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给当前用户添加其他用户库表的HDFS路径的读、写、执行权限，具体配置请参考添加HDFS的Ranger访问权限策略。 在Ranger上为用户添加Spark SQL的访问策略后，需要在HDFS的访问策略中添加相应的路径访问策略，否则无法访问数据文件，具体请参考添加HDFS的Ranger访问权限策略。
Source在按行读取过程中，会忽略掉每一个Event的最后一个换行符，该换行符所占用的数据量指标不会被Flume统计。 Kafka Source Kafka Source从Kafka的topic中消费数据，可以设置多个Source消费同一个topic的数据，每个Source会消费topic的不同partitions。常用配置如表
Spark的表管理层次如图1所示，最底层是Spark的临时表，存储着使用DataSource方式的临时表，在这一个层面中没有数据库的概念，因此对于这种类型表，表名在各个数据库中都是可见的。 上层为Hive的MetaStore，该层有了各个DB之分。在每个DB中，又有Hive的临时表与
hbase-common模块依赖commons-crypto，在hbase-common的pom.xml文件中，对于commons-crypto的引入，<version>使用了${commons-crypto.version}变量。该变量的解析逻辑为，os为aarch64时值为“1.0.0-hw-aarch64”，os为x86_64时值为“1
准备开发和运行环境 HetuEngine的应用程序支持使用任何语言调用JDBC接口进行开发，当前样例主要是java语言。推荐使用IDEA工具，请根据指导完成不同语言的开发环境配置。HetuEngine的运行环境即客户端，请根据指导完成客户端的安装和配置。 准备本地应用开发环境 准备工程
在JobHistory界面中跳转到某个应用的WebUI页面时，JobHistory需要回放该应用的Event log，若应用包含的事件日志较大，则回放时间较长，浏览器需要较长时间的等待。 当前浏览器访问JobHistory WebUI页面需经过httpd代理，代理的超时时间是10分钟，因此，如
从Rowkey中解析对应的列值。使用多个列作为组合Rowkey时，最终生成的数据Rowkey会以该字符作为分隔符，解析Rowkey时需要先获取分隔符的位置，再进行拆分转换，例如： 分隔符为“#”、Rowkey由两个列组合而成，对应的Rowkey关系如表2所示，解析代码示例如下： //
hbase-common模块依赖commons-crypto，在hbase-common的pom.xml文件中，对于commons-crypto的引入，<version>使用了${commons-crypto.version}变量。该变量的解析逻辑为，os为aarch64时值为“1.0.0-hw-aarch64”，os为x86_64时值为“1
hbase-common模块依赖commons-crypto，在hbase-common的pom.xml文件中，对于commons-crypto的引入，<version>使用了${commons-crypto.version}变量。该变量的解析逻辑为，os为aarch64时值为“1.0.0-hw-aarch64”，os为x86_64时值为“1
提供了Java语言的样例工程，包括连接HetuEngine、SQL语句执行、结果解析，断开连接等全流程的样例工程。 开发HetuEngine应用 编译并运行程序 指导用户将开发好的程序编译并提交运行。 调测HetuEngine应用 查看程序运行结果 程序运行结果会根据结果解析部分的实现显示到期望显示的地方。
hbase-common模块依赖commons-crypto，在hbase-common的pom.xml文件中，对于commons-crypto的引入，<version>使用了${commons-crypto.version}变量。该变量的解析逻辑为，os为aarch64时值为“1.0.0-hw-aarch64”，os为x86_64时值为“1
Spark的表管理层次如图1所示，最底层是Spark的临时表，存储着使用DataSource方式的临时表，在这一个层面中没有数据库的概念，因此对于这种类型表，表名在各个数据库中都是可见的。 上层为Hive的MetaStore，该层有了各个DB之分。在每个DB中，又有Hive的临时表与
JobStart，JobEnd）按文件的大小进行决定是否写入新的日志文件。对于Spark SQL的应用，Job事件还包含ExecutionStart、ExecutionEnd。 Spark中有个HistoryServer服务，其UI页面就是通过读取解析这些日志文件获得的。在启动HistoryS
JobStart，JobEnd）按文件的大小进行决定是否写入新的日志文件。对于Spark SQL的应用，Job事件还包含ExecutionStart、ExecutionEnd。 Spark中有个HistoryServer服务，其UI页面就是通过读取解析这些日志文件获得的。在启动HistoryS
e数据 使用BulkLoad工具批量删除HBase数据 使用BulkLoad工具查询HBase表的行统计数 BulkLoad工具配置文件说明 配置BulkloadTool工具支持解析自定义分隔符 父主题： HBase企业级能力增强
Records添加到单独的CSV文件中，但是该文件内容不能用于后续的数据加载，因为其内容可能无法与源记录完全匹配。用户必须清理原始源记录以便于进一步的数据提取。该选项的目的只是让用户知道哪些记录被视为Bad Records。 MAXCOLUMNS：该可选参数指定了在一行中，由CSV解析器解析的最大列数。
SHOW语法使用概要 SHOW语法主要用来查看数据库对象的相关信息，其中LIKE子句用来对数据库对象过滤，匹配规则如下，具体示例可参考SHOW TABLES： 规则1：_可以用来匹配单个任意字符。 规则2：%可以用来匹配0个或者任意个任意字符。 规则3：* 可以用来匹配0个或者任意个任意字符。
jobid 删除的Job的ID 返回结果 参数 描述 user 提交Job的用户。 status 包含Job状态信息的JSON对象。 profile 包含job信息的json对象。WebHCat解析JobProfile对象中的信息，该对象因Hadoop版本不同而不同。 id Job的id。
Records添加到单独的CSV文件中，但是该文件内容不能用于后续的数据加载，因为其内容可能无法与源记录完全匹配。用户必须清理原始源记录以便于进一步的数据提取。该选项的目的只是让用户知道哪些记录被视为Bad Records。 MAXCOLUMNS：该可选参数指定了在一行中，由CSV解析器解析的最大列数。
作业导出时，需手动勾选作业依赖的流表、UDF等信息，如果未勾选，校验时会弹出提示框提示需要勾选的依赖数据。作业的应用信息不会导出。 流表导出时，不解析处理流表的依赖，即流表依赖的应用信息不会导出。 UDF导出时，不解析处理UDF的依赖和被动依赖，即UDF依赖的应用信息和在哪些作业被使用的信息不会导出。
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