创建RDD、广播变量等。 pyspark.SparkConf：Spark应用配置类。如设置应用名称，执行模式，executor内存等。 pyspark.RDD（Resilient Distributed Dataset）：用于在
rk的各种功能，如连接Spark集群，创建RDD，累积量和广播量等。它的作用相当于一个容器。 SparkConf：Spark应用配置类，如设置应用名称，执行模式，executor内存等。 JavaRDD：用于在java应用中定义JavaRDD的类，功能类似于scala中的RDD(Resilient
应用提供Spark的各种功能，如连接Spark集群、创建RDD、广播变量等。 pyspark.SparkConf：Spark应用配置类。如设置应用名称，执行模式，executor内存等。 pyspark.RDD（Resilient Distributed Dataset）：用于在
应用提供Spark的各种功能，如连接Spark集群、创建RDD、广播变量等。 pyspark.SparkConf：Spark应用配置类。如设置应用名称，执行模式，executor内存等。 pyspark.RDD（Resilient Distributed Dataset）：用于在
应用提供Spark的各种功能，如连接Spark集群、创建RDD、广播变量等。 pyspark.SparkConf：Spark应用配置类。如设置应用名称，执行模式，executor内存等。 pyspark.RDD（Resilient Distributed Dataset）：用于在
inux运行环境中运行。 前提条件 Linux环境已安装JDK，版本号需要和IntelliJ IDEA导出Jar包使用的JDK版本一致，并设置好Java环境变量。 编译并运行程序 在IDEA中右侧单击“Maven”，展开“Lifecycle”，双击“package”，对当前工程进行打包。
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