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--help、-h 查看帮助 N false --support-timestamp 将原始类型中'INT64'的TIMESTAMP_MICROS转换为Hive的timestamp N false --decode-partition 如果分区在写入过程中已编码，则解码分区值 N false
使用Spark执行Hudi样例程序（Scala） 下面代码片段仅为演示，具体代码参见：com.huawei.bigdata.hudi.examples.HoodieDataSourceExample。 插入数据： def insertData(spark: SparkSession
Spark Structured Streaming对接Kafka样例程序开发思路 场景说明 假定一个广告业务，存在广告请求事件、广告展示事件、广告点击事件，广告主需要实时统计有效的广告展示和广告点击数据。 已知： 终端用户每次请求一个广告后，会生成广告请求事件，保存到kafka的adRequest
Spark Structured Streaming对接Kafka样例程序开发思路 场景说明 假定一个广告业务，存在广告请求事件、广告展示事件、广告点击事件，广告主需要实时统计有效的广告展示和广告点击数据。 已知： 终端用户每次请求一个广告后，会生成广告请求事件，保存到kafka的adRequest
--help、-h 查看帮助 N false --support-timestamp 将原始类型中'INT64'的TIMESTAMP_MICROS转换为Hive的timestamp N false --decode-partition 如果分区在写入过程中已编码，则解码分区值 N false
Spark Structured Streaming对接Kafka样例程序开发思路 场景说明 假定一个广告业务，存在广告请求事件、广告展示事件、广告点击事件，广告主需要实时统计有效的广告展示和广告点击数据。 已知： 终端用户每次请求一个广告后，会生成广告请求事件，保存到kafka的adRequest
Spark Structured Streaming对接Kafka样例程序开发思路 场景说明 假定一个广告业务，存在广告请求事件、广告展示事件、广告点击事件，广告主需要实时统计有效的广告展示和广告点击数据。 已知： 终端用户每次请求一个广告后，会生成广告请求事件，保存到kafka的adRequest
使用Spark执行Hudi样例程序（Scala） 下面代码片段仅为演示，具体代码参见：com.huawei.bigdata.hudi.examples.HoodieDataSourceExample。 插入数据： def insertData(spark: SparkSession
DICTIONARY_EXCLUDE 设置指定列不生成字典，适用于数值复杂度高的列。系统默认为String类型的列做字典编码，但是如果字典值过多，会导致字典转换操作增加造成性能下降。 一般情况下，列的数值复杂度高于5万，可以被认定为高复杂度，则需要排除掉字典编码，该参数为可选参数。 说明： 在非字
} else { env.readTextFile(filePaths.apply(0)) } // 数据转换，构造整个数据处理的逻辑，计算并得出结果打印出来 unionStream.map(getRecord(_)) .ass
} else { env.readTextFile(filePaths.apply(0)) } // 数据转换，构造整个数据处理的逻辑，计算并得出结果打印出来 unionStream.map(getRecord(_)) .ass
Hudi表概述 Hudi表类型 Copy On Write 写时复制表也简称cow表，使用parquet文件存储数据，内部的更新操作需要通过重写原始parquet文件完成。 优点：读取时，只读取对应分区的一个数据文件即可，较为高效。 缺点：数据写入的时候，需要复制一个先前的副本再
Hudi表概述 Hudi表类型 Copy On Write 写时复制表也简称cow表，使用parquet文件存储数据，内部的更新操作需要通过重写原始parquet文件完成。 优点：读取时，只读取对应分区的一个数据文件即可，较为高效。 缺点：数据写入的时候，需要复制一个先前的副本再
} else { env.readTextFile(filePaths.apply(0)) } // 数据转换，构造整个数据处理的逻辑，计算并得出结果打印出来 unionStream.map(getRecord(_)) .ass
} else { env.readTextFile(filePaths.apply(0)) } // 数据转换，构造整个数据处理的逻辑，计算并得出结果打印出来 unionStream.map(getRecord(_)) .ass
L查询参数名和值中： 字母字符不会被编码。 字符 ., -, * 和 _不会被编码。 ASCII空格字符会被编码为+ 。 所有其他字符都将转换为UTF-8，并且字节被编码为字符串％XX，其中XX是UTF-8字节的大写十六进制值。 select url_encode('http://www
先删除。 如果在创建索引后将列族TTL更改为较低值，则索引可能会晚于用户数据被删除。 HBase表启动容灾之后，主集群新建二级索引，索引表变更不会自动同步到备集群。要实现该容灾场景，必须执行以下操作： 在主表创建二级索引之后，需要在备集群使用相同方法创建结构、名称完全相同的二级索引。
被删除。 如果在创建索引后将列族TTL更改为较低值，则索引可能会晚于用户数据被删除。 HBase表启动容灾之后，主集群新建二级索引，索引表变更不会自动同步到备集群。要实现该容灾场景，必须执行以下操作： 在主表创建二级索引之后，需要在备集群使用相同方法创建结构、名称完全相同的二级索引。
物联网时序数据分析场景介绍 在物联网场景中，海量设备采集的数据需要进行低延迟的高效接入、存储和分析，数据具有高度的时间属性相关特点，传统数据库基于二维表的数据模型，无法满足物联网场景下高效的时序数据存储和分析需求。时序数据库则是专门针对物联网时序数据场景设计的存算引擎，数据按设备
当选择保留作业日志到OBS或HDFS时，系统在作业执行结束后，将日志压缩并存储到对应路径。因此，此类作业运行结束后，作业状态仍然为“运行中”，需等日志存储成功后，状态变更为“已完成”。日志存储花费时间依赖于日志大小，需要数分钟以上。 父主题： 提交MRS作业
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