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每个SQL语句的信息如下表3。 表3 SQL的常用信息 参数 描述 id SQL语句的ID status SQL语句的执行状态，有RUNNING、COMPLETED、FAILED三种 runningJobs SQL语句产生的job中，正在执行的job列表 successedJobs
Connection(host='hiveserverIp', port=hiveserverPort, username='hive', database='default', auth=None, kerberos_service_name=None, krbhost=None) 需按照实际环境修改以下参数：
p，主组选择“cdladmin”组，关联角色“System_administrator”。 手动创建ClickHouse侧的本地表和分布式表， 本地表使用ReplicatedReplacingMergeTree引擎，详细操作请参见ClickHouse客户端使用实践章节。 操作步骤
)] AS select_statement; 参数描述 表1 CREATE TABLE参数描述 参数 描述 db_name Database名称，由字母、数字和下划线（_）组成。 table_name Database中的表名，由字母、数字和下划线（_）组成。 STORED AS
删除CarbonData表 操作场景 用户根据业务使用情况，可以删除不再使用的CarbonData表。删除表后，其所有的元数据以及表中已加载的数据都会被删除。 操作步骤 运行如下命令删除表。 DROP TABLE [IF EXISTS] [db_name.]table_name;
─┘ ClickHouse通过HDFS引擎表写入数据到HDFS时，如果HDFS上数据文件不存在，会生成对应的数据文件。 ClickHouse不支持删除修改和追加写HDFS引擎表数据，只能一次性写入数据。 ClickHouse删除HDFS引擎表以后对HDFS上的数据文件没有影响。 父主题：
名登录； 在JDBC URL地址中提供登录Kerberos用户的principal，程序自动完成安全登录、建立Impala连接。 执行创建表、查询和删除三类Impala SQL语句。 package com.huawei.bigdata.impala.example; import
名登录； 在JDBC URL地址中提供登录Kerberos用户的principal，程序自动完成安全登录、建立Impala连接。 执行创建表、查询和删除三类Impala SQL语句。 package com.huawei.bigdata.impala.example; import
配置sql-standard-with-group创建schema失败报Access Denied 用户问题 配置sql-standard-with-group创建schema失败，报Access Denied的错误。 问题现象 报错如下： CREATE SCHEMA hive.sf2
ZookeeperBasedLockProvider hoodie.write.lock.hivemetastore.database Hive的database 无 hoodie.write.lock.hivemetastore.table Hive的table name 无 hoodie
准备Spark应用Java开发环境 操作场景 Java开发环境可以搭建在Windows环境下，而运行环境（即客户端）只能部署在Linux环境下。 操作步骤 对于Java开发环境，推荐使用IDEA工具，安装要求如下。 JDK使用1.7版本（或1.8版本） IntelliJ IDEA（版本：13
Catalog的call_center表。 开发思路 数据准备。 创建三张表，雇员信息表“employees_info”、雇员联络信息表“employees_contact”、雇员信息扩展表“employees_info_extended”。 雇员信息表“employees_info”
判断使用分区表还是非分区表 根据表的使用场景一般将表分为事实表和维度表： 事实表通常整表数据规模较大，以新增数据为主，更新数据占比小，且更新数据大多落在近一段时间范围内（年或月或天），下游读取该表进行ETL计算时通常会使用时间范围进行裁剪（例如最近一天、一月、一年），这种表通常可以通
OMS：操作维护系统的管理节点，OMS一般有两个，互为主备。 OMA：操作维护系统中的被管理节点，一般有多个。 图1中各模块的说明如表1所示： 表1 业务模块说明 模块名称 描述 Web Service 是一个部署在Tomcat下的Web服务，提供Manager的https接口，
在Ranger管理首页可查看当前Ranger已集成的各服务权限管理插件，用户可通过对应插件设置更细粒度的权限，具体主要操作页面功能描述参见表1。 表1 Ranger界面操作入口功能描述 入口 功能描述 Access Manager 查看当前Ranger已集成的各服务权限管理插件，用户
汇总在一个时间窗口内每个女性上网时间 JavaPairDStream<String, Integer> aggregateRecords = JavaPairDStream.fromJavaDStream(femaleRecords) .reduceByKeyAndWindow(new
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Streaming任务打印两次相同DAG日志 问题 在使用Spark Streaming时，使用以下命令运行程序： spark-submit -master yarn-client --conf spark.logLineage=true --jars $SPARK_HOME/j
house://访问数据库IP:数据库端口号/数据库名称?ssl=true&sslmode=none” 集群未启用Kerberos认证，JDBC连接字符串格式为“jdbc:clickhouse://访问数据库IP:数据库端口号/数据库名称” 说明： 访问数据库IP：ClickHo
// 2.获取每一个行的字段属性 val records = lines.map(getRecord) // 3.筛选女性网民上网时间数据信息 val femaleRecords = records.filter(_._2 == "female")
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