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Flume常用配置参数 MRS 3.x之前版本需在“properties.properties”文件中配置。 MRS 3.x及之后版本，部分参数可在Manager界面配置。 基本介绍 使用Flume需要配置Source、Channel和Sink，各模块配置参数说明可通过本节内容了解。
MRS 1.9.0.8、1.9.0.9、1.9.0.10补丁说明 补丁基本信息 表1 补丁基本信息 解决的问题 补丁号：MRS 1.9.0.10 发布时间：2023-01-17 修复问题列表： MRS大数据组件 OBSA支持流控重试 补丁号：MRS 1.9.0.9 发布时间：2022-08-10
转换函数 cast转换函数 HetuEngine会将数字和字符值隐式转换成正确的类型。HetuEngine不会把字符和数字类型相互转换。例如，一个查询期望得到一个varchar类型的值，HetuEngine不会自动将bigint类型的值转换为varchar类型。 如果有必要，可以将值显式转换为指定类型。
structured streaming功能与可靠性介绍 Structured Streaming支持的功能 支持对流式数据的ETL操作。 支持流式DataFrames或Datasets的schema推断和分区。 流式DataFrames或Datasets上的操作：包括无类型，类
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create database. | com.huawei.bigdata.doris.example.JDBCExample.main(JDBCExample.java:44) 2023-08-17 23:13:13,949 | INFO | main | Database created
BulkDelete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，将要删除的数据的rowKey构造成rdd，然后通过HBaseContext的bulkDelete接口对HBase表上这些rowKey对应的数据进行删除。 数据规划
Flume常用配置参数 部分参数可在Manager界面配置。 使用Flume需要配置Source、Channel和Sink，各模块配置参数说明可通过本节内容了解。 MRS 3.x及之后版本部分参数可通过Manager界面配置，选择“集群 > 服务 > Flume > 配置工具”，
structured streaming功能与可靠性介绍 Structured Streaming支持的功能 支持对流式数据的ETL操作。 支持流式DataFrames或Datasets的schema推断和分区。 流式DataFrames或Datasets上的操作：包括无类型，类
如果没有实现，从认证提供程序实例获取用户名将被跳过。 ZooKeeper开源增强特性：ZooKeeper SSL通信（Netty连接） ZooKeeper设计最初含有Nio包，且不能较好的支持3.5版本后的SSL。为了解决这个问题，Netty被加入到ZooKeeper中。所以如果用户需要使用SS
Flink常见SQL语法说明 SELECT与WHERE语句 根据where子句对数据进行过滤。 语法： SELECT select_list FROM table_expression [ WHERE boolean_expression ] 示例： SELECT price +
BulkDelete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，将要删除的数据的rowKey构造成rdd，然后通过HBaseContext的bulkDelete接口对HBase表上这些rowKey对应的数据进行删除。 数据规划
CREATE TABLE AS 语法 CREATE [EXTERNAL]① TABLE [IF NOT EXISTS] [catalog_name.][db_name.]table_name [ ( column_alias, ... ) ] [[PARTITIONED BY ①(col_name
开源sqoop-shell工具使用指导 概述 本章节适用于MRS 3.x及后续版本。 sqoop-shell是一个开源的shell工具，其所有功能都是通过执行脚本“sqoop2-shell”来实现的。 sqoop-shell工具提供了如下功能： 支持创建和更新连接器 支持创建和更新作业
--secure --port 9440 创建与CSV备份数据文件格式对应的表。 CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [database_name.]table_name [ON CLUSTER Cluster名] ( name1 [type1] [DEFAULT|materialized|ALIAS
--secure --port 9440 创建与CSV备份数据文件格式对应的表。 CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [database_name.]table_name [ON CLUSTER Cluster名] ( name1 [type1] [DEFAULT|materialized|ALIAS
分布式Scan HBase表 场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去操作HBase，使用hbaseRDD方法以特定的规则扫描HBase表。 数据规划 使用操作Avro格式数据章节中创建的HBase数据表。 开发思路 设置scan的规则，例如：setCaching。
分布式Scan HBase表 场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去操作HBase，使用hbaseRDD方法以特定的规则扫描HBase表。 数据规划 使用操作Avro格式数据章节中创建的HBase数据表。 开发思路 设置scan的规则，例如：setCaching。
segments属性，则UPDATE操作失败。要解决该问题，在查询前执行以下语句。 语法： SET carbon.input.segments. <database_name>. <table_name>=*; 示例 示例1： update carbonTable1 d set (d.column3
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