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当Impala的内置函数不能满足需要时，可以通过编写用户自定义函数UDF（User-Defined Functions）插入自己的处理代码并在查询中使用它们。 按实现方式，UDF有如下分类： 普通的UDF，用于操作单个数据行，且产生一个数据行作为输出。 用户定义聚集函数UDAF（User-Defined
当Impala的内置函数不能满足需要时，可以通过编写用户自定义函数UDF（User-Defined Functions）插入自己的处理代码并在查询中使用它们。 按实现方式，UDF有如下分类： 普通的UDF，用于操作单个数据行，且产生一个数据行作为输出。 用户定义聚集函数UDAF（User-Defined
使用Filter过滤器读取HBase表数据 功能简介 HBase Filter主要在Scan和Get过程中进行数据过滤，通过设置一些过滤条件来实现，如设置RowKey、列名或者列值的过滤条件。 代码样例 以下代码片段在com.huawei.bigdata.hbase.examples
FlinkSQL支持MultiJoin算子 本章节适用于MRS 3.5.0及以后版本。 当使用Flink的Full outer Join算子实现宽表拼接功能时，由于状态会被多次重复存储导致状态后端压力大，计算性能差。使用MultiJoin算子进行宽表拼接计算性能可以提升1倍。 Fl
添加GBase数据源 本章节适用于MRS 3.5.0及之后的版本。 HetuEngine支持配置GBase数据源实现对GBase数据源的接入与查询功能。本章节指导用户在集群的HSConsole界面添加GBase类型的JDBC数据源。 前提条件 数据源与HetuEngine集群节点网络互通。
JDBC接口提交数据分析任务，该样例程序在“hive-examples/hive-jdbc-example”的“JDBCExample.java”中，实现该功能的模块如下： 读取HiveServer客户端property文件，其中“hiveclient.properties”文件在“hive
当Impala的内置函数不能满足需要时，可以通过编写用户自定义函数UDF（User-Defined Functions）插入自己的处理代码并在查询中使用它们。 按实现方式，UDF有如下分类： 普通的UDF，用于操作单个数据行，且产生一个数据行作为输出。 用户定义聚集函数UDAF（User-Defined
当Hive的内置函数不能满足需要时，可以通过编写用户自定义函数UDF（User-Defined Functions）插入自己的处理代码并在查询中使用它们。 按实现方式，UDF分为有如下分类： 普通的UDF，用于操作单个数据行，且产生一个数据行作为输出。 用户定义聚集函数UDAF（User-Defined
禁用HBase全局二级索引 功能简介 全局二级索引的索引状态决定了索引是否有效，通过修改索引状态，可以实现索引的禁用、启用、弃用（不再生成索引数据）等功能。通过调用“org.apache.hadoop.hbase.hindex.global.GlobalIndexAdmin”中的
使用Filter过滤器读取HBase表数据 功能简介 HBase Filter主要在Scan和Get过程中进行数据过滤，通过设置一些过滤条件来实现，如设置RowKey、列名或者列值的过滤条件。 代码样例 以下代码片段在com.huawei.bigdata.hbase.examples
JDBC接口提交数据分析任务，该样例程序在“hive-examples/hive-jdbc-example”的“JDBCExample.java”中，实现该功能的模块如下： 读取HiveServer客户端property文件，其中“hiveclient.properties”文件在“hive
禁用HBase全局二级索引 功能简介 全局二级索引的索引状态决定了索引是否有效，通过修改索引状态，可以实现索引的禁用、启用、弃用（不再生成索引数据）等功能。通过调用“org.apache.hadoop.hbase.hindex.global.GlobalIndexAdmin”中的
添加Oracle数据源 本章节适用于MRS 3.5.0及之后的版本。 HetuEngine支持配置Oracle数据源实现对Oracle数据源的接入与查询功能。本章节指导用户在集群的HSConsole界面添加Oracle类型的JDBC数据源。 前提条件 数据源与HetuEngine集群节点网络互通。
如果两辆车都通过相同序列的收费站， 通过同一收费站之间的时间差小于一个特定的值。 该例子有两种实现模式，其中实现1的逻辑如图1所示，实现2的逻辑如图2所示。 图1 实现1逻辑 实现1的逻辑说明 ： 根据车牌号聚合该车通过的所有收费站并排序，处理后数据如下： 车牌号1，[（通过时
实时：利用Kafka实现海量汽车的消息实时接入。 海量数据存储：利用HBase实现海量数据存储，并实现毫秒级数据查询。 分布式数据查询：利用Spark实现海量数据的分析查询。 实时数据处理 实时数据处理通常用于异常检测、欺诈识别、基于规则告警、业务流程监控等场景，在数据输入系统的过程中，对数据进行处理。 例如
JDBC接口提交数据分析任务，该样例程序在“hive-examples/hive-jdbc-example”的“JDBCExample.java”中，实现该功能的模块如下： 读取HiveServer客户端property文件，其中“hiveclient.properties”文件在“hive
使用Filter过滤器读取HBase表数据 功能简介 HBase Filter主要在Scan和Get过程中进行数据过滤，通过设置一些过滤条件来实现，如设置RowKey、列名或者列值的过滤条件。 代码样例 以下代码片段在com.huawei.bigdata.hbase.examples
运行Spark应用时修改split值报错 用户问题 在Spark应用下修改split值时报错。 问题现象 用户需要通过修改一个split最大值来实现多个mapper，从而达到提速的目的，但是执行set命令修改Hive的配置时报错。 0: jdbc:hive2://192.168.1.18:21066/>
on HBase为用户提供了在Spark SQL中查询HBase表，通过Beeline工具为HBase表进行存数据等操作。通过HBase接口可实现创建表、读取表、往表中插入数据等操作。 Spark On HBase 登录Manager界面，选择“集群 > 集群属性”查看集群是否为安全模式。
当Hive的内置函数不能满足需要时，可以通过编写用户自定义函数UDF（User-Defined Functions）插入自己的处理代码并在查询中使用它们。 按实现方式，UDF分如下分类： 普通的UDF，用于操作单个数据行，且产生一个数据行作为输出。 用户定义聚集函数UDAF（User-Defined
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