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public void addFile(String name, byte[] value, long ts) 向HFS表中的存储文件的列族中插入一个文件，以name为列名，value为文件内容，ts为指定的时间戳。
大写字母被转为＂X＂，小写字母被转为＂x＂，数字被转为＂n＂。
latest-offset', 'format' = 'json' ); create TABLE datagen_source ( uuid varchar(20), name varchar(10), age int, ts
latest-offset', 'format' = 'json' ); create TABLE datagen_source ( uuid varchar(20), name varchar(10), age int, ts
*.js 示例结果如下： 执行如下命令打开并编辑上述的ace.*.js文件，也即修改hash文件。 vim ace.18f1745e9832.js 在ace.*.js文件中搜索“t.onCompositionUpdate”关键字。
TS1(Thrift1Server) 所有节点均可部署。 角色实例部署数量范围：0~10000。 若集群安装了Hue服务并且需要在Hue WebUI使用HBase，HBase服务需安装此实例。
ThriftServer：“/var/log/Bigdata/hbase/ts2”（运行日志，ts2为具体实例名称），“/var/log/Bigdata/audit/hbase/ts2”（审计日志，ts2为具体实例名称）。
ThriftServer：“/var/log/Bigdata/hbase/ts2”（运行日志，ts2为具体实例名称），“/var/log/Bigdata/audit/hbase/ts2”（审计日志，ts2为具体实例名称）。
CREATE TABLE kafka_table ( user_id STRING, order_amount DOUBLE, log_ts TIMESTAMP(3), WATERMARK FOR log_ts AS log_ts - INTERVAL '5' SECOND
优化前SQL： create table table1( uuid varchar(20), name varchar(10), age int, ts timestamp, primary key (uuid) not enforced ) with (
bigint, dt string, hh string ) using hudi options ( type = 'cow', primaryKey = 'id', preCombineField = 'ts' ) partitioned by (dt, hh); 在指定路径下创建表
df.write.format("org.apache.hudi"). options(getQuickstartWriteConfigs). option("hoodie.datasource.write.precombine.field", "ts"). option("hoodie.datasource.write.recordkey.field
MRS仅支持将按需计费集群转为包年/包月集群，支持该变更计费模式的MRS计费项如表1所示。将MRS集群的计费模式从按需计费转为包年/包月，可以让您享受一定程度的价格优惠。
bulk_insert，如下所示： df.write.format("org.apache.hudi"). options(getQuickstartWriteConfigs). option("hoodie.datasource.write.precombine.field", "ts
转换MRS按需集群为包周期集群 如果用户想要将按需计费的集群转为更经济的包年/包月的包周期集群，可使用该指导进行操作。 集群状态为“运行中”或“停止中”时，可以进行转包周期操作。 转换MRS按需集群为包周期集群 登录MRS管理控制台。 在左侧导航栏中选择“现有集群”。
创建hudi表 create table hudi_tbl using hudi location 'hdfs:///tmp/hudi/hudi_tbl/' options ( type = 'cow', primaryKey = 'id', preCombineField = 'ts
spark.sparkContext.parallelize(inserts, 2)) df.write.format("org.apache.hudi"). options(getQuickstartWriteConfigs). option(PRECOMBINE_FIELD_OPT_KEY, "ts
spark.sparkContext.parallelize(inserts, 2)) df.write.format("org.apache.hudi"). options(getQuickstartWriteConfigs). option(PRECOMBINE_FIELD_OPT_KEY, "ts
scan.startup.mode' = 'latest-offset', 'format' = 'json' ); create TABLE datagen_source ( uuid varchar(20), name varchar(10), age int, ts
scan.startup.mode' = 'latest-offset', 'format' = 'json' ); create TABLE datagen_source ( uuid varchar(20), name varchar(10), age int, ts
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