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支持基于Event Time的聚合计算，支持对迟到数据的处理。 支持对流式数据的去除重复数据操作。 支持状态计算。 支持对流处理任务的监控。 支持批流join，流流join。 当前JOIN操作支持列表如下： 左表 右表 支持的Join类型 说明 Static Static 全部类型
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Permissions”，勾选“Publish”和 "Describe"。 说明： “Publish”权限主要对用户开启了事务特性的客户端请求进行鉴权，例如事务开启、结束、提交offset、事务性数据生产等行为。 “Describe”权限主要对于开启事务特性的客户端与Coordinator的请求进行鉴权。 建议在
认证。 前提条件 已获取样例工程代码以及运行所需的配置文件及认证文件，详细操作请参见准备连接Hive集群配置文件。 配置安全登录 安全认证主要采用代码认证方式，支持Oracle JAVA平台和IBM JAVA平台。 以下代码在“hive-examples/hive-jdbc-example”样例工程的“com
Permissions”，勾选“Publish”和 "Describe"。 说明： “Publish”权限主要对用户开启了事务特性的客户端请求进行鉴权，例如事务开启、结束、提交offset、事务性数据生产等行为。 “Describe”权限主要对于开启事务特性的客户端与Coordinator的请求进行鉴权。 建议在
Kudu与其他组件的关系 Kudu与HBase的关系： Kudu的设计参考了HBase的结构，能够实现HBase擅长的快速随机读写、更新的功能。 二者主要差别在于： Kudu不依赖Zookeeper，通过自身实现Raft来保证一致性。 Kudu持久化数据不依赖HDFS，TServer实现数据的强一致性和可靠性。
HBase常用的Java类有以下几个： 接口类Admin，HBase客户端应用的核心类，主要封装了HBase管理类操作的API，例如建表，删表等操作，部分常见接口参见表表1。 接口类Table，HBase读写操作类，主要封装了HBase表的读写操作的API，部分常见接口参见表表2。 表1 org
图13 运行的作业 图14 提交的任务 图15 运行结果 使用Flink Web页面查看Flink应用程序运行情况。 Flink Web页面主要包括了Overview、Running Jobs、Completed Jobs、Task Managers、Job Manager和Logout等部分。
HBase常用的Java类有以下几个： 接口类Admin，HBase客户端应用的核心类，主要封装了HBase管理类操作的API，例如建表，删表等操作，部分常见接口参见表表1。 接口类Table，HBase读写操作类，主要封装了HBase表的读写操作的API，部分常见接口参见表表2。 表1 org
HBase常用的Java类有以下几个： 接口类Admin，HBase客户端应用的核心类，主要封装了HBase管理类操作的API，例如建表，删表等操作，部分常见接口参见表表1。 接口类Table，HBase读写操作类，主要封装了HBase表的读写操作的API，部分常见接口参见表表2。 表1 org
FlinkSQL DWS表开发建议 FlinkSQL DWS表开发建议 开发FlinkSQL DWS作业，DWS可以作为源表、结果表和维表。 开发FlinkSQL DWS表请参考Flink SQL概述。 父主题： FlinkSQL Connector开发规范
HBase常用的Java类有以下几个： 接口类Admin，HBase客户端应用的核心类，主要封装了HBase管理类操作的API，例如建表，删表等操作，部分常见接口参见表表1。 接口类Table，HBase读写操作类，主要封装了HBase表的读写操作的API，部分常见接口参见表表2。 表1 org
hdfs://hacluster/path/to/file"。 开发思路 统计日志文件中本周末网购停留总时间超过2个小时的女性网民信息。 主要分为四个部分： 读取文本数据，生成相应DataStream，解析数据生成UserRecord信息。 筛选女性网民上网时间数据信息。 按照姓
者发生故障，客户端必须等待一段时间后才会尝试从其他副本中获取数据，将会导致读取延迟。开启多路读能够提高HDFS在高延迟网络环境中的可靠性，主要体现在以下方面： 降低读取延迟：通过同时从多个数据节点读取相同的数据块来降低总体读取时间。 适应网络变化：在网络条件不稳定或部分节点出现性能问题时，提高客户端的读取效率。
hdfs://hacluster/path/to/file"。 开发思路 统计日志文件中本周末网购停留总时间超过2个小时的女性网民信息。 主要分为四个部分： 读取文本数据，生成相应DataStream，解析数据生成UserRecord信息。 筛选女性网民上网时间数据信息。 按照姓
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dfs -putlocal_filepath /tmp/input 开发思路 统计日志文件中本周末网购停留总时间超过2个小时的女性网民信息。 主要分为四个部分： 读取原文件数据。 筛选女性网民上网时间数据信息。 汇总每个女性上网总时间。 筛选出停留总时间大于2个小时的女性网民信息。 父主题：
hdfs://hacluster/path/to/file"。 开发思路 统计日志文件中本周末网购停留总时间超过2个小时的女性网民信息。 主要分为四个部分： 读取文本数据，生成相应DataStream，解析数据生成UserRecord信息。 筛选女性网民上网时间数据信息。 按照姓
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