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ConsumerRecords<Integer, String> records = consumer.poll(waitTime); // 消息处理 for (ConsumerRecord<Integer, String> record : records) {
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
badRecords.location - 指定Bad records的存储路径。此路径为HDFS路径。默认值为Null。如果启用了bad records日志记录或者bad records操作重定向，则该路径必须由用户进行配置。 carbon.bad.records.action
ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(waitTime); for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {
快速使用HetuEngine访问Hive数据源 本章节指导用户从零开始使用HetuEngine对接Hive数据源，并通过HetuEngine查询本集群Hive数据源的数据库表。 前提条件 集群已安装HetuEngine、Hive服务及其所依赖的服务（DBService、KrbServer、Zookeeper、
environment variables CLOUD_SDK_AK and CLOUD_SDK_SK in the local environment ak = os.environ["CLOUD_SDK_AK"] sk = os.environ["CLOUD_SDK_SK"]
environment variables CLOUD_SDK_AK and CLOUD_SDK_SK in the local environment ak = os.environ["CLOUD_SDK_AK"] sk = os.environ["CLOUD_SDK_SK"]
environment variables CLOUD_SDK_AK and CLOUD_SDK_SK in the local environment ak = os.environ["CLOUD_SDK_AK"] sk = os.environ["CLOUD_SDK_SK"]
查询含有冻结数据的表 查询当前数据库下的所有冻结表： show frozen tables; 查询指定数据库下的所有冻结表： show frozen tables in 数据库名称; 查询冻结表的冻结分区 查询冷冻分区： show frozen partitions 表名; 默认元数据库冻结分区类型
[db_name.]table_name; 参数描述 表1 DROP TABLE参数描述 参数 描述 db_name Database名称。如果未指定，将选择当前database。 table_name 需要删除的Table名称。 注意事项 在该命令中，IF EXISTS和db_name是可选配置。
e 使用Loader从关系型数据库导入数据到HDFS/OBS 使用Loader从关系型数据库导入数据到HBase 使用Loader从关系型数据库导入数据到Hive 使用Loader从HDFS/OBS导入数据到HBase 使用Loader从关系型数据库导入数据到ClickHouse
Hive数据文件权限，即HDFS文件权限。 Hive的数据库、表对应的文件保存在HDFS中。默认创建的数据库或表保存在HDFS目录“/user/hive/warehouse”。系统自动以数据库名称和数据库中表的名称创建子目录。访问数据库或者表，需要在HDFS中拥有对应文件的权限，包含“读”、“写”和“执行”权限。
'scan.records-per-second.limit' = '1000' #真实的限流流量如下 min( parallelism * scan.records-per-second.limit，partitions num * scan.records-per-second
典型场景：从FTP服务器导入数据到HBase 典型场景：从关系型数据库导入数据到HDFS/OBS 典型场景：从关系型数据库导入数据到HBase 典型场景：从关系型数据库导入数据到Hive 典型场景：从HDFS/OBS导入数据到HBase 典型场景：从关系型数据库导入数据到ClickHouse 典型场景：
通过sqoop import命令从PgSQL导出数据到Hive时报错 背景 使用sqoop import命令抽取开源PgSQL数据库内容到MRS HDFS或Hive中。 用户问题 使用sqoop命令可以查询PgSQL表，但是执行sqoop import命令导入导出时报错： The
overwrite语句误操作导致数据丢失 问题 如何对重点目录进行保护，防止“insert overwrite”语句误操作导致数据丢失？ 回答 当用户要对Hive重点数据库、表或目录进行监控，防止“insert overwrite”语句误操作导致数据丢失时，可以利用Hive配置中的“hive.local.dir
insertTablets(Map<String, Tablet> tablet) 插入多个Tablet。 void insertRecords(List<String> deviceIds, List<Long> times, List<List<String>> measurementsList
environment variables CLOUD_SDK_AK and CLOUD_SDK_SK in the local environment ak = os.environ["CLOUD_SDK_AK"] sk = os.environ["CLOUD_SDK_SK"]
新增连接”，进入“新增连接”参数配置窗口，参考下表，分别新增“clickhouse”和“hudi”连接，相关数据连接参数介绍请参见创建CDL数据库连接。 表1 ClickHouse数据连接配置参数 参数名称 示例 Link Type clickhouse Name cklink Host
运行HiveSql作业 用户可将自己开发的程序提交到MRS中，执行程序并获取结果，本章节指导您如何在MRS集群中提交一个HiveSql作业。 HiveSql作业用于提交Hive SQL语句和SQL脚本文件查询和分析数据，包括SQL语句和Script脚本两种形式，如果SQL语句中涉及敏感信息，也可使用脚本文件方式提交。
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