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getPath() + File.separator; //In Linux environment //String userdir = System.getProperty("user.dir") + File.separator + "conf" + File.separator;
节点系统盘的存储类型和存储空间。 存储类型： SAS：高IO SSD：超高IO GPSSD：通用型SSD 数据盘 节点数据磁盘存储空间。为增大数据存储容量，创建集群时可同时添加磁盘，每个Core或者Task节点最多支持添加10块磁盘，有如下应用场景： 数据存储和计算分离，数据存储在OB
spark-beeline查询Hive视图报错 用户问题 MRS 3.1.2版本，spark-beeline查询Hive视图报错，报错如下： 根据提示set spark.sql.hive.manageFilesourcePartitions=false后，查不到数据（但是实际在Hive查询中是有数据的）。
ne UDF，大于5个入参的HetuEngine UDF将无法被注册。 需要将所有依赖文件都打包到jar包里。 （可选）若用户存在HetuEngine UDF依赖的配置文件，建议将其作为资源文件放在resources目录下，即可打包到HetuEngine UDF函数包中。 部署HetuEngine
/tmp/input和hadoop fs -put input_data2.txt /tmp/input，上传数据文件。 开发思路 统计日志文件中本周末网购停留总时间超过2个小时的女性网民信息。 主要分为四个部分： 创建表，将日志文件数据导入到表中。 筛选女性网民，提取上网时间数据信息。 汇总每个女性上网总时间。
val words = str.split("\\s") if (words.length < 2) return new Tuple2[String, String] new Tuple2[String, String](words(0), words(1))
集群外节点安装客户端上传HDFS文件失败 用户问题 集群外节点安装客户端使用hdfs命令上传文件失败。 问题现象 在集群节点上安装客户端，在该客户端使用hdfs命令上传一个文件，报如下错误： 图1 上传文件报错 原因分析 从错误截图可以看到报错是no route to host，且报错信息里面有192
通过Spark-sql创建Hudi表或者Hive表，未插入数据前，查询表统计信息为空 问题 通过spark-sql创建Hudi表或者Hive表，未插入数据之前，查询表统计信息都为空。 回答 可以通过以下两种方式生成： 手动通过analyze命令，触发统计信息收集。如果没有插入数据
参数keyTab和principal根据实际情况修改。 问题：一旦提交配置文件后，flume agent即在占用资源运行，如何恢复到没有上传配置文件的状态？ 解决方法：提交一个内容为空的properties.properties文件。 父主题： Flume常见问题
数据流，是指Flink系统处理的最小数据单元。该数据单元最初由外部系统导入，可以通过Socket、Kafka和文件等形式导入，在Flink系统处理后，通过Socket、Kafka和文件等输出到外部系统，这是Flink的核心概念。 Data Transformation 数据处理单元，会将
数据流，是指Flink系统处理的最小数据单元。该数据单元最初由外部系统导入，可以通过Socket、Kafka和文件等形式导入，在Flink系统处理后，通过Socket、Kafka和文件等输出到外部系统，这是Flink的核心概念。 Data Transformation 数据处理单元，会将
variables CLOUD_SDK_AK and CLOUD_SDK_SK in the local environment String ak = System.getenv("CLOUD_SDK_AK"); String sk = System.get
variables CLOUD_SDK_AK and CLOUD_SDK_SK in the local environment String ak = System.getenv("CLOUD_SDK_AK"); String sk = System.get
variables CLOUD_SDK_AK and CLOUD_SDK_SK in the local environment String ak = System.getenv("CLOUD_SDK_AK"); String sk = System.get
variables CLOUD_SDK_AK and CLOUD_SDK_SK in the local environment String ak = System.getenv("CLOUD_SDK_AK"); String sk = System.get
Colocation 同分布（Colocation）功能是将存在关联关系的数据或可能要进行关联操作的数据存储在相同的存储节点上。HDFS文件同分布的特性是，将那些需进行关联操作的文件存放在相同的数据节点上，在进行关联操作计算时，避免了到别的数据节点上获取数据的动作，大大降低了网络带宽的占用。
Flink SQL语法增强 本章节适用于MRS 3.3.0及以后版本。 FlinkSQL DISTRIBUTEBY FlinkSQL新增DISTRIBUTEBY特性，根据指定的字段进行分区，支持单字段及多字段，解决数据仅需要分区的场景。示例如下： SELECT /*+ DISTRIBUTEBY('id')
/tmp/input和hadoop fs -put input_data2.txt /tmp/input，上传数据文件。 开发思路 统计日志文件中本周末网购停留总时间超过2个小时的女性网民信息。 主要分为四个部分： 创建表，将日志文件数据导入到表中。 筛选女性网民，提取上网时间数据信息。 汇总每个女性上网总时间。
(options_list) ] 参数描述 表1 CREATE TABLE参数描述 参数 描述 database_name Database名称，由字母、数字和下划线（_）组成。 table_name Database中的表名，由字母、数字和下划线（_）组成。 columnTypeList 以逗号
如需在Linux调测程序，需要确保当前用户对“src/main/resources”目录下和依赖库文件目录下的所有文件，均具有可读权限。同时保证已安装JDK并已设置java相关环境变量。 在Windows中调测程序 确保本地的hosts文件中配置了远程集群所有主机的主机名和业务IP映射关系。 通过IntelliJ
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