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可以很好的解决该问题，实现真正的部分更新。 按建表时按需求，将表中的列切分成不同的sequence组。每一个sequence组包含的列是否更新，由该sequence组的precombine字段决定，不同sequence组相互不影响。 使用约束 由于Hudi OCC特性的限制，当前不建议多流并发写Hudi表。
用程序结果备份到HDFS的路径，<brokers>指获取元数据的Kafka地址，<topic>指读取Kafka上的topic名称，<batchTime>指Streaming分批的处理间隔。 由于Spark Streaming Kafka的依赖包在客户端的存放路径与其他依赖包不同，
据（不同操作系统的机器，命令可能不同，suse尝试使用netcat -lk 9999）： nc -lk 9999 在构造一个端口进行接收数据时，需要在客户端所在服务器上安装netcat 开发思路 使用SparkStreaming持续读取特定端口的数据。 将读取到的Dstream通
Manager，进入Yarn服务的原生页面，找到对应作业的Application，单击Application名称，进入到作业详情页面。 若作业尚未结束，可单击“Tracking URL”链接进入到Flink的原生页面，查看作业的运行信息。 若作业已运行结束，对于在session中提交的作业，可以单击“Tracking
IDEA中的JDK配置为Open JDK。 不同的IntelliJ IDEA不要使用相同的workspace和相同路径下的示例工程。 安装Maven 开发环境的基本配置。用于项目管理，贯穿软件开发生命周期。 准备开发用户 参考准备MRS应用开发用户进行操作，准备用于应用开发的集群用户并授予相应权限。
bigdata.spark.examples.KafkaADCount。 /** * 运行Structured Streaming任务，统计广告的有效展示和有效点击数据，结果写入kafka中 */ object KafkaADCount { def main(args: Array[String]):
seContext的方式去使用HBase，将要删除的数据的rowKey构造成rdd，然后通过HBaseContext的bulkDelete接口对HBase表上这些rowKey对应的数据进行删除。 数据规划 基于BulkPut接口使用章节创建的HBase表及其中的数据进行操作。 开发思路
IDEA中的JDK配置为Open JDK。 不同的IntelliJ IDEA不要使用相同的workspace和相同路径下的示例工程。 安装Maven 开发环境的基本配置。用于项目管理，贯穿软件开发生命周期。 准备开发用户 参考准备MRS应用开发用户进行操作，准备用于应用开发的集群用户并授予相应权限。
在“Actions”区域，单击“Load”，并导入创建弹性云服务器时使用的密钥对的私钥文件。 导入时注意确保导入的格式要求为“All files (*.*)”。 单击“Save private key”。 保存转化后的私钥到本地。例如：kp-123.ppk。 运行PuTTY。 选择“Connection
在应用开发过程中，如需在本地Windows系统中调测应用程序，需要复制解压目录下的“hosts”文件中的内容到客户端所在节点的hosts文件中，确保本地机器能与解压目录下“hosts”文件中所列出的各主机在网络上互通。 当客户端所在主机不是集群中的节点时，配置客户端网络连接，可避免执行客户端命令时出现错误。
时访问两个集群的HDFS：的操作步骤配置且指定对端集群nameservice为LOCATION后才能访问表数据。 访问对端集群的HBase： 先将cluster2集群的所有Zookeeper节点和HBase节点的IP和主机名配置到cluster1集群的客户端节点的/etc/hosts文件中。
out”文件中，用户可以进入Yarn的WebUI页面，选择“Jobs > Running Jobs”查看运行的作业如图13。选择“Task Managers ”查看提交的任务如图14。单击该任务进入该任务详细信息页面，单击“Stdout”查看该任务的输出结果如图15。 图13 运行的作业 图14 提交的任务 图15
out”文件中，用户可以进入Yarn的WebUI页面，选择“Jobs > Running Jobs”查看运行的作业如图13。选择“Task Managers ”查看提交的任务如图14。单击该任务进入该任务详细信息页面，单击“Stdout”查看该任务的输出结果如图15。 图13 运行的作业 图14 提交的任务 图15
果没指定租户信息，默认使用Yarn为用户指定的默认租户，可能出现多个用户都默认使用相同的租户队列，从而无法达到资源隔离的效果。 如果用户需要进行资源隔离，将SQL分配给指定的资源队列来执行，来达到资源合理分配的目的时，可通过开启租户的严格校验模式来实现该需求，仅需配置“tenant
对请求流、展示流、点击流的数据进行关联查询。 统计结果写入kafka。 应用中监控流处理任务的状态。 打包项目 通过IDEA自带的Maven工具，打包项目，生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中调测Spark应用。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录（例如“
对请求流、展示流、点击流的数据进行关联查询。 统计结果写入kafka。 应用中监控流处理任务的状态。 打包项目 通过IDEA自带的Maven工具，打包项目，生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中编包并运行Spark程序。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录（例如“
产生告警的主机名。 Details 对告警信息的补充。 对系统的影响 无法使用Oozie服务调度任务。 可能原因 DBService服务异常或者Oozie存储在DBService中的数据遭到破坏，导致Oozie服务不可用。 HDFS服务异常或者Oozie存储在HDFS中的数据遭到破坏时，导致Oozie服务不可用。
seContext的方式去使用HBase，将要删除的数据的rowKey构造成rdd，然后通过HBaseContext的bulkDelete接口对HBase表上这些rowKey对应的数据进行删除。 数据规划 基于BulkPut接口使用章节创建的HBase表及其中的数据进行操作。 开发思路
g, pattern, function) → varchar 描述：使用function替换与字符串中的正则表达式模式匹配的子字符串的每个实例。对于每个匹配，以数组形式传递的捕获组都会调用lambda表达式函数。捕获组号从1开始；整个匹配没有分组（如果需要，请用括号将整个表达式括起来）。
Bulkload是HBase提供的一个数据导入工具，它可以将数据批量地导入到HBase表中，直接写入底层数据文件和WAL日志，从而显著提升了数据加载的速度和效率。 BulkLoad方式调用MapReduce的job直接将数据输出成HBase table内部的存储格式的文件HFile，然后将生成的Sto
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