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导入并配置ClickHouse事务样例工程 本章节仅适用MRS 3.3.0及之后版本。 背景信息 获取ClickHouse开发样例工程，将工程导入到IntelliJ IDEA开始样例学习。 前提条件 确保本地PC的时间与集群的时间差要小于5分钟，若无法确定，请联系系统管理员。集群的时间可通过FusionInsight
启动krb5kdc进程时，生成krb5kdc.conf的运行日志 oms-kadmind.log kadmin进程的运行日志 oms_kerberos_install.log，postinstall_detail.log okerberos安装日志 oms-krb5kdc.log krbkdc运行日志
Put(putRecord._1) putRecord._2.foreach((putValue) => put.addColumn(putValue._1, putValue._2, timeStamp, putValue._3))
Put(putRecord._1) putRecord._2.foreach((putValue) => put.addColumn(putValue._1, putValue._2, timeStamp, putValue._3))
SELECT array_sort(ARRAY ['bc', 'ab', 'dc'], (x, y) -> IF(x < y, 1, IF(x = y, 0, -1))); _col0 -------- [dc, bc, ab] (1 row) -- null值排在前，其余值按降序排列
<系统域名> -Djava.security.krb5.conf=/opt/client/KrbClient/kerberos/var/krb5kdc/krb5.conf -Djava.security.auth.login.config=/opt/client/Spark/spark/conf/jaas
afka-*.jar --class com.huawei.bigdata.spark.examples.SecurityKafkaWordCount /opt/SparkStreamingKafka010JavaExample-*.jar <checkpointDir> <brokers>
<系统域名> -Djava.security.krb5.conf=/opt/client/KrbClient/kerberos/var/krb5kdc/krb5.conf -Djava.security.auth.login.config=/opt/client/Spark2x/spark/conf/jaas
Put(r._1) r._2.foreach((putValue) => put.addColumn(putValue._1, putValue._2, putValue._3)) m.mutate(put)
val put = new Put(Bytes.toBytes(putRecord)) put.addColumn(Bytes.toBytes(columnFamily), Bytes.toBytes("foo"), Bytes.toBytes("bar"))
presto.jdbc.internal.okhttp3.internal.connection.StreamAllocation.findConnection(StreamAllocation.java:257) at com.facebook.presto.jdbc
Distributed Dataset）：用于在Spark应用程序中定义RDD的类，该类提供数据集的操作方法，如map，filter。 pyspark.Broadcast：广播变量类。广播变量允许保留一个只读的变量，缓存在每一台机器上，而非每个任务保存一份复制。 pyspark.StorageLevel：
Distributed Dataset）：用于在Spark应用程序中定义RDD的类，该类提供数据集的操作方法，如map，filter。 pyspark.Broadcast：广播变量类。广播变量允许保留一个只读的变量，缓存在每一台机器上，而非每个任务保存一份复制。 pyspark.StorageLevel：
Put(putRecord._1) putRecord._2.foreach((putValue) => put.addColumn(putValue._1, putValue._2, timeStamp, putValue._3))
val put = new Put(Bytes.toBytes(putRecord)) put.addColumn(Bytes.toBytes(columnFamily), Bytes.toBytes("foo"), Bytes.toBytes("bar"))
Put(putRecord._1) putRecord._2.foreach((putValue) => put.addColumn(putValue._1, putValue._2, timeStamp, putValue._3))
Distributed Dataset）：用于在Spark应用程序中定义RDD的类，该类提供数据集的操作方法，如map，filter。 pyspark.Broadcast：广播变量类。广播变量允许保留一个只读的变量，缓存在每一台机器上，而非每个任务保存一份复制。 pyspark.StorageLevel：
JavaPairRDD：表示key-value形式的JavaRDD类。提供的方法有groupByKey，reduceByKey等。 Broadcast：广播变量类。广播变量允许保留一个只读的变量，缓存在每一台机器上，而非每个任务保存一份拷贝。 StorageLevel：数据存储级别
ap，filter。 PairRDDFunctions：为key-value对的RDD数据提供运算操作，如groupByKey。 Broadcast：广播变量类。广播变量允许保留一个只读的变量，缓存在每一台机器上，而非每个任务保存一份拷贝。 StorageLevel：数据存储级别
Distributed Dataset）：用于在Spark应用程序中定义RDD的类，该类提供数据集的操作方法，如map，filter。 pyspark.Broadcast：广播变量类。广播变量允许保留一个只读的变量，缓存在每一台机器上，而非每个任务保存一份拷贝。 pyspark.StorageLevel：
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