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为什么不同服务之间互相删除UDF失败 问题 不同服务之间互相删除UDF失败，例如，Spark SQL无法删除Hive创建的UDF。 回答 当前可以通过以下3种方式创建UDF： 在Hive端创建UDF。 通过JDBCServer接口创建UDF。用户可以通过Spark Beeline
为什么不同服务之间互相删除UDF失败 问题 不同服务之间互相删除UDF失败，例如，Spark SQL无法删除Hive创建的UDF。 回答 当前可以通过以下3种方式创建UDF： 在Hive端创建UDF。 通过JDBCServer接口创建UDF。用户可以通过Spark Beeline
/11 10:58:00重启成功后对应的“Input Size”的值显示为“0 records”。 图1 Web UI界面部分batch time对应Input Size为0 records 回答 Kafka重启成功后应用会按照batch时间把2017/05/11 10:57:00~2017/05/11
csv /data/ 连接到CarbonData 使用Spark SQL或Spark shell连接到Spark并执行Spark SQL命令。 开启JDBCServer并使用JDBC客户端（例如，Spark Beeline）连接。 执行如下命令： cd ./Spark2x/spark/bin
csv /data/ 连接到CarbonData 使用Spark SQL或Spark shell连接到Spark并执行Spark SQL命令。 开启JDBCServer并使用JDBC客户端（例如，Spark Beeline）连接。 执行如下命令： cd ./Spark2x/spark/bin
通过HSFabric的用户名密码认证实现查询HetuEngine SQL任务 通过HSFabric方式连接到HetuEngine，组装对应的SQL发送到HetuEngine执行，完成对Hive数据源的增删改查操作。 import jaydebeapi driver = "io
通过HSFabric的用户名密码认证实现查询HetuEngine SQL任务 功能简介 通过HSFabric连接方式实现，使用用户名和密码连接到HetuEngine，组装对应的SQL发送到HetuEngine执行。 public class JDBCExampleFabric {
UPDATE 命令功能 UPDATE命令根据列表达式和可选的过滤条件更新Hudi表。 命令格式 UPDATE tableIdentifier SET column = EXPRESSION(,column = EXPRESSION) [ WHERE boolExpression]
DELETE 命令功能 DELETE命令从Hudi表中删除记录。 命令格式 DELETE from tableIdentifier [ WHERE boolExpression] 参数描述 表1 DELETE参数 参数 描述 tableIdentifier 在其中执行删除操作的Hudi表的名称。
将lines切分为word words = lines.select(explode(split(lines.value, " ")).alias("word")) # 生成正在运行的word count wordCounts = words.groupBy("word")
将lines切分为word words = lines.select(explode(split(lines.value, " ")).alias("word")) # 生成正在运行的word count wordCounts = words.groupBy("word")
配置”，打开Kafka服务配置页面。 开启Token认证机制。 查找配置项“delegation.token.master.key”，该配置指定用于生成和验证Token的主密钥。先查看是否已经配置，如果已配置且不为null，则表示Token认证机制是开启的，不用重新配置（重新配置会导致之前生产的Token无法使用）。
val words = str.split("\\s") if (words.length < 2) return new Tuple2[String, String] new Tuple2[String, String](words(0), words(1))
Loader常见问题 使用IE浏览器配置Loader作业时无法保存数据 将Oracle数据库中的数据导入HDFS时各连接器的区别 SQLServer全数据类型导入HDFS数据跳过 Loader作业导入大量数据至HDFS时报错 sftp-connector连接器相关作业运行失败 父主题：
使用Spark SQL删除MOR表后重新建表写入数据无法同步ro、rt表 问题 使用Spark SQL删除MOR表后重新建表写入数据不能实时同步ro、rt表，报错如下： WARN HiveSyncTool: Got runtime exception when hive syncing
配置”，打开Kafka服务配置页面。 开启Token认证机制。 查找配置项“delegation.token.master.key”，该配置指定用于生成和验证Token的主密钥。先查看是否已经配置，如果已配置且不为null，则表示Token认证机制是开启的，不用重新配置（重新配置会导致之前生产的Token无法使用）。
USE 语法 USE catalog.schema USE schema 描述 指定当前会话所使用的catalog和schema。如果cataglog未指定，则默认使用当前的catalog。 示例 指定当前的会话到hive catalog下名为test的schema： USER hive
HetuEngine样例表数据准备 创建具有TINYINT类型数据的表： --创建具有TINYINT类型数据的表。 CREATE TABLE int_type_t1 (IT_COL1 TINYINT) ; --插入TINYINT类型数据 insert into
EXECUTE 语法 EXECUTE statement_name [ USING parameter1 [ , parameter2, ... ] ] 描述 执行预编译的SQL语句（prepared statement），并可以使用USING来指定输入参数。 示例 执行一个不带输入参数的预编译语句
TimelineServer作为Yarn服务的一个角色，当前版本开始支持HA模式。如果需要避免TimelineServer单点故障问题，可以通过开启TimelineServer HA来确保Yarn TimelineServer角色的高可用性。 TimelineServer会将数据保存到
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