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统计雇员信息共有多少条记录。 查询使用以“cn”结尾的邮箱的员工信息。 方案架构 Hive是建立在Hadoop上的数据仓库框架，提供大数据平台批处理计算能力，能够对结构化/半结构化数据进行批量分析汇总完成数据计算。提供类似SQL的Hive Query Language语言操作结构
参考获取MRS应用开发样例工程，获取样例代码解压目录中“src”目录下的样例工程文件夹“kafka-examples”。 获取配置文件。 若需要在本地Windows调测Kafka样例代码，将准备集群认证用户信息时得到的keytab文件“user.keytab”和“krb5.conf”文件以及准备运行环境配置
把上一步骤的结果写到table2表。 打包项目 通过IDEA自带的Maven工具，打包项目，生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中调测Spark应用。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录（例如“ /opt/female/” ）下。 运行任务 进入
说明 操作系统 开发环境：Windows系统，支持Windows7以上版本。 运行环境：Windows系统或Linux系统。 如需在本地调测程序，运行环境需要和集群业务平面网络互通。 安装JDK 开发和运行环境的基本配置。版本要求如下： 服务端和客户端仅支持自带的OpenJDK，版本为1
筛选出停留时间大于两个小时的女性网民信息。 打包项目 通过IDEA自带的Maven工具，打包项目，生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中调测Spark应用。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录（例如“ /opt/female/” ）下。 运行任务 进入
启动Kafka的Producer，向Kafka发送数据。 {ClassPath}表示工程jar包的存放路径，详细路径由用户指定，可参考在Linux环境中调测Spark应用章节中导出jar包的操作步骤。 java -cp $SPARK_HOME/conf:$SPARK_HOME/jars/*:$S
启动Kafka的Producer，向Kafka发送数据。 {ClassPath}表示工程jar包的存放路径，详细路径由用户指定，可参考在Linux环境中调测Spark应用章节中导出jar包的操作步骤。 命令举例： java -cp /opt/client/Spark2x/spark/conf:/
筛选出停留时间大于两个小时的女性网民信息。 打包项目 通过IDEA自带的Maven工具，打包项目，生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中调测Spark应用。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录（例如“ /opt/female/” ）下。 运行任务 进入
keytab 文件上传到客户端所在服务器上。 通过IDEA自带的Maven工具，打包项目，生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中调测Spark应用。 编译打包前，样例代码中的user.keytab、krb5.conf文件路径需要修改为该文件所在客户端服务器的实际路径。例如：“/opt/female/user
说明 操作系统 开发环境：Windows系统，支持Windows7以上版本。 运行环境：Windows系统或Linux系统。 如需在本地调测程序，运行环境需要和集群业务平面网络互通。 安装JDK 开发和运行环境的基本配置。版本要求如下： 服务端和客户端仅支持自带的OpenJDK，版本为1
Spark Python Spark是Spark除了Scala、Java两种API之外的第三种编程语言。不同于Java和Scala都是在JVM平台上运行，Python Spark不仅会有JVM进程，还会有自身的Python进程。以下配置项只适用于Python Spark场景，而其他配置项也同样可以在Python
支持online和offline场景 MRS对外提供了基于Kafka组件的应用开发样例工程，本实践用于指导您创建MRS集群后，获取并导入样例工程并在本地进行编译调测，用于实现流式数据的处理。 本章节对应示例场景的开发思路： 使用Kafka客户端创建两个Topic，用于输入Topic和输出Topic。 开发一个Kafka
对单词记录进行分类统计。 计算结果，并进行打印。 打包项目 通过IDEA自带的Maven工具，打包项目，生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中调测Spark应用。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录（例如“ /opt” ）下。 版本号中包含hw-ei的依赖包请从华为开源镜像站下载
解决删除CDL作业后，数据库表CDC_JOB_EXECUTION中仍存在该作业名的问题。 解决CDL时间函数clock_timestamp()导致Hudi-Dws压测性能下降的问题。 解决Flink create view的select语句包含JTL/TTL hints，不生效的问题。 解决Flink lookup
Spark Python Spark是Spark除了Scala、Java两种API之外的第三种编程语言。不同于Java和Scala都是在JVM平台上运行，Python Spark不仅会有JVM进程，还会有自身的Python进程。以下配置项只适用于Python Spark场景，而其他配置项也同样可以在Python
taskmanager.network.netty.sendReceiveBufferSize: 0 # netty的传输方式，默认方式会根据运行的平台选择合适的方式 taskmanager.network.netty.transport：auto 内存总体调优 Flink内部对内存进行了
把上一步骤的结果写到table2表。 打包项目 通过IDEA自带的Maven工具，打包项目，生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中调测Spark应用。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录（例如“ /opt/female/” ）下。 运行任务 进入
将SparkLauncher程序和用户应用程序分别生成Jar包，并上传至运行此应用的Spark节点中。生成Jar包的操作步骤请参见在Linux环境中调测Spark应用章节。 SparkLauncher程序的编译依赖包为spark-launcher_2.12-3.1.1-hw-ei-311001-SNAPSHOT
单击需要操作的集群名称，选择“更多 > 下载客户端”，弹出“下载集群客户端”信息提示框。 选择“完整客户端”，选择与待安装节点架构相匹配的平台类型，勾选“仅保存到如下路径”，单击“确定”开始生成客户端文件。 文件生成后默认保存在主管理节点“/tmp/FusionInsight-Client”。
amples”目录下的样例工程，可根据实际业务场景选择对应的样例，相关样例介绍请参见IoTDB样例工程介绍。 若需要在本地Windows调测iotdb-flink-example、iotdb-jdbc-example、iotdb-kafka-example或iotdb-sessi
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