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ClickHouseServer的实例IP --user 用户名 --password --port 9000 输入用户密码 执行以下命令，创建数据表。 CREATE DATABASE cktest ON CLUSTER default_cluster; CREATE TABLE cktest.test2 ON CLUSTER
create_table_query; 如果存在，请将不一致的表结构修改一致。 执行如下SQL排查是否存在mutation任务异常： select FQDN(), database, table, mutation_id, create_time, command from clusterAllReplicas(default_cluster
如何开发Flume第三方插件 安装Flume客户端，如安装目录为“/opt/flumeclient”。 将自主研发的代码打成jar包。 建立插件目录布局。 进入“Flume客户端安装目录/fusionInsight-flume-*/plugins.d”路径下，使用以下命令建立目录，可根据实际业务进行命名，无固定名称：
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如何开发Flume第三方插件 该操作指导用户进行第三方插件二次开发。 本章节适用于MRS 3.x及之后版本。 将自主研发的代码打成jar包。 安装Flume服务端或者客户端，如安装目录为“/opt/flumeclient”。 建立插件目录布局。 进入“Flume客户端安装目录/f
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19:26:24.000 SELECT parse_duration('5m'); -- 0 00:05:00.000 MySQL 日期函数 在这一章节使用与MySQL date_parse和str_to_date方法兼容的格式化字符串。 date_format(timestamp,
examples.KafkaWordCountProducer {BrokerList} {Topic} {messagesPerSec} {wordsPerMessage} 开发思路 接收Kafka中数据，生成相应DataStreamReader。 对单词记录进行分类统计。 计算结果，并进行打印。
数据序列化 操作场景 Spark支持两种方式的序列化 ： Java原生序列化JavaSerializer Kryo序列化KryoSerializer 序列化对于Spark应用的性能来说，具有很大的影响。在特定的数据格式的情况下，KryoSerializer的性能可以达到JavaS
Spark Core数据序列化 操作场景 Spark支持两种方式的序列化 ： Java原生序列化JavaSerializer Kryo序列化KryoSerializer 序列化对于Spark应用的性能来说，具有很大的影响。在特定的数据格式的情况下，KryoSerializer的性
集群 > 服务 > Doris”，查看“Leader所在的主机”获取。 将代码中PORT = "xxx"的“xxx”修改为Doris的MySQL协议查询连接端口，默认为29982，可登录FusionInsight Manager，选择“集群 > 服务 > Doris > 配置”，搜索“query_port”获取。
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File Channel：基于WAL（预写式日志Write-Ahead Logging）的持久化实现。 JDBC Channel：基于嵌入Database的持久化实现。 Channel支持事务，可提供较弱的顺序保证，可以和任何数量的Source和Sink工作。 Sink Sink负责将
| | 5 | mysql-fastpath-connector | 2.0.1-SNAPSHOT | org.apache.sqoop.connector.mysql.MySqlConnector
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ticator”。 执行以下命令创建Hive表。 可以在Hue WebUI中的Hive面板直接输入以下SQL创建表。 CREATE DATABASE test; CREATE TABLE IF NOT EXISTS `test`.`usr` (user_id int comment
执行以下命令创建Hive表。 可以在Hue UI里hive面板里面直接输入以下的SQL。 图1 执行Hive SQL命令 CREATE DATABASE test; CREATE TABLE IF NOT EXISTS `test`.`usr` (user_id int comment
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