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创建Impala表 功能简介 本小节介绍了如何使用Impala SQL建内部表、外部表的基本操作。创建表主要有以下三种方式。 自定义表结构，以关键字EXTERNAL区分创建内部表和外部表。 内部表，如果对数据的处理都由Impala完成，则应该使用内部表。在删除内部表时，元数据和数据一起被删除。
创建Impala表 功能简介 本小节介绍了如何使用Impala SQL建内部表、外部表的基本操作。创建表主要有以下三种方式。 自定义表结构，以关键字EXTERNAL区分创建内部表和外部表。 内部表，如果对数据的处理都由Impala完成，则应该使用内部表。在删除内部表时，元数据和数据一起被删除。
session.timeout.ms之间。 以上参数可以根据实际情况进行适当的调整，特别是max.poll.records，这个参数是为了控制每次poll数据的records量，保证每次的处理时长尽量保持稳定。目的是为了保证poll数据以后的处理时间不要超过session.timeout
使用命令行运行Loader作业 操作场景 一般情况下，用户可以手工在Loader界面管理数据导入导出作业。当用户需要通过shell脚本来更新与运行Loader作业时，必须对已安装的Loader客户端进行配置。 Loader不兼容旧版本客户端，如果重新安装集群或Loader服务，请
Spark2x样例工程介绍 MRS样例工程获取地址为https://github.com/huaweicloud/huaweicloud-mrs-example，切换分支为与MRS集群相匹配的版本分支，然后下载压缩包到本地后解压，即可获取各组件对应的样例代码工程。 当前MRS提供以下Spark2x相关样例工程：
data的存储路径。 select name, partition, active, path from system.parts where database = '数据库名' and table= '表名' and active = 1; 图10 冷热数据查询结果 当前系统时间为2024年4月份
Spark同步HBase数据到CarbonData开发思路 场景说明 数据实时写入HBase，用于点查业务，数据每隔一段时间批量同步到CarbonData表中，用于分析型查询业务。 运行前置操作 安全模式下该样例代码需要读取两个文件（user.keytab、krb5.conf）。user
path=>'[path]', limit=>'[limit]'); 参数描述 表1 参数描述 参数 描述 是否必填 table 需要查询的表名，支持database.tablename格式。 否 path 需要查询的表的路径。 否 predicate 需要定义的谓语句。 否 order 指定clustering的排序字段。
流式写入Hudi表 本章节仅适用于MRS 3.3.1-LTS及之前版本。 HoodieDeltaStreamer流式写入 Hudi自带HoodieDeltaStreamer工具支持流式写入，也可以使用SparkStreaming以微批的方式写入。HoodieDeltaStreamer提供以下功能：
不同作业的名称允许相同，但不建议设置相同。 默认取值： 不涉及 arguments 否 Array of strings 参数解释： 程序执行的关键参数，该参数由用户程序内的函数指定，MRS只负责参数的传入。 约束限制： 参数最多为150000字符，不能包含;|&>'<$!"\特殊字符，可为空。 说明： 若输入带有
String[] words = line.toLowerCase(Locale.getDefault()).split(REGEX_STRING); for (String word : words) {
MRS服务使用弹性云服务器（ECS）作为集群的节点，每个弹性云服务器是集群中的一个节点。 准备运行环境 创建集群 云数据库（Relational Database Service） 云数据库（RDS）用于存储MRS系统运行数据，包括MRS集群元数据和用户计费信息等。 配置数据连接 统一身份认证服务（Identity
使用永洪BI访问MRS HetuEngine 应用场景 永洪BI是一款一站式大数据BI平台，全面覆盖数据分析过程中的各个环节，轻松完成全流程数据分析任务，包括数据采集、清洗、整合、存储、计算、建模、训练、展现、协作等，极大降低了实施、集成、培训的成本。 本章节以Yonghong Desktop
Hive与其他组件的关系 Hive与HDFS组件的关系 Hive是Apache的Hadoop项目的子项目，Hive利用HDFS作为其文件存储系统。Hive通过解析和计算处理结构化的数据，Hadoop HDFS则为Hive提供了高可靠性的底层存储支持。Hive数据库中的所有数据文件都可以存储在Hadoop
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：
equals("female"); } }).keyBy( new UserRecordSelector() ).window( TumblingEventTimeWindows.of(Time
编包并运行Spark应用 操作场景 在程序代码完成开发后，您可以将打包好的jar包上传至Linux客户端环境中运行应用。使用Scala或Java语言开发的应用程序在Spark客户端的运行步骤是一样的。 Spark应用程序只支持在Linux环境下运行，不支持在Windows环境下运行。
{ String[] words = s.split("\\s"); if (words.length < 2) { return
"lakeformation:database:alter", "lakeformation:table:alter", "lakeformation:database:drop",
使用客户端运行Loader作业 操作场景 一般情况下，用户可以手工在Loader界面管理数据导入导出作业。当用户需要通过shell脚本来更新与运行Loader作业时，必须对已安装的Loader客户端进行配置。 Loader不兼容旧版本客户端，如果重新安装集群或Loader服务，请
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