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数值改回“false”），将配置项“spark.inputFormat.cache.enabled”设置为“false”。 提交命令 假设用例代码打包后的jar包名为 、spark-hbaseContext-test-1.0.jar，并将jar包放在客户端“$SPARK_HOME
计算统计信息，包含计数，平均值，标准差，最小值和最大值。 Row first() 返回第一行。 Row[] head(int n) 返回前n行。 void show() 用表格形式显示DataFrame的前20行。 Row[] take(int n) 返回DataFrame中的前n行。 表7 基本的DataFrame
为,。 OPTIONS('DELIMITER'=',' , 'QUOTECHAR'='"') 可使用'DELIMITER'='\t'来表示用制表符tab对CSV数据进行分隔。 OPTIONS('DELIMITER'='\t') CarbonData也支持\001和\017作为分隔符。
集群的计算、存储、表格等资源按租户划分。 MRS支持Kerberos安全认证，实现了基于角色的安全控制及完善的审计功能。 MRS支持对接华为云云审计服务（CTS），为用户提供MRS资源操作请求及请求结果的操作记录，供用户查询、审计和回溯使用。支持所有集群操作审计，所有用户行为可溯源。
数值改回“false”），将配置项“spark.inputFormat.cache.enabled”设置为“false”。 提交命令 假设用例代码打包后的jar包名为spark-hbaseContext-test-1.0.jar，并将jar包放在客户端“$SPARK_HOME”目
数值改回“false”），将配置项“spark.inputFormat.cache.enabled”设置为“false”。 提交命令 假设用例代码打包后的jar包名为 、spark-hbaseContext-test-1.0.jar，并将jar包放在客户端“$SPARK_HOME
返回第一行。 Head(n:Int): Row 返回前n行。 show(numRows: Int, truncate: Boolean): Unit 用表格形式显示DataFrame。 take(n:Int): Array[Row] 返回DataFrame中的前n行。 表7 基本的DataFrame
数值改回“false”），将配置项“spark.inputFormat.cache.enabled”设置为“false”。 提交命令 假设用例代码打包后的jar包名为spark-hbaseContext-test-1.0.jar，并将jar包放在客户端“$SPARK_HOME”目
计算统计信息，包含计数，平均值，标准差，最小值和最大值。 Row first() 返回第一行。 Row[] head(int n) 返回前n行。 void show() 用表格形式显示DataFrame的前20行。 Row[] take(int n) 返回DataFrame中的前n行。 表7 基本的DataFrame
返回第一行。 Head(n:Int): Row 返回前n行。 show(numRows: Int, truncate: Boolean): Unit 用表格形式显示DataFrame。 take(n:Int): Array[Row] 返回DataFrame中的前n行。 表7 基本的DataFrame
指定：手动指定类名。 类名 类名。 “Main Class”选择“指定”时存在该参数。 类参数 类参数，为Main-Class的参数（参数间用空格分隔）。 并行度 并行数量。 并行数为作业每个算子的并行数，适度增加并行数会提高作业整体算力，但也须考虑线程增多带来的切换开销，其上限是
d列表> --enable-az-aware --force 其中--remove-brokers表示要删除的BrokerId列表，多个间用逗号分隔，--force参数为可选参数，表示忽略磁盘使用率告警，强制生成迁移方案， -enable-az-aware为可选参数，表明生成均衡
当前Flink支持的SQL语法解析引擎有default和Hive两种，第一种为Flink原生SQL语言，第二种是Hive SQL语言。因为部分Hive语法的DDL和DML无法用Flink SQL运行，所以遇到这种SQL可直接切换成Hive的dialect。使用Hive dialect需要注意： Hive diale
HDFS > 文件系统 > hdfs://hacluster/ > user”，勾选“mapred”的“读”、“写”、“执行”； 如果要执行多组件用例，还需： 选择“待操作集群的名称 > HBase > HBase Scope > global”勾选“default”的“创建”。 选择“待操作集群的名称
数值改回“false”），将配置项“spark.inputFormat.cache.enabled”设置为“false”。 提交命令 假设用例代码打包后的jar包名为spark-hbaseContext-test-1.0.jar，并将jar包放在客户端“$SPARK_HOME”目
输出类型 CSV文件输入 表输出 在“输入”中把“CSV文件输入”拖拽到网格中，在“输出”中把“表输出”拖拽到网格中，“输入”与“输出”之间用箭头进行连接。 设置数据保存信息并运行作业 单击“下一步”，进入“输出设置”界面参考下表填写参数。 表4 输出设置参数 参数名 说明 示例 架构名称
数值改回“false”），将配置项“spark.inputFormat.cache.enabled”设置为“false”。 提交命令 假设用例代码打包后的jar包名为spark-hbaseContext-test-1.0.jar，并将jar包放在客户端“$SPARK_HOME”目
est，其中/clickhouse/tables/{shard}为固定值，default为数据库名，test为创建的表名。 副本名称，一般用{replica}即可。 CREATE TABLE default.test ON CLUSTER default_cluster_1 (
enable设置为true时才有效。 10 dfs.balancer.auto.exclude.datanodes 不需要执行磁盘自动均衡的DataNode列表，用逗号分隔。仅当dfs.balancer.auto.enable设置为true时才有效。 默认为空 dfs.balancer.auto.bandwidthPerSec
enable设置为true时才有效。 10 dfs.balancer.auto.exclude.datanodes 不需要执行磁盘自动均衡的DataNode列表，用逗号分隔。仅当dfs.balancer.auto.enable设置为true时才有效。 默认为空 dfs.balancer.auto.bandwidthPerSec
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