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SQLContext：是Spark SQL功能和DataFrame的主入口。 DataFrame：是一个以命名列方式组织的分布式数据集。 HiveContext：获取存储在Hive中数据的主入口。 表6 常用的Actions方法 方法 说明 collect(): Array[Row] 返回一个数组，包含DataFrame的所有列。
SQLContext：是Spark SQL功能和DataFrame的主入口。 DataFrame：是一个以命名列方式组织的分布式数据集。 HiveContext：获取存储在Hive中数据的主入口。 表6 常用的Actions方法 方法 说明 collect(): Array[Row] 返回一个数组，包含DataFrame的所有列。
--producer.config /opt/client/Kafka/kafka/config/producer.properties 输入消息内容： 1,clw,33 输入完成后按回车发送消息。 WITH主要参数说明 配置项 是否必选 类型 描述 connector 必选 String
running_0002 SQL的占用内存峰值超绝对值限制。 Hive Spark HetuEngine ClickHouse SQL运行占用内容阈值，单位为MB。 N/A running_0003 SQL已经运行的时长超限制。 Hive Spark HetuEngine ClickHouse
apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer")); // 消息内容使用的反序列化类 props.put(VALUE_DESERIALIZER, kafkaProc.
apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer")); // 消息内容使用的反序列化类 props.put(VALUE_DESERIALIZER, kafkaProc.
查看调测结果 ClickHouse应用程序运行完成后，可通过以下方式查看程序运行情况： 通过运行结果查看程序运行情况。 通过ClickHouse日志获取应用运行情况。 即查看当前jar文件所在目录的“logs/clickhouse-example.log”日志文件，例如“客户端安装目录/J
root”，勾选“default”的“提交”和“管理”，单击“确定”保存。 说明： Hive应用开发需要到的额外的操作权限需要从系统管理员处获取。 ClickHouse 在“配置资源权限”的表格中选择“待操作集群的名称 > ClickHouse > Clickhouse Scope
将1生成的Jar包，以及3生成的Jar包，上传到Linux的“lib”目录。 在“/opt/test”根目录新建脚本“run.sh”，修改内容如下并保存： #!/bin/sh BASEDIR=`cd $(dirname $0);pwd` cd ${BASEDIR} for file
Storm基本原理 Apache Storm是一个分布式、可靠、容错的实时流式数据处理的系统。在Storm中，先要设计一个用于实时计算的图状结构，称之为拓扑（topology）。这个拓扑将会被提交给集群，由集群中的主控节点（master node）分发代码，将任务分配给工作节点（worker
将1生成的Jar包，以及3生成的Jar包，上传到Linux的“lib”目录。 在“/opt/test”根目录新建脚本“run.sh”，修改内容如下并保存： #!/bin/sh BASEDIR=`cd $(dirname $0);pwd` cd ${BASEDIR} for file
varchar 描述：当count为正数时，返回从左边开始计数的第count个分隔符delim左边的所有内容。当count为负数时，返回从右边开始计数的第count个分隔符delim右侧的所有内容。 select substring_index('one.two.three','.',2);
0及之后版本如果需要将Hive元数据存储到RDS PostgreSQL数据库中，还需要登录到所有的MetaStore实例节点执行以下命令替换SQL文件内容： sed -i 's#PRIMARY KEY ("MAPPING_ID"),#PRIMARY KEY (MAPPING_ID),#g'
Level>|<产生该日志的线程名字>| UserName=<用户名称> UserIP=<用户IP> Time=<事件时间> Operation=<操作内容> Result=<操作结果> Detail=<具体信息> | xxx 2024-05-22 14:12:24,967 | INFO | https-jsse-nio-192
DStream(又称Discretized Stream)是Spark Streaming提供的抽象概念。 DStream表示一个连续的数据流，是从数据源获取或者通过输入流转换生成的数据流。从本质上说，一个DStream表示一系列连续的RDD。RDD一个只读的、可分区的分布式数据集。 DStre
描述：从1开始，按照顺序，生成分组内记录的序列–比如，按照pv降序排列，生成分组内每天的pv名次ROW_NUMBER() 的应用场景非常多，再比如，获取分组内排序第一的记录。获取一个session中的第一条refer等。 SELECT cookieid, createtime, pv, ROW_NUMBER()
-split-by<column-name> 表的列名，用来切分工作单元，一般后面跟主键ID。 -table <table-name> 关系数据库表名，数据从该表中获取。 -target-dir <dir> 指定HDFS路径。 -warehouse-dir <dir> 与-target-dir不能同时使用
-split-by<column-name> 表的列名，用来切分工作单元，一般后面跟主键ID。 -table <table-name> 关系数据库表名，数据从该表中获取。 -target-dir <dir> 指定hdfs路径。 -warehouse-dir <dir> 与-target-dir不能同时使用
查看调测结果 ClickHouse应用程序运行完成后，可通过以下方式查看程序运行情况： 通过运行结果查看程序运行情况。 通过ClickHouse日志获取应用运行情况，即logs目录下的日志文件：clickhouse-example.log。 运行clickhouse-examples的完整样例后，控制台显示部分运行结果如下：
查看调测结果 ClickHouse应用程序运行完成后，可通过以下方式查看程序运行情况： 通过运行结果查看程序运行情况。 通过ClickHouse日志获取应用运行情况，即logs目录下的日志文件：clickhouse-example.log。 运行clickhouse-examples的完整样例后，控制台显示部分运行结果如下：
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