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有类型的RDD操作（比如map、filter、flatMap）。 支持基于Event Time的聚合计算，支持对迟到数据的处理。 支持对流式数据的去除重复数据操作。 支持状态计算。 支持对流处理任务的监控。 支持批流join，流流join。 当前JOIN操作支持列表如下： 左表 右表
被预先聚合、部分数据尚未被聚合的情况。因此，在执行聚合计算时，SQL中仍需要使用GROUP BY子句。 AggregatingMergeTree AggregatingMergeTree是预先聚合引擎的一种，用于提升聚合计算的性能。AggregatingMergeTree引擎能够
采用轻量式架构，具有高性能和丰富的功能。 IoTDB支持以下方式批量导入或导出数据： 批量导入数据：通过import-csv.sh离线方式进行数据的导入。 批量导出数据：通过export-csv.sh离线方式进行数据的导出。 图1 导入导出IoTDB数据 方案架构 IoTDB套
Bitwise函数 bit_count(x, bits) → bigint 计算2的补码表示法中x中设置的位数（视为有符号位的整数）。 SELECT bit_count(9, 64); -- 2 SELECT bit_count(9, 8); -- 2 SELECT bit_count(-7
DB中的数据，并将两个子查询的数据进行关联。 方案架构 IoTDB套件由若干个组件构成，共同形成数据收集、数据写入、数据存储、数据查询、数据可视化、数据分析等一系列功能。 图3展示了使用IoTDB套件的全部组件形成的整体应用架构，IoTDB特指其中的时间序列数据库组件。 图3 IoTDB结构
从零开始使用Spark 本章节提供从零开始使用Spark提交sparkPi作业的操作指导，sparkPi是最经典的Spark作业，它用来计算Pi（π）值。 操作步骤 准备sparkPi程序。 开源的Spark的样例程序包含多个例子，其中包含sparkPi。可以从https://archive
RS集群 本章节仅适用于MRS 3.2.0及之后版本。 操作场景 场景一：随着MRS ClickHouse业务数量的增长，原有集群的存储和计算资源已不满足业务需求，需要对集群进行拆分，将部分用户业务及数据库数据迁移到新建集群中。 场景二：MRS ClickHouse集群后端主机所
SQL防御前提条件 已安装包含HetuEngine服务的集群客户端，安装目录如“/opt/hadoopclient”。 HetuEngine服务及计算实例运行状态正常。 如集群已启用Kerberos认证，需提前创建HetuEngine的用户并授予相关权限，且需要通过Ranger为该用户配
ClickHouse与其他组件的关系 ClickHouse安装部署依赖ZooKeeper服务。 ClickHouse通过Flink流计算应用加工生成通用的报表数据（明细宽表），准实时写入到ClickHouse，通过Hive/Spark作业加工生成通用的报表数据（明细宽表），批量导入到ClickHouse。
快速使用Doris Doris是一个基于MPP架构的高性能、实时的分析型数据库，不仅可以支持高并发的点查询场景，也能支持高吞吐的复杂分析场景。 本文主要通过示例介绍如何快速使用MRS Doris集群进行基本的建表和查询操作。 Doris数据库名和表名区分大小写。 前提条件 已创建
Protocol，简称为LDAP），为Kerberos认证提供用户和用户组数据保存能力。 方案架构 Hive是建立在Hadoop上的数据仓库框架，提供大数据平台批处理计算能力，能够对结构化/半结构化数据进行批量分析汇总完成数据计算。提供类似SQL的Hive Query Language语言操作结构化数
接收方（可定制）的能力。其中Flume-NG是Flume的一个分支，其特点是明显简单，体积更小，更容易部署，其最基本的架构如下图所示： 图1 Flume-NG架构 Flume-NG由一个个Agent来组成，而每个Agent由Source、Channel、Sink三个模块组成，其中
是一条直线。这意味着可以使用笛卡尔数学和直线矢量来计算几何形状（面积，距离，长度，交点等）。 SphericalGeography类型的基础是一个球体。球面上两点之间的最短路径是大圆弧。这意味着必须使用更复杂的数学方法在球体上计算地形（区域，距离，长度，交点等）。不支持考虑到实际球体形状的更精确的测量。
HDFS接口进行的。 Hive与MapReduce组件的关系 Hive的数据计算依赖于MapReduce。MapReduce也是Apache的Hadoop项目的子项目，它是一个基于Hadoop HDFS分布式并行计算框架。Hive进行数据分析时，会将用户提交的HQL语句解析成相应的Ma
Web页面无法直接连接？ 问题 无法通过“http://JobManager IP:JobManager的端口”访问Web页面。 回答 由于浏览器所在的计算机IP地址未加到Web访问白名单导致。用户可以通过以下步骤来解决问题。 查看客户端的配置文件“conf/flink-conf.yaml”。
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Ranger权限，可参考添加HetuEngine的Ranger访问权限策略。 创建HetuEngine计算实例。 创建计算实例并确保运行正常，可参考创建HetuEngine计算实例。 步骤二：获取JDBC jar包并配置主机映射 下载HetuEngine客户端获取JDBC jar包。
allow-access-address”中是否已经添加浏览器所在的计算机IP地址。如果没有添加，可以通过这两项配置项进行添加。例如： jobmanager.web.access-control-allow-origin: 浏览器所在的计算机IP地址 jobmanager.web.allow-access-address:
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