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ClickHouse表开发规范 ClickHouse表开发规则 ClickHouse表开发建议 父主题： FlinkSQL Connector开发规范
获取已经同步的IAM用户和用户组 功能介绍 获取已经同步的IAM用户和用户组 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v2/{project_id}/clusters/{cluster_id}/iam-sync-user 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述
写入更新数据时报错SchemaCompatabilityException 问题 数据写入时报错： org.apache.hudi.exception.SchemaCompatabilityException: Unable to validate the rewritten record
Hive同步数据报错HoodieHiveSyncException 问题 Hive同步数据时报错： com.uber.hoodie.hive.HoodieHiveSyncException: Could not convert field Type from <type1> to
SAVE_POINT 命令功能 管理Hudi表的savepoint。 命令格式 创建savepoint： call create_savepoint('[table_name]', '[commit_Time]', '[user]', '[comments]'); 查看所有存在的savepoint
为ERROR，NameNode不会再打印此日志信息。 等待NameNode启动完毕后，再将此日志级别修改为INFO。修改日志级别后无需重启服务。 父主题： HDFS故障排除
创建高查询性能的CarbonData表 操作场景 本章节根据超过50个测试用例总结得出建议，帮助用户创建拥有更高查询性能的CarbonData表。 表1 CarbonData表中的列 Column name Data type Cardinality Attribution msname
Hive JDBC接口介绍 Hive JDBC接口遵循标准的JAVA JDBC驱动标准，详情请参见JDK1.7 API。 Hive作为数据仓库类型数据库，其并不能支持所有的JDBC标准API。例如事务类型的操作：rollback、setAutoCommit等，执行该类操作会产生“Method
HiveQL接口介绍 HiveQL支持当前使用的MRS Hive与对应开源Hive版本中的所有特性，详情请参见https://cwiki.apache.org/confluence/display/hive/languagemanual。MRS Hive版本与开源Hive版本的对应关系如表1所示。
MapReduce应用开发常见问题 MapReduce接口介绍 提交MapReduce任务时客户端长时间无响应 父主题： MapReduce开发指南
通过JDBC访问Spark SQL的程序 场景说明 Java样例代码 Scala样例代码 Python样例代码 父主题： 开发Spark应用
使用广播变量 操作场景 Broadcast（广播）可以把数据集合分发到每一个节点上，Spark任务在执行过程中要使用这个数据集合时，就会在本地查找Broadcast过来的数据集合。如果不使用Broadcast，每次任务需要数据集合时，都会把数据序列化到任务里面，不但耗时，还使任务变得很大。
启用/禁用HBase二级索引 功能介绍 您可以使用org.apache.hadoop.hbase.hindex.client.HIndexAdmin中提供的方法来管理HIndexes。 这个类提供了启用/禁用现有索引的方法。 根据用户是否想要启用/禁用表，HIndexAdmin提供以下API：
在Windows中调测程序 调测OpenTSDB应用 查看OpenTSDB应用调测结果 父主题： 调测OpenTSDB应用
开发Impala用户自定义函数 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。
Impala JDBC接口介绍 Impala使用Hive的JDBC接口，Hive JDBC接口遵循标准的JAVA JDBC驱动标准，详情请参见JDK1.7 API。 Impala并不能支持所有的Hive JDBC标准API。执行某些操作会产生“Method not supported”的SQLException异常。
调测MapReduce应用 准备MapReduce样例初始数据 在本地Windows环境中调测MapReduce应用 在Linux环境中调测MapReduce应用 父主题： MapReduce开发指南（安全模式）
Flink Kafka样例程序 Flink Kafka样例程序开发思路 Flink Kafka样例程序（Java） Flink Kafka样例程序（Scala） 父主题： 开发Flink应用
Flink Join样例程序 Flink Join样例程序开发思路 Flink Join样例程序（Java） 父主题： 开发Flink应用
Storm应用开发简介 简介 Storm是一个分布式的、可靠的、容错的数据流处理系统。它会把工作任务委托给不同类型的组件，每个组件负责处理一项简单特定的任务。Storm的目标是提供对大数据流的实时处理，可以可靠地处理无限的数据流。 Storm有很多适用的场景：实时分析、在线机器学
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