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导致退服失败的问题。 解决Flink在mysql数据库insert timestamp类型数据，数据通过Flink写入Hudi后和原数据差8小时的问题。 解决HetuEngine SQL查询偶现数组越界报错的问题。 解决IAM同步的用户加入supergroup用户组后，无法删除的问题。
hive-examples/hive-jdbc-example-multizk Hive JDBC处理数据Java示例程序。 本工程使用JDBC接口连接Hive，在Hive中执行相关数据操作。使用JDBC接口实现创建表、加载数据、查询数据等功能，还可实现在同一个客户端进程内同时访问FusionInsight ZooK
如何处理IE10/11页面算子的文字部分显示异常 问题 如何处理IE10/11页面显示异常，每个算子的文字部分没有显示出来的问题？如图1所示，Overview显示为空白。 图1 页面显示异常 回答 Flink中用了foreignObject元素来代理绘制svg矢量图，但是IE 1
如何处理IE10/11页面算子的文字部分显示异常 问题 如何处理IE10/11页面显示异常，每个算子的文字部分没有显示出来的问题？如图1所示，Overview显示为空白。 图1 页面显示异常 回答 Flink中用了foreignObject元素来代理绘制svg矢量图，但是IE 1
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。 Client
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。 Client
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。 Client
运行Producer.java样例报错获取元数据失败“ERROR fetching topic metadata...” 问题现象 已经拥有Topic访问权限，但是运行Producer.java样例报错获取元数据失败“ERROR fetching topic metadata for
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使用IBM JDK产生异常“Problem performing GSS wrap”如何处理 问题 使用IBM JDK产生异常，提示“Problem performing GSS wrap”信息。 回答 问题原因： 在IBM JDK下建立的Hive connection时间超过登
运行HBase应用开发程序产生ServerRpcControllerFactory异常如何处理 检查应用开发工程的配置文件hbase-site.xml中是否包含配置项hbase.rpc.controllerfactory.class。 <name>hbase.rpc.controllerfactory
SQL样例程序 通过JDBC访问Spark SQL样例程序 Spark读取HBase表样例程序 Spark从HBase读取数据再写入HBase样例程序 Spark从Hive读取数据再写入HBase样例程序 Spark Streaming对接Kafka0-10样例程序 Spark Structured
= count } 带checkpoint的数据源 source算子的代码，该段代码每发送10000条数据休息1秒钟，制作快照时将到目前为止已经发送的数据的条数保存在UDFState中；从快照中状态恢复时，读取UDFState中的数据条数并重新赋值给count变量。 下面代码片段
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 基于BulkPut接口使用章节创建的HBase表及其中的数据进行操作。 开发思路 创建包含了要删除的rowkey信息的RDD。
FlinkSQL OVER窗口新增数据超期退窗功能，当已有数据过期且没有新数据到来时，OVER聚合结果刷新并向下游算子发送最新的计算结果，可通过over.window.interval配置该功能，配置如下： 表1 FlinkSQL OVER窗口数据超期退窗功能 参数名称 默认值 说明
作请参考修改集群服务配置参数章节。 在搜索框中输入参数名称，修改并保存配置。然后在Mapreduce服务“概览”页面选择“更多 > 同步配置”。同步完成后重启Mapreduce服务。 作业日志参数： 表1 参数说明 参数 描述 默认值 mapreduce.jobhistory.cleaner
作请参考修改集群服务配置参数章节。 在搜索框中输入参数名称，修改并保存配置。然后在Mapreduce服务“概览”页面选择“更多 > 同步配置”。同步完成后重启Mapreduce服务。 作业日志参数： 表1 参数说明 参数 描述 默认值 mapreduce.jobhistory.cleaner
本样例中Job每秒生成1条数据，将数据写入到Hudi表中，再读取并打印Hudi表中的数据。 开发思路 写Hudi： 通过一个随机生成数据类来生成数据。 将生成的数据转化为DataStream<RowData>。 将数据写入到Hudi表中。 读Hudi： 读取Hudi表中的数据。 将读取的数据拼接成json格式并打印。
Streaming Kafka Receiver是Spark Streaming一个重要的组成部分，它负责接收外部数据，并将数据封装为Block，提供给Streaming消费。最常见的数据源是Kafka，Spark Streaming对Kafka的集成也是最完善的，不仅有可靠性的保障，而且也支持从Kafka直接作为RDD输入。
本配置默认集群网络环境是安全的，数据传输过程不需要启用SSL认证。如需使用加密方式，请参考配置Flume加密传输数据采集任务。 前提条件 已安装Flume客户端。 已成功安装集群，包含HDFS、Kafka及Flume服务。 已创建用户flume_hdfs并授权验证日志时操作的HDFS目录和数据。 确保集群网络环境安全。
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