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PORT”中自行配置。 运行该命令后，根据实际需求指定业务用户名（集群未启用Kerberos认证（普通模式）使用root用户登录）： 指定业务用户名，则输入“yes”，并根据提示输入业务用户名和对应的业务用户密码： 不指定业务用户名，则输入“no”；此时，则使用1.d中的用户执行后续操作：
提供了按照某些列的值进行索引的能力，缩小搜索范围并缩短时延。 使用约束 列族应以“;”分隔。 列和数据类型应包含在“[]”中。 列数据类型在列名称后使用“->”指定。 如果未指定列数据类型，则使用默认数据类型（字符串）。 “＃”用于在两个索引详细信息之间进行分隔。 以下是一个可选参数：
上传数据库驱动文件 操作场景 CDL是一种简单、高效的数据实时集成服务，能够从各种OLTP数据库中抓取事件推送至Kafka。通过CDLService WebUI创建数据库连接时，可将数据库对应的驱动文件通过界面上传，方便统一管理。 前提条件 已获取待连接数据库对应的驱动Jar包。
'url' = 'jdbc:mysql://MySQL服务器IP:MySQL服务器端口/mysql', 'table-name' = 'customer_t1', 'username' = 'MySQL数据库用户名', 'password' = 'MySQL数据库用户名的密码'
BulkGet接口使用 场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去使用HBase，将要获取的数据的rowKey构造成rdd，然后通过HBaseContext的bulkGet接口获取对HBase表上这些rowKey对应的数据。 数据规划 基于Bul
使用广播变量 操作场景 Broadcast（广播）可以把数据集合分发到每一个节点上，Spark任务在执行过程中要使用这个数据集合时，就会在本地查找Broadcast过来的数据集合。如果不使用Broadcast，每次任务需要数据集合时，都会把数据序列化到任务里面，不但耗时，还使任务变得很大。
选择文件过滤的条件，与“路径过滤器”、“文件过滤器”配合使用。 选择“WILDCARD”，表示使用通配符过滤。 选择“REGEX”，表示使用正则表达式匹配。 不选择，则默认为通配符过滤。 WILDCARD 路径过滤器 与“过滤类型”配合使用，配置通配符或正则表达式对源文件的输入路径包含的目录进行过
快速使用Hadoop 本章节提供从零开始使用Hadoop提交wordcount作业的操作指导，wordcount是最经典的Hadoop作业，它用来统计海量文本的单词数量。 操作步骤 准备wordcount程序。 开源的Hadoop的样例程序包含多个例子，其中包含wordcount。可以从https://dist
主机，请使用-i <host:port>选项，例如：impala-shell -i xxx.xxx.xxx.xxx:21000。要自动连接到特定的Impala数据库，请使用-d <database>选项。例如，如果您的所有Kudu表都位于数据库“impala_kudu”中，则-d
SHOW语法使用概要 SHOW语法主要用来查看数据库对象的相关信息，其中LIKE子句用来对数据库对象过滤，匹配规则如下，具体示例可参考SHOW TABLES： 规则1：_可以用来匹配单个任意字符。 规则2：%可以用来匹配0个或者任意个任意字符。 规则3：* 可以用来匹配0个或者任意个任意字符。
sqoop2-shell有两种获取登录认证信息的方式，第一种通过配置文件获取，具体配置项请参考使用sqoop-shell工具导入数据到HDFS、使用sqoop-shell工具导入数据到HBase；第二种方式则使用参数直接提供认证信息，这个方式有两种模式：密码模式和Kerberos认证模式。 进入交互模式命令
选择文件过滤的条件，与“路径过滤器”、“文件过滤器”配合使用。 选择“WILDCARD”，表示使用通配符过滤。 选择“REGEX”，表示使用正则表达式匹配。 不选择，则默认为通配符过滤。 WILDCARD 路径过滤器 与“过滤类型”配合使用，配置通配符或正则表达式对源文件的输入路径包含的目录进行过
Flink对接云搜索服务（CSS）样例程序（Java） 功能介绍 当前基于随机数生成器实现了一个持续产生长度为4字符串的数据源用于写入数据。 样例代码 下面代码片段仅为演示，具体代码参见：com.huawei.bigdata.flink.examples。 public class
有数据更新、联机事务处理OLTP、复杂分析的场景，建议使用云数据库 GaussDB(for MySQL)。 MRS的Impala + Kudu也能满足该场景，Impala + Kudu可以在join操作时，把当前所有的join表都加载到内存中来实现。 父主题： 产品咨询类
Impala正常使用的udf突然报了找不到类路径，Hive中可用，但Impala报找不到类路径 问题 Impala之前正常使用的udf突然报了找不到类路径，Hive中可正常使用，但Impala报找不到类路径。 回答 Impala默认将UDF对应的jar包缓存到“/tmp”目录下，
label是用户在导入命令中自定义的名称。通过该label，用户可以查看对应导入任务的执行情况。 column_separator 用于指定导入文件中的列分隔符，默认为\t，可以使用多个字符的组合作为列分隔符。如果是不可见字符，则需要加\x作为前缀，使用十六进制来表示分隔符。如H
“RENAME”：重命名新文件。无扩展名的文件直接增加字符串后缀，有扩展名的文件在文件名增加字符串后缀。字符串具有唯一性。 “APPEND”：在旧文件尾部合并新文件内容。合并操作只是简单的追加，不保证追加文件是否可以使用。例如文本文件可合并，压缩文件合并后可能无法使用。 “IGNORE”：保留旧文件，不复制新文件。
了确保账号安全，建议您不要直接使用账号进行日常管理工作，而是创建用户并使用用户进行日常管理工作。 用户 由账号在IAM中创建的用户，是云服务的使用人员，具有身份凭证（密码和访问密钥）。 在我的凭证下，您可以查看项目ID。通常在调用API的鉴权过程中，您需要用到账号、用户和密码等信息。
Load方式是在用户没有Spark计算资源的情况下使用，如果有Spark计算资源建议使用Spark Load。 用户需要通过MySQL协议创建Broker Load 导入，并通过查看导入命令检查导入结果。适用以下场景： 源数据在Broker可以访问的存储系统中，如HDFS。 数据量在几十到百GB级别。
在Hive中drop表后如何完全释放磁盘空间 用户问题 在Hive命令行执行drop表的操作后，通过命令hdfs dfsadmin -report查看磁盘空间，发现表没有删除。 原因分析 在Hive命令行执行drop表只删除了外部表的表结构，并没有删除该表存储在HDFS上的表数据。
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