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图1 Spark表管理层次 当Session退出时，用户操作相关的临时表将自动删除。建议用户不要手动删除临时表。 删除临时表时，其优先级与查询相同，从高到低为Spark临时表、Hive临时表、Hive持久化表。
Flink Stream SQL Join应用开发思路 假定某个Flink业务1每秒就会收到1条消息记录，消息记录某个用户的基本信息，包括名字、性别、年龄。另有一个Flink业务2会不定时收到1条消息记录，消息记录该用户的名字、职业信息。 基于某些业务要求，开发的Flink应用程序实现功能
配置SparkSQL的分块个数 配置场景 SparkSQL在进行shuffle操作时默认的分块数为200。在数据量特别大的场景下，使用默认的分块数就会造成单个数据块过大。如果一个任务产生的单个shuffle数据块大于2G，该数据块在被fetch的时候还会报类似错误： Adjusted
使用spark-sql操作Hudi表 本章节仅适用于MRS 3.5.0-LTS及之后版本。 操作场景 本章节主要介绍通过spark-sql使用Hudi功能。 前提条件 在Manager界面创建用户并添加hadoop和hive用户组，主组加入hadoop。 操作步骤 下载并安装Hudi
Spark SQL企业级能力增强 配置矢量化读取ORC数据 配置过滤掉分区表中路径不存在的分区 配置Drop Partition命令支持批量删除 配置Hive表分区动态覆盖 配置Spark SQL开启Adaptive Execution特性 配置Spark SQL语法支持关联子查询不带聚合函数
图1 Spark表管理层次 当Session退出时，用户操作相关的临时表将自动删除。建议用户不要手动删除临时表。 删除临时表时，其优先级与查询相同，从高到低为Spark临时表、Hive临时表、Hive持久化表。
Hive同步数据报错SQLException 问题 Hive同步数据时报错： Caused by: java.sql.SQLException: Error while processing statement: FAILED: Execution Error, return code
配置SparkSQL的分块个数 配置场景 SparkSQL在进行shuffle操作时默认的分块数为200。在数据量特别大的场景下，使用默认的分块数就会造成单个数据块过大。如果一个任务产生的单个shuffle数据块大于2G，该数据块在被fetch的时候还会报类似错误： Adjusted
HBase SQL查询样例代码说明 功能简介 Phoenix是构建在HBase之上的一个SQL中间层，提供一个客户端可嵌入的JDBC驱动，Phoenix查询引擎将SQL输入转换为一个或多个HBase scan，编译并执行扫描任务以产生一个标准的JDBC结果集。 代码样例 客户端“hbase-example
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
Spark SQL样例程序开发思路 场景说明 假定用户有某个周末网民网购停留时间的日志文本，基于某些业务要求，要求开发Spark应用程序实现如下功能： 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。 周末两天的日志文件第一列为姓名，第二列为性别，第三列为本次停留时间
Spark SQL样例程序开发思路 场景说明 假定用户有某个周末网民网购停留时间的日志文本，基于某些业务要求，要求开发Spark应用程序实现如下功能： 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。 周末两天的日志文件第一列为姓名，第二列为性别，第三列为本次停留时间
如何关闭ZooKeeper的SASL认证？ 问： 怎么关闭ZooKeeper SASL认证？ 答： 登录FusionInsight Manager。 选择“集群 > 服务 > ZooKeeper > 配置 > 全部配置”。 在左侧导航栏选择“quorumpeer > 自定义”添加参数名称和值
FlinkSQL算子并行度 本章节适用于MRS 3.5.0及以后版本。 使用场景 通过CompiledPlan提交的作业，算子的并行度、算子的TTL都以CompiledPlan中的值为准，而不是“flink-conf.yaml”中的值。FlinkSQL支持通过修改作业的CompiledPlan
SQL语法兼容TIMESTAMP/DATE特殊字符 问题 在Spark 3.2.0社区版本之后，将不再支持TIMESTAMP(*)或DATE(*)的语法，其中*代表如下特殊时间字符： epoch today yesterday tomorrow now 默认只支持timestamp
FlinkSQL ClickHouse表开发规则 提前在ClickHouse中创建表 Flink作业在ClickHouse中找不到对应表会报错，所以需提前在ClickHouse中创建好对应的表。 Flink写ClickHouse不支持删除操作 由于不支持删除操作，Flink无法对ClickHouse
WHERE id > 100; 写入数据到HDFS的表中： INSERT OVERWRITE DIRECTORY 'hdfs://hacluster/user/hive/warehouse/tbl_d' SELECT * FROM tbl_d; 操作步骤 使用具有Manager界面管理权限的用户登录
配置正确的证书路径。 联系网络管理员，恢复网络。 父主题： 使用Flume
如果首次登录云服务器，PuTTY会显示安全警告对话框，询问是否接受服务器的安全证书。单击“是”将证书保存到本地注册表中。 本地使用Linux操作系统 如果您本地使用Linux操作系统登录Linux弹性云服务器，可以按照下面方式登录。
source bigdata_env 如果当前集群已启用Kerberos认证，执行以下命令认证当前用户，当前用户需要具有创建ClickHouse表的权限，具体请参见ClickHouse用户及权限管理章节，为用户绑定对应角色。
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