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HBase应用开发简介 HBase介绍 HBase是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统。HBase设计目标是用来解决关系型数据库在处理海量数据时的局限性。 HBase使用场景有如下几个特点： 处理海量数据（TB或PB级别以上）。 具有高吞吐量。 在海量数据中实现高效的随机读取。
CoGroupedStreams：在窗口上对数据进行coGroup操作，可以实现流的各种join类型。 图1 Flink Stream的各种流类型转换 流数据输入 表1 流数据输入的相关接口 API 说明 public final <OUT> DataStreamSource<OUT> fromElements(OUT
CoGroupedStreams：在窗口上对数据进行coGroup操作，可以实现流的各种join类型。 图1 Flink Stream的各种流类型转换 流数据输入 表1 流数据输入的相关接口 API 说明 public final <OUT> DataStreamSource<OUT> fromElements(OUT
CoGroupedStreams：在窗口上对数据进行coGroup操作，可以实现流的各种join类型。 图1 Flink Stream的各种流类型转换 流数据输入 表1 流数据输入的相关接口 API 说明 public final <OUT> DataStreamSource<OUT> fromElements(OUT
saveAsTextFile(path: String): Unit 把dataset写到一个text file、HDFS或者HDFS支持的文件系统中，spark把每条记录都转换为一行记录，然后写到file中。 saveAsSequenceFile(path: String, codec: Option[Class[_
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堆栈信息日志 threadDump-<DATE>.log 实例重启或实例停止时会打印。 其他 hetu-updateKrb5.log 部署Hive集群更换域后，Hive数据源配置自动刷新时打印的日志。 hetu_utils.log 启动时预处理脚本调用工具类上传文件到HDFS时打印的日志。 日志级别
saveAsTextFile(path: String): Unit 把dataset写到一个text file、HDFS或者HDFS支持的文件系统中，spark把每条记录都转换为一行记录，然后写到file中。 saveAsSequenceFile(path: String, codec: Option[Class[_
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CoGroupedStreams：在窗口上对数据进行coGroup操作，可以实现流的各种join类型。 图1 Flink Stream的各种流类型转换 流数据输入 表1 流数据输入的相关接口 API 说明 public final <OUT> DataStreamSource<OUT> fromElements(OUT
INTERVAL '1' SECOND AND t2.proctime + INTERVAL '1' SECOND"); //将查询结果转换为Stream，并打印输出 tableEnv.toAppendStream(result, Row.class).print();
partition_spec] SET FILEFORMAT file_format; 该操作仅会改变表或分区的元数据，对存量数据文件的文件类型变更，SQL层面无法操作，只能在外部进行操作。 支持的文件格式包括：AVRO、PARQUET、ORC、RCFILE、TEXTFILE和SEQUENCEFILE。
出现只有主键字段有值， 其他业务字段都是null的情况。 场景二： 在数据库单条数据大小超过8k（包括8k）场景下，update事件只包含变更字段，此时Hudi数据中会出现部分字段的值为__debezium_unavailable_value的情况。 相关命令如下，其中： 查询PostgreSQL表复制标识的命令为：
“transactional=false”将其退化为非事务表。 transactional='true'或 '0'在执行过程中不会进行类型转换，所以这种写法会抛出异常： Cannot convert ['true'] to boolean Cannot convert ['0']
Flume在重启后是否直接定位到文件最新的位置处，以读取最新的数据。 idleTimeout 120000 设置读取文件的空闲时间，单位：毫秒。如果在该时间内文件内容没有变更，关闭掉该文件，关闭后如果该文件有数据写入，重新打开并读取数据。 writePosInterval 3000 设置将元数据写入到文件的周期，单位：毫秒。
外，inputFunction还获取当前状态，最初为initialState，然后返回新状态。将调用outputFunction将最终状态转换为结果值。它可能是恒等函数（i-> i）。 SELECT reduce(ARRAY [], 0, (s, x) -> s + x, s ->
Flume在重启后是否直接定位到文件最新的位置处，以读取最新的数据。 idleTimeout 120000 设置读取文件的空闲时间，单位：毫秒。如果在该时间内文件内容没有变更，关闭掉该文件，关闭后如果该文件有数据写入，重新打开并读取数据。 writePosInterval 3000 设置将元数据写入到文件的周期，单位：毫秒。
配置流式读取Spark Driver执行结果 配置场景 在执行查询语句时，返回结果有可能会很大（10万数量以上），此时很容易导致JDBCServer OOM（Out of Memory）。因此，提供数据汇聚功能特性，在基本不牺牲性能的情况下尽力避免OOM。 配置描述 提供两种不同
配置流式读取Spark Driver执行结果 配置场景 在执行查询语句时，返回结果有可能会很大（10万数量以上），此时很容易导致JDBCServer OOM（Out of Memory）。因此，提供数据汇聚功能特性，在基本不牺牲性能的情况下尽力避免OOM。 配置描述 提供两种不同
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