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提供服务。Beeline和JDBC客户端代码两种连接方式的操作相同。 设置客户端与JDBCServer连接的超时时间。 Beeline 在网络拥塞的情况下，这个特性可以避免beeline由于无限等待服务端的返回而挂起。使用方式如下： 启动beeline时，在后面追加“--sock
提供服务。Beeline和JDBC客户端代码两种连接方式的操作相同。 设置客户端与JDBCServer连接的超时时间。 Beeline 在网络拥塞的情况下，这个特性可以避免beeline由于无限等待服务端的返回而挂起。使用方式如下： 启动beeline时，在后面追加“--sock
连接hive jdbc指定的连接。 "" hoodie.datasource.hive_sync.use_jdbc 是否使用hive jdbc方式连接hive同步hudi表信息。建议该值设置为false，设置为false后 jdbc连接相关配置无效。 true hoodie.datasource
的进程，无法满足用户自定义部署管理角色和控制角色在集群节点中的需求。 如需自定义集群部署方式，可在创建集群时的“集群类型”选择“自定义”，实现用户自主定义集群的进程实例在集群节点中的部署方式。 仅MRS 3.x及之后版本支持创建自定义拓扑集群。 自定义集群可实现以下功能： 管控分
oker 说明： XXX：驱动名，请以实际样例代码中的内容为准。 catalog、schema分别是JDBC客户端要连接的catalog和schema名称。 zkNode_IP:zkNode_Port是ZooKeeper的URL，多个URL以逗号隔开。例如：“192.168.81
ric 说明： XXX：驱动名，请以实际样例代码中的内容为准。 catalog、schema分别是JDBC客户端要连接的catalog和schema名称。 HSFabric_IP:HSFabric_Port是HSFabric的URL，多个URL以逗号隔开。例如：“192.168.1
操作Avro格式数据 场景说明 用户可以在Spark应用程序中以数据源的方式去使用HBase，本例中将数据以Avro格式存储在HBase中，并从中读取数据以及对读取的数据进行过滤等操作。 数据规划 在客户端执行hbase shell，进入HBase命令行，使用下面的命令创建样例代码中要使用的HBase表：
操作Avro格式数据 场景说明 用户可以在Spark应用程序中以数据源的方式去使用HBase，本例中将数据以Avro格式存储在HBase中，并从中读取数据以及对读取的数据进行过滤等操作。 数据规划 在客户端执行hbase shell，进入HBase命令行，使用下面的命令创建样例代码中要使用的HBase表：
Spark Core数据序列化 操作场景 Spark支持两种方式的序列化 ： Java原生序列化JavaSerializer Kryo序列化KryoSerializer 序列化对于Spark应用的性能来说，具有很大的影响。在特定的数据格式的情况下，KryoSerializer的性
数据序列化 操作场景 Spark支持两种方式的序列化 ： Java原生序列化JavaSerializer Kryo序列化KryoSerializer 序列化对于Spark应用的性能来说，具有很大的影响。在特定的数据格式的情况下，KryoSerializer的性能可以达到JavaS
操作Avro格式数据 场景说明 用户可以在Spark应用程序中以数据源的方式去使用HBase，本例中将数据以Avro格式存储在HBase中，并从中读取数据以及对读取的数据进行过滤等操作。 数据规划 在客户端执行hbase shell，进入HBase命令行，使用下面的命令创建样例代码中要使用的HBase表：
当Hive的内置函数不能满足需要时，可以通过编写用户自定义函数UDF（User-Defined Functions）插入自己的处理代码并在查询中使用它们。 按实现方式，UDF分为有如下分类： 普通的UDF，用于操作单个数据行，且产生一个数据行作为输出。 用户定义聚集函数UDAF（User-Defined
当Impala的内置函数不能满足需要时，可以通过编写用户自定义函数UDF（User-Defined Functions）插入自己的处理代码并在查询中使用它们。 按实现方式，UDF有如下分类： 普通的UDF，用于操作单个数据行，且产生一个数据行作为输出。 用户定义聚集函数UDAF（User-Defined Aggregating
Spark Core数据序列化 操作场景 Spark支持两种方式的序列化 ： Java原生序列化JavaSerializer Kryo序列化KryoSerializer 序列化对于Spark应用的性能来说，具有很大的影响。在特定的数据格式的情况下，KryoSerializer的性
下，根据汽车编号查询汽车维护信息，存储时，汽车信息会基于汽车编号进行索引，以实现该场景下的秒级响应。通常这类数据量比较庞大，用户可能保存1至3年的数据。 例如在车联网行业，某车企将数据储存在HBase中，以支持PB级别的数据存储和毫秒级的数据详单查询。 图2 车联网行业海量数据存储场景
当Hive的内置函数不能满足需要时，可以通过编写用户自定义函数UDF（User-Defined Functions）插入自己的处理代码并在查询中使用它们。 按实现方式，UDF分如下分类： 普通的UDF，用于操作单个数据行，且产生一个数据行作为输出。 用户定义聚集函数UDAF（User-Defined Aggregating
当Impala的内置函数不能满足需要时，可以通过编写用户自定义函数UDF（User-Defined Functions）插入自己的处理代码并在查询中使用它们。 按实现方式，UDF有如下分类： 普通的UDF，用于操作单个数据行，且产生一个数据行作为输出。 用户定义聚集函数UDAF（User-Defined Aggregating
当Impala的内置函数不能满足需要时，可以通过编写用户自定义函数UDF（User-Defined Functions）插入自己的处理代码并在查询中使用它们。 按实现方式，UDF有如下分类： 普通的UDF，用于操作单个数据行，且产生一个数据行作为输出。 用户定义聚集函数UDAF（User-Defined Aggregating
当Hive的内置函数不能满足需要时，可以通过编写用户自定义函数UDF（User-Defined Functions）插入自己的处理代码并在查询中使用它们。 按实现方式，UDF分如下分类： 普通的UDF，用于操作单个数据行，且产生一个数据行作为输出。 用户定义聚集函数UDAF（User-Defined Aggregating
Flink滑动窗口增强 本节主要介绍Flink滑动窗口以及滑动窗口的优化方式。 Flink窗口的详细内容请参见官网：https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.12/dev/stream/operators/windows
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