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用户自定义SourceFunction，addSource方法可以添加Kafka等数据源，主要实现方法为SourceFunction的run。 function指的是用户自定义的SourceFunction函数。 sourceName指的是定义该数据源的名称。 typeInfo则是根据元素数据类型获取的类型信息。
用户自定义SourceFunction，addSource方法可以添加Kafka等数据源，主要实现方法为SourceFunction的run。 function指的是用户自定义的SourceFunction函数。 sourceName指的是定义该数据源的名称。 typeInfo则是根据元素数据类型获取的类型信息。
SparkOnHbaseJavaExample Spark on HBase场景的Java/Scala/Python示例程序。 本工程应用程序以数据源的方式去使用HBase，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。 SparkOnHbasePythonExample
用户自定义SourceFunction，addSource方法可以添加Kafka等数据源，主要实现方法为SourceFunction的run。 function指的是用户自定义的SourceFunction函数。 sourceName指的是定义该数据源的名称。 typeInfo则是根据元素数据类型获取的类型信息。
PARTITION partition_spec[, PARTITION partition_spec, ...]; 对于外接Hive数据源的场景，分区键如果是定长字符串，如char(5)，那么对应的数据如果字符串长度小于5位，则drop partition的操作就会失败。 重命名分区。
/user/example/input 步骤四：提交作业并查看结果 以root用户登录客户端节点（Master1节点）。 执行如下命令提交wordcount作业，读取源数据进行分析并将执行结果输出至HDFS。 cd /opt/client source bigdata_env hadoop jar HDFS
col3=test} 创建一个名为web的schema： --创建一个名为web的schema CREATE SCHEMA web; --在hive 数据源下创建一个名为sales的schema： CREATE SCHEMA hive.sales; --创建一个名为traffic，如果不存在的话：
SQL”。 名称：填写作业名称，例如：FlinkSQL1。 在Flink作业管理界面创建流或批的Flink SQL作业，例如： 创建Kafka数据源表： CREATE TABLE KafkaSource ( `user_id` VARCHAR, `user_name` VARCHAR, `age`
/user/example/input 步骤五：提交作业并查看结果 以root用户登录客户端节点（Master1节点）。 执行如下命令提交wordcount作业，读取源数据进行分析并将执行结果输出至HDFS。 cd /opt/client source bigdata_env kinit test hadoop
默认收集匹配到的Event。设置为true，则会删除匹配的Event，保留不匹配的。 配置示例（为了方便观察，此模型使用了netcat tcp作为Source源，logger作为Sink）。配置好如下参数后，在Linux的配置的主机节点上执行Linux命令“telnet 主机名或IP 44444”，
enabled 配置history server是否使用SSL。 true spark.files.overwrite 当目标文件存在时，且其内容与源的文件不匹配。是否覆盖通过SparkContext.addFile()添加的文件。 false spark.yarn.cluster.driver
enabled 配置history server是否使用SSL。 true spark.files.overwrite 当目标文件存在时，且其内容与源的文件不匹配。是否覆盖通过SparkContext.addFile()添加的文件。 false spark.yarn.cluster.driver
to.Hdfs" type="IMPORT" queue="default" priority="优先级NORMAL"> <!-- 外部数据源，参数配置 --> <data.source connectionName="vt_sftp_test" connectionType="sftp-connector">
to.Hdfs" type="IMPORT" queue="default" priority="优先级NORMAL"> <!-- 外部数据源，参数配置 --> <data.source connectionName="vt_sftp_test" connectionType="sftp-connector">
默认收集匹配到的Event。设置为true，则会删除匹配的Event，保留不匹配的。 配置示例（为了方便观察，此模型使用了netcat tcp作为Source源，logger作为Sink）。配置好如下参数后，在Linux的配置的主机节点上执行Linux命令“telnet 主机名或IP 44444”，
弹性云服务器的安全组需要和MRS集群Master节点的安全组相同。 弹性云服务器操作系统已安装NTP服务，且NTP服务运行正常。 若未安装，在配置了yum源的情况下，可执行yum install ntp -y命令自行安装。 需要允许用户使用密码方式登录Linux弹性云服务器（SSH方式）。 MR
XXXX,xxxx@xx.cn 8,134 XXXX XXXX,xxxx@xxx.cn 在Hive Beeline客户端中，执行以下命令，查询源数据是否被正确加载。 select * from employees_info; +--------------------+-------
式来读取Event。与KafkaSink或KakfaChannel 中同名的parseAsFlumeEvent参数一起使用时，会保留从数据源产生的任何设定的Header。 keepPartitionInHeader false 是否在Event Header中保存partitionID。设置为true，则Kafka
必填参数，值为geosot。 SPATIAL_INDEX.xxx.sourcecolumns 必填参数，空间索引列属性，指定计算空间索引的源数据列，需为2个存在的列，且类型为double。 SPATIAL_INDEX.xxx.level 可选参数，用于计算空间索引列。默认值为17
必填参数，值为geosot。 SPATIAL_INDEX.xxx.sourcecolumns 必填参数，空间索引列属性，指定计算空间索引的源数据列，需为2个存在的列，且类型为double。 SPATIAL_INDEX.xxx.level 可选参数，用于计算空间索引列。默认值为17
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