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seJavaExample Spark on HBase场景的Java/Scala/Python示例程序。 本工程应用程序以数据源的方式去使用HBase，将数据以Avro格式存储在HBase中，并从中读取数据以及对读取的数据进行过滤等操作。 sparknormal-example
作业参数配置完成后，拖拽图标将作业进行关联，然后单击“保存”，作业配置完成。 在“作业管理”的作业列表中，找到创建的作业名称，单击操作列的“启动”，等待作业启动。 观察数据传输是否生效，例如在Hudi中对表进行插入数据操作，查看ClickHouse导入的文件内容。 父主题： 创建CDL作业
管理MRS集群元数据 MRS集群元数据概述 配置Ranger元数据存储至RDS 配置Hive元数据存储至RDS 配置LakeFormation数据连接 管理MRS集群数据连接 父主题： 管理MRS集群
使用Phoenix实现读数据。 代码样例 以下代码片段在com.huawei.bigdata.hbase.examples包的“PhoenixSample”类的testSelect方法中。 /** * Select Data */ public void testSelect()
0及以后版本。 使用场景 内置JSON_VALUE函数解析一个JSON item的多个字段时，复用上次JSON item的解析结果，提升算子性能。 使用方法 配置Flink作业时，可通过在FlinkServer WebUI的Flink作业开发界面添加自定义参数“table.optimizing
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：高并发pi
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：高并发pi
这两种采样方法都不允许限制结果集返回的行数。 BERNOULLI 每一行都将基于指定的采样率选择到采样表中。当使用Bernoulli方法对表进行采样时，将扫描表的所有物理块并跳过某些行（基于采样百分比和运行时计算的随机值之间的比较）。结果中包含一行的概率与任何其他行无关。这不会减少从磁盘读取采样表所需的时间。
--指定bulk_insert写入时的并行度，等于写入完成后保存的分区parquet文件数。 insert into dsrTable select * from srcTabble 开启log列裁剪，提升mor表查询效率 mor表读取的时候涉及到Log和Parquet的合并，性能不是很理想。
【默认值】389 修改完成后，单击左上方“保存”，在弹出的对话框中单击“确定”保存配置。 选择“集群 > 待操作集群的名称 > 服务 > Impala > 实例”，勾选配置状态为“配置过期”的实例，选择“更多 > 重启实例”重启受影响的Impala实例。 父主题： 使用Impala
个用户的基本信息，包括名字、性别、年龄。另有一个Flink业务2会不定时收到1条消息记录，消息记录该用户的名字、职业信息。 基于某些业务要求，开发的Flink应用程序实现功能：实时的以根据业务2中消息记录的用户名字作为关键字，对两个业务数据进行联合查询。 数据规划 业务1的数据存
个用户的基本信息，包括名字、性别、年龄。另有一个Flink业务2会不定时收到1条消息记录，消息记录该用户的名字、职业信息。 基于某些业务要求，开发的Flink应用程序实现功能：实时的以根据业务2中消息记录的用户名字作为关键字，对两个业务数据进行联合查询。 数据规划 业务1的数据存
个用户的基本信息，包括名字、性别、年龄。另有一个Flink业务2会不定时收到1条消息记录，消息记录该用户的名字、职业信息。 基于某些业务要求，开发的Flink应用程序实现功能：实时的以根据业务2中消息记录的用户名字作为关键字，对两个业务数据进行联合查询。 数据规划 业务1的数据存
个用户的基本信息，包括名字、性别、年龄。另有一个Flink业务2会不定时收到1条消息记录，消息记录该用户的名字、职业信息。 基于某些业务要求，开发的Flink应用程序实现功能：实时的以根据业务2中消息记录的用户名字作为关键字，对两个业务数据进行联合查询。 数据规划 业务1的数据存
Streaming Streaming任务打印两次相同DAG日志 Spark Streaming任务一直阻塞 运行Spark Streaming任务参数调优的注意事项 为什么提交Spark Streaming应用超过token有效期，应用失败 为什么Spark Streaming应用创建输入流，但
ined]'); 参数描述 表1 参数描述 参数 描述 是否必填 table 需要查询表的表名，支持database.tablename格式 是 clean_policy 清理老版本数据文件的策略，默认KEEP_LATEST_COMMITS 否 retain_commits 仅对
本章节介绍插入ClickHouse数据样例代码。 以下代码片段在com.huawei.clickhouse.examples包的“Demo”类中。 创建ClickHouse表创建的表具有三个字段，分别是String、UInt8和Date类型。 String insertSql = "insert
本章节介绍插入ClickHouse数据样例代码。 以下代码片段在com.huawei.clickhouse.examples包的“Demo”类中。 创建ClickHouse表创建的表具有三个字段，分别是String、UInt8和Date类型。 String insertSql = "insert
读优化视图读取（Hive，SparkSQL为例）：直接读取Hive里面存储的后缀为_ro的hudi表即可。 select count(*) from ${table_name}_ro; 读优化视图读取（Spark dataSource API为例）：和读普通的dataSource表类似。 必须指定查询类型QUERY_TYPE_OPT_KEY
读优化视图读取（Hive，SparkSQL为例）：直接读取Hive里面存储的后缀为_ro的hudi表即可。 select count(*) from ${table_name}_ro; 读优化视图读取（Spark dataSource API为例）：和读普通的dataSource表类似。 必须指定查询类型Q
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