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单击“保存”，单击“确定”保存配置。 单击“实例”，勾选受影响的FE实例，选择“更多 > 重启实例”，输入当前用户密码并单击“确定”，重启FE实例使配置生效。 在MySQL客户端连接Doris后（详细操作请参见快速使用Doris），执行以下命令即可查看Doris已执行完成的SQL信息： select * from
集群 > 服务 > Doris”，查看“Leader所在的主机”获取。 将代码中PORT = "xxx"的“xxx”修改为Doris的MySQL协议查询连接端口，默认为29982，可登录FusionInsight Manager，选择“集群 > 服务 > Doris > 配置”，搜索“query_port”获取。
连接数据库使用的用户名。 密码 连接数据库使用的密码。 连接属性 连接属性，单击“添加”手动添加。 名称：连接属性名 值：连接属性值 mysql-fastpath-connector JDBC连接字符串 JDBC连接字符串。 用户名 连接数据库使用的用户名。 密码 连接数据库使用的密码。
连接数据库使用的用户名。 密码 连接数据库使用的密码。 连接属性 连接属性，单击“添加”手动添加。 名称：连接属性名 值：连接属性值 mysql-fastpath-connector JDBC连接字符串 JDBC连接字符串。 用户名 连接数据库使用的用户名。 密码 连接数据库使用的密码。
就可以实施经典的fusion优化，把两个fork/join合为一个；如果连续的变换算子序列都是窄依赖，就可以把很多个fork/join并为一个，不但减少了大量的全局barrier，而且无需物化很多中间结果RDD，这将极大地提升性能。Spark把这个叫做流水线（pipeline）优化。
设置一个错误阈值，如果单个map任务的错误记录超过设置阈值则任务自动结束，已经获取的数据不回退。 说明： “generic-jdbc-connector”的“MYSQL”和“MPPDB”默认批量读写数据，每一批次数据最多只记录一次错误记录。 脏数据目录 设置一个脏数据目录，在出现脏数据的场景中在该目录保存脏数据。如果不设置则不保存。
不支持aggregate运算，如：sum(a)+min(b)。 注意事项 外部数据源是Hive的场景，通过Spark建的外表无法进行查询。 数据源只支持MySQL和MPPDB。 父主题： Spark
不支持aggregate运算，如：sum(a)+min(b)。 注意事项 外部数据源是Hive的场景，通过Spark建的外表无法进行查询。 数据源只支持MySQL和Mppdb。 父主题： Spark2x
就可以实施经典的fusion优化，把两个fork/join合为一个；如果连续的变换算子序列都是窄依赖，就可以把很多个fork/join并为一个，不但减少了大量的全局barrier，而且无需物化很多中间结果RDD，这将极大地提升性能。Spark把这个叫做流水线（pipeline）优化。
添加ClickHouse数据源 添加GAUSSDB数据源 添加HBase数据源 添加跨集群HetuEngine数据源 添加IoTDB数据源 添加MySQL数据源 添加Oracle数据源 添加GBase数据源 使用跨源协同分析流程 参考快速使用HetuEngine访问Hive数据源登录HetuEngine客户端。
coalesce(value[, ...]) 返回参数列表中的第一个非空value。与CASE表达式相似，仅在必要时计算参数。 可类比MySQL的nvl功能，经常用于转空值为0或者' '（空字符）。 select coalesce(a,0) from (values (2),(3)
连接数据库使用的用户名。 密码 连接数据库使用的密码。 连接属性 连接属性，单击“添加”手动添加。 名称：连接属性名。 值：连接属性值。 mysql-fastpath-connector JDBC连接字符串 JDBC连接字符串。 用户名 连接数据库使用的用户名。 密码 连接数据库使用的密码。
连接数据库使用的用户名。 密码 连接数据库使用的密码。 连接属性 连接属性，单击“添加”手动添加。 名称：连接属性名。 值：连接属性值。 mysql-fastpath-connector JDBC连接字符串 JDBC连接字符串。 用户名 连接数据库使用的用户名。 密码 连接数据库使用的密码。
SparkStructuredStreamingJavaExample 在Spark应用中，通过使用StructuredStreaming调用Kafka接口来获取单词记录，然后把单词记录分类统计，得到每个单词记录数。 SparkStructuredStreamingScalaExample SparkThriftServerJavaExample
使用Hive分析HDFS数据 通过Flume采集日志至HDFS 数据迁移 Hadoop数据迁移到MRS HBase数据迁移到MRS Hive数据迁移到MRS MySQL数据迁移到MRS Hive 06 API 通过MRS开放的丰富API和调用示例，您可以使用并管理集群、作业等。 API文档 API概览 如何调用API
SparkStructuredStreamingJavaExample 在Spark应用中，通过使用StructuredStreaming调用Kafka接口来获取单词记录，然后把单词记录分类统计，得到每个单词记录数。 SparkStructuredStreamingPythonExample SparkStructu
将REST接口切换成HTTP协议方式，请参见配置基于HTTPS/HTTP协议的REST接口。 将示例中的“--insecure”去掉，将https替换成http，例如 curl -i -u : --insecure --negotiate 'https://10.64.35.144:911
将REST接口切换成HTTP协议方式，请参见配置基于HTTPS/HTTP协议的REST接口。 将示例中的“--insecure”去掉，将https替换成http，例如 curl -i -u : --insecure --negotiate 'https://10.64.35.144:911
包含配置信息的文件 String file = "file://" + hiveClientProperties; // 运行时，把配置信息放到HDFS上 config.set("tmpfiles", file); // 提交作业前清理所需目录
包含配置信息的文件 String file = "file://" + hiveClientProperties; // 运行时，把配置信息放到HDFS上 config.set("tmpfiles", file); // 提交作业前清理所需目录
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