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文件放置在样例工程的“kafka-examples\src\main\resources”目录下。 安装IntelliJ IDEA和JDK工具后,需要在IntelliJ IDEA配置JDK。 不同的IDEA版本的操作步骤可能存在差异,以实际版本的界面操作为准。 打开IntelliJ
> 样例工程名称 > Lifecycle > install”,双击“install”运行maven的install命令。 图1 maven工具clean和install 方法二:在IDEA的下方Terminal窗口进入“pom.xml”所在目录,手动输入mvn clean install命令进行编译。
environment variables CLOUD_SDK_AK and CLOUD_SDK_SK in the local environment ak = os.environ["CLOUD_SDK_AK"] sk = os.environ["CLOUD_SDK_SK"]
参数说明可通过本节内容了解。 MRS 3.x及之后版本部分参数可通过Manager界面配置,选择“集群 > 服务 > Flume > 配置工具”,选择要使用的Source、Channel以及Sink,将其拖到右侧的操作界面中,双击对应的Source、Channel以及Sink,根
HetuEngine隐式转换对照表 在开启隐式转换功能后,当数据类型不匹配时会隐式转换,但并是不是所有的数据类型都支持隐式转换。以下为当前隐式转换功能支持的数据类型转换表: 表1 隐式转换对照表 - BOOLEAN TINYINT SMALLINT INTEGER BIGINT REAL
Hudi表数据在入湖的时候一般会同步到Hive外部表,此时在Beeline中可以直接查询到对应的Hive外部表,如果没有同步到Hive外部表,则可以通过Hudi客户端工具手动同步,具体步骤可参考将Hudi表数据同步到Hive。 查询Hudi表对应的Hive外部表 使用Hive对Hudi表进行增量查询前,需要
的RDD。 使用mapPartition接口遍历上述rowkey对应的数据信息,并进行简单的操作。 打包项目 通过IDEA自带的Maven工具,打包项目,生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中调测Spark应用。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录(例如“$SPARK_HOME”
ntext_tls.html#matchsslcontext_tls。 安装和配置IntelliJ IDEA 用于开发Spark应用程序的工具,建议使用2019.1或其他兼容版本。 说明: 若使用IBM JDK,请确保IntelliJ IDEA中的JDK配置为IBM JDK。 若使用Oracle
Manager中下载principal用户的认证凭证,样例代码中使用的用户为:sparkuser,需要修改为准备好的开发用户。 打包项目 通过IDEA自带的Maven工具,打包项目,生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中编包并运行Spark程序。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录(例如“
Manager中下载principal用户的认证凭证,样例代码中使用的用户为:sparkuser,需要修改为准备好的开发用户。 打包项目 通过IDEA自带的Maven工具,打包项目,生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中调测Spark应用。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录(例如“
ntext_tls.html#matchsslcontext_tls。 安装和配置IntelliJ IDEA 用于开发Spark应用程序的工具,建议使用2019.1或其他兼容版本。 说明: 若使用IBM JDK,请确保IntelliJ IDEA中的JDK配置为IBM JDK。 若使用Oracle
查询ClickHouse数据 本章节介绍查询ClickHouse数据样例代码。 查询语句1:querySql1查询创建ClickHouse表创建的tableName表中任意10条数据;查询语句2:querySql2通过内置函数对创建ClickHouse表创建的tableName表中的日期字段取年月后进行聚合。
查询Doris表数据 本章节介绍查询Doris表数据样例代码。 以下代码片段在“JDBCExample”类中。 以Java JDBC方式执行SQl语句查询集群中的dbName.tableName表数据。 String querySql = "select * from " + dbName
SparkSQL UDF功能的权限控制机制 问题 SparkSQL中UDF功能的权限控制机制是怎样的? 回答 目前已有的SQL语句无法满足用户场景时,用户可使用UDF功能进行自定义操作。 为确保数据安全以及UDF中的恶意代码对系统造成破坏,SparkSQL的UDF功能只允许具备a
准备好的开发用户。 打包项目 将user.keytab、krb5.conf 两个文件上传客户端所在服务器上。 通过IDEA自带的Maven工具,打包项目,生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中编包并运行Spark程序。 编译打包前,样例代码中的user.keytab、krb5
seconds to buffer input recordsconfiguration.setString("table.exec.mini-batch.size", "5000"); // the maximum number of records can be buffered by each
配置Hive自读自写SQL防御规则 操作场景 Hive支持对自读自写的SQL语句进行拦截。如果一条SQL语句中查询的表、分区或目录与插入的表、分区或目录一致,且以覆盖的方式插入查询的结果数据,便可判定存在自读自写的场景,用户可以在SQL防御界面通过添加规则ID为“dynamic_0004”的防御规则开启该拦截功能。
Spark输出 概述 “Spark输出”算子,用于配置已生成的字段输出到SparkSQL表的列。 输入与输出 输入:需要输出的字段 输出:SparkSQL表 参数说明 表1 算子参数说明 参数 含义 类型 是否必填 默认值 Spark文件存储格式 配置SparkSQL表文件的存储
SparkSQL UDF功能的权限控制机制 问题 SparkSQL中UDF功能的权限控制机制是怎样的? 回答 目前已有的SQL语句无法满足用户场景时,用户可使用UDF功能进行自定义操作。 为确保数据安全以及UDF中的恶意代码对系统造成破坏,SparkSQL的UDF功能只允许具备a
SparkSQL UDF功能的权限控制机制 问题 SparkSQL中UDF功能的权限控制机制是怎样的? 回答 目前已有的SQL语句无法满足用户场景时,用户可使用UDF功能进行自定义操作。 为确保数据安全以及UDF中的恶意代码对系统造成破坏,SparkSQL的UDF功能只允许具备a