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范围A到Z&a到z&0到9 Boolean 范围true或者false Decimal 默认值是(10,0) ，最大值是(38,38) 说明： 当进行带过滤条件的查询时，为了得到准确的结果，需要在数字后面加上BD。例如，select * from carbon_table where num = 1234567890123456
通过同时利用Flume服务端和客户端，构成Flume的级联任务，采集日志的流程如下所示。 安装Flume客户端。 配置Flume服务端和客户端参数。 查看Flume客户端收集日志。 停止及卸载Flume客户端。 图1 Flume使用流程 Flume模块介绍 Flume客户端/服务端由一个或多
通过同时利用Flume服务端和客户端，构成Flume的级联任务，采集日志的流程如下所示。 安装Flume客户端。 配置Flume服务端和客户端参数。 查看Flume客户端收集日志。 停止及卸载Flume客户端。 图1 Flume使用流程 Flume模块介绍 Flume客户端/服务端由一个或多
{}内的参数为指定列簇的参数，多个列簇可以用多个{}并用逗号隔开。关于建表语句的更多使用说明可以在hbase shell中执行help 'create'进行查看。 方法二：使用Java API。 以下代码片段仅展示如何在建表时设置列簇的编码和压缩方式，完整的建表代码以及如何通过代码建表请参考HBase开发指南的创建HBase表章节。
在“作业管理”的作业列表中，找到创建的作业名称，单击操作列的“启动”，等待作业启动。 观察数据传输是否生效，例如在opengauss数据库中对表进行插入数据操作，查看Hudi导入的文件内容。 父主题： 创建CDL作业
在“作业管理”的作业列表中，找到创建的作业名称，单击操作列的“启动”，等待作业启动。 观察数据传输是否生效，例如在drs-avro-oracle数据库中对表进行插入数据操作，查看Hudi导入的文件内容。 父主题： 创建CDL作业
{}内的参数为指定列簇的参数，多个列簇可以用多个{}，然后用逗号隔开。关于建表语句的更多使用说明可以在hbase shell中执行help 'create' 进行查看。 方法二：使用Java API。 以下代码片段仅展示如何在建表时设置列簇的编码和压缩方式，完整的建表代码以及如何通过代码建表请参考HBase开发指南的创建HBase表章节。
组件操作用户 beeline create database testdb1; show create database testdb1; 图3 查看新创建的Hive数据库的Location Ranger权限配置 hive用户组赋予OBS路径的读写权限 使用Ranger管理员用户登录Ranger
缩容节点时指定待删除节点的资源ID列表。resource_ids为空时，按照系统规则自动选择删除节点。仅支持删除状态异常的ecs节点。会针对指定节点进行强制删除。可通过查询主机接口获取resource_id。 约束限制： 不涉及 响应参数 状态码： 200 表3 响应Body参数 参数 参数类型 描述 result
hamming_distance('abcde','edcba');-- 4 instr(string,substring) → bigint 描述：查找substring 在string中首次出现的位置。 select instr('abcde', 'cd');--3 levenshtein(string1
开发思路 使用Structured Streaming接收Kafka中数据，生成请求流、展示流、点击流。 对请求流、展示流、点击流的数据进行关联查询。 统计结果写入kafka。 应用中监控流处理任务的状态。 打包项目 通过IDEA自带的Maven工具，打包项目，生成jar包。具体操作请
开发思路 使用Structured Streaming接收Kafka中数据，生成请求流、展示流、点击流。 对请求流、展示流、点击流的数据进行关联查询。 统计结果写入kafka。 应用中监控流处理任务的状态。 打包项目 通过IDEA自带的Maven工具，打包项目，生成jar包。具体操作请
Broker节点的主机名及端口，可通过集群FusionInsight Manager界面中选择“集群 > 服务 > Kafka > 实例”查看。 SECURITY_PROTOCOL为连接Kafka的协议类型，在本示例中，配置为“SASL_PLAINTEXT”。 “TOKENID”和“HMAC”参考Kafka
stream.context。 dstream.context是Streaming Context启动时从output Streams反向查找所依赖的DStream，逐个设置context。如果Spark Streaming应用创建1个输入流，但该输入流无输出逻辑时，则不会给它设
on重排，这个操作称为shuffle。 由于shuffle类算子存在节点之间的网络传输，因此对于数据量很大的RDD，应该尽量提取需要使用的信息，减小其单条数据的大小，然后再调用shuffle类算子。 常用的有如下几种： combineByKey() : RDD[(K, V)] =>
stream.context。 dstream.context是Streaming Context启动时从output Streams反向查找所依赖的DStream，逐个设置context。若Spark Streaming应用创建1个输入流，但该输入流无输出逻辑时，则不会给它设置
Broker节点的主机名及端口，可通过集群FusionInsight Manager界面中选择“集群 > 服务 > Kafka > 实例”查看。 SECURITY_PROTOCOL为连接Kafka的协议类型，在本示例中，配置为“SASL_PLAINTEXT”。 “TOKENID”和“HMAC”参考Kafka
RocksDB中作为一条记录存储，value是整个map，而使用MapState，在RocksDB中作为N条记录存储，这样做的好处是当进行查询或者修改可以只序列化一小部分数据，当将map作为整体存储时每次增删改都会产生很大的序列化开销。对于List数据，使用ListState可以无需序列化动态添加元素。
agency_mappings 是 Array of AgencyMapping objects 参数解释： 用户（组）与委托之间的映射关系详细信息。 约束限制： 不涉及 表3 AgencyMapping 参数 是否必选 参数类型 描述 agency 是 String 参数解释： 该映射绑定的IAM委托名称。
u-limit 表示该节点上YARN可使用的物理CPU百分比。默认是90，即不进行CPU控制，YARN可以使用节点全部CPU。该参数只支持查看，可通过调整YARN的RES_CPUSET_PERCENTAGE参数来修改本参数值。注意，目前推荐将该值设为可供YARN集群使用的CPU百分数。
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