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速率最大化，跨地域延迟不再成为瓶颈。 更好地计算资源利用：将数据压缩，序列化的任务下推到Worker并行计算。 高效序列化：优化数据序列化格式，同等数据量级下，更低的数据传输量。 流式传输：基于HTTP 2.0 stream, 保证HTTP协议通用性的同时，减少大量数据传输中RPC
配置通配符对源文件的输入文件名进行过滤。配置多个过滤条件时使用“,”隔开。不能配置为空。不支持正则表达式过滤。 * 编码类型 源文件的编码格式，如UTF-8。导入文本文件时才能配置。 UTF-8 后缀名 源文件导入成功后对输入文件增加的后缀值。该值为空，表示不加后缀。 .log 设置数据转换
配置通配符对源文件的输入文件名进行过滤。配置多个过滤条件时使用“,”隔开。不能配置为空。不支持正则表达式过滤。 * 编码类型 源文件的编码格式，如UTF-8。导入文本文件时才能配置。 UTF-8 后缀名 源文件导入成功后对输入文件增加的后缀值。该值为空，表示不加后缀。 .log 设置数据转换
Nullify：用NULL值替换原值。 Unmasked(retain original value)：不脱敏，显示原数据。 Date: show only year：日期格式数据只显示年份信息。 Custom：可使用任何有效Hive UDF（返回与被屏蔽的列中的数据类型相同的数据类型）来自定义策略。 如需添加多列的脱敏策略，可单击按钮添加。
Nullify：用NULL值替换原值。 Unmasked(retain original value)：不脱敏，显示原数据。 Date: show only year：日期格式数据只显示年份信息。 Custom：可使用任何有效Hive UDF（返回与被屏蔽的列中的数据类型相同的数据类型）来自定义策略。 如需添加多列的脱敏策略，可单击按钮添加。
程序命令中设置安全认证参数。 安全认证代码（Java版） 目前样例代码统一调用LoginUtil类进行安全认证。安全登录流程请参见安全认证接口章节。 在Spark样例工程代码中，不同的样例工程，使用的认证代码不同，基本安全认证或带ZooKeeper认证。样例工程中使用的示例认证参
指定JDBCServer节点的URL。 “CLIENT_HOME”是指客户端路径。 多租户模式与非多租户模式两种模式的JDBCServer接口相比，除连接方式不同外其他使用方法相同。由于Spark JDBCServer是Hive中的HiveServer2的另外一个实现，其使用方法
程序命令中设置安全认证参数。 安全认证代码（Java版） 目前样例代码统一调用LoginUtil类进行安全认证。安全登录流程请参见安全认证接口章节。 在Spark样例工程代码中，不同的样例工程，使用的认证代码不同，基本安全认证或带ZooKeeper认证。样例工程中使用的示例认证参
sionInsight-Flume-1.9.0.tar.gz路径下进行Flume客户端安装。 配置host_info.cfg文件，配置文件格式如下： host_ip="",user="",password="",install_path="",flume_config_file=""
CREATE TABLE 命令功能 CREATE TABLE命令通过指定带有表属性的字段列表来创建CarbonData Table。 命令格式 CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [db_name.]table_name [(col_name data_type
CREATE TABLE 命令功能 CREATE TABLE命令通过指定带有表属性的字段列表来创建CarbonData Table。 命令格式 CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [db_name.]table_name [(col_name data_type
为什么不默认使用Kryo序列化？ Spark默认使用的是Java的序列化机制，也就是ObjectOutputStream/ObjectInputStream API来进行序列化和反序列化。但是Spark同时支持使用Kryo序列化库，Kryo序列化类库的性能比Java序列化类库的性能要高很多。官方介 绍
获取账号ID信息 使用待配置MRS与LakeFormation对接的用户，登录管理控制台。 单击用户名，在下拉列表中单击“我的凭证”。 在“API凭证”页面获取“账号ID”、项目列表中查看项目ID。 为当前用户授权使用LakeFormation的权限。 在左上角单击“”，选择“大数据
Class hiveMetaClass = Class.forName("org.apache.hadoop.hive.metastore.api.MetaException"); Class hiveShimClass = Class.forName("org.apache
Python应用程序的工具，版本要求不低于3.6，最高不超过3.9。 安装setuptools Python3开发环境的基本配置，版本如47.3.1。 jaydebeapi Python3开发环境的基本配置，可以通过该模块使用Java的JDBC来连接数据库。 准备运行环境 进行应用开发时，需要同时准备代码的运
获取账号ID信息 使用待配置MRS与LakeFormation对接的用户，登录管理控制台。 单击用户名，在下拉列表中单击“我的凭证”。 在“API凭证”页面获取“账号ID”、项目列表中查看项目ID。 为当前用户授权使用LakeFormation的权限。 在左上角单击“”，选择“大数据
everyone.if.no.acl.found”的值修改为“true”。 创建Topic。 {zkQuorum}表示ZooKeeper集群信息，格式为IP:port。 $KAFKA_HOME/bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper {zkQuorum}/kafka
sdk目录，单击“OK”。 图25 Scala SDK files 设置成功，单击“OK”保存设置。 图26 设置成功 设置IDEA的文本文件编码格式，解决乱码显示问题。 在IDEA首页，选择“File > Settings...”。 图27 选择Settings 在“Settings”
everyone.if.no.acl.found”的值修改为“true”。 创建Topic。 {zkQuorum}表示ZooKeeper集群信息，格式为IP:port。 $KAFKA_HOME/bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper {zkQuorum}/kafka
everyone.if.no.acl.found”的值修改为“true”。 创建Topic。 {zkQuorum}表示ZooKeeper集群信息，格式为IP:port。 $KAFKA_HOME/bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper {zkQuorum}/kafka
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