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hive."default".t1; SELECT查询 SELECT id FROM hive."default".t1; 在Session级别设置相应的catalog和schema，而不是在查询中传递完全限定的名称 以指定catalogname为“hive”，schemaname为“default”为例：
env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); // 设置并发度 env.setParallelism(1); // 解析运行参数 ParameterTool
percentage)→array<[same as x]> 描述：按照百分比percentage，返回所有x输入值的近似百分位数。每一项的权重值为w且必须为正数。x设置有效的百分位。percentage的值必须在0到1之间，并且所有输入行必须为常量。 select approx_percentile(x,
env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); // 设置并发度 env.setParallelism(1); // 解析运行参数 ParameterTool
env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); // 设置并发度 env.setParallelism(1); // 解析运行参数 ParameterTool
SavePoint Savepoint是指允许用户在持久化存储中保存某个checkpoint，以便用户可以暂停自己的任务进行升级。升级完后将任务状态设置为savepoint存储的状态开始恢复运行，保证数据处理的延续性。 Flink样例工程介绍 MRS样例工程获取地址为https://github
n功能失效。因此，使用Colocation功能时，建议将HDFS配置项dfs.datanode.block-pinning.enabled设置为true，此时执行集群Balancer或Mover操作时，使用Colocation写入的文件将不会被移动，从而保证了文件同分布。 代码样例
SavePoint Savepoint是指允许用户在持久化存储中保存某个checkpoint，以便用户可以暂停自己的任务进行升级。升级完后将任务状态设置为savepoint存储的状态开始恢复运行，保证数据处理的延续性。 样例工程介绍 MRS样例工程获取地址为https://github.c
env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); // 设置并发度 env.setParallelism(1); // 解析运行参数 ParameterTool
n功能失效。因此，使用Colocation功能时，建议将HDFS配置项dfs.datanode.block-pinning.enabled设置为true，此时执行集群Balancer或Mover操作时，使用Colocation写入的文件将不会被移动，从而保证了文件同分布。 代码样例
导入DWS表数据至ClickHouse ClickHouse支持CSV、JSON等格式文件的数据导入导出操作。本章节主要介绍怎么把DWS数据仓库服务中的表数据导出到CSV文件，再把CSV文件数据导入到ClickHouse表中。 前提条件 ClickHouse集群和实例状态正常。
AL机制，对可重放的sources，以及支持重复处理的幂等性sinks，可以提供端到端的exactly-once容错语义。 用户可在程序中设置option("checkpointLocation", "checkpoint路径")启用checkpoint。 从checkpoint
AL机制，对可重放的sources，以及支持重复处理的幂等性sinks，可以提供端到端的exactly-once容错语义。 用户可在程序中设置option("checkpointLocation", "checkpoint路径")启用checkpoint。 从checkpoint
AL机制，对可重放的sources，以及支持重复处理的幂等性sinks，可以提供端到端的exactly-once容错语义。 用户可在程序中设置option("checkpointLocation", "checkpoint路径")启用checkpoint。 从checkpoint
AL机制，对可重放的sources，以及支持重复处理的幂等性sinks，可以提供端到端的exactly-once容错语义。 用户可在程序中设置option("checkpointLocation", "checkpoint路径")启用checkpoint。 从checkpoint
导入DWS表数据至ClickHouse ClickHouse支持CSV、JSON等格式文件的数据导入导出操作。本章节主要介绍怎么把DWS数据仓库服务中的表数据导出到CSV文件，再把CSV文件数据导入到ClickHouse表中。 前提条件 ClickHouse集群和实例状态正常。
当update的数据对应的base文件是小文件时，insert中的数据和update中的数据会被合在一起和base文件直接做合并产生新的base文件，而不是写log。 分区设置操作 Hudi支持多种分区方式，如多级分区、无分区、单分区、时间日期分区。用户可以根据实际需求选择合适的分区方式，接下来将详细介绍Hudi如何配置各种分区类型。
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(baseDir, OUTPUT_DIR_NAME)); // 设置输出键值类型 job.setOutputKeyClass(Text.class); job.setOutputValueClass(Text
作业名称。 约束限制： 不涉及 取值范围： 只能由字母、数字、中划线和下划线组成，并且长度为1～64个字符。 不同作业的名称允许相同，但不建议设置相同。 默认取值： 不涉及 cluster_id 是 String 参数解释： 集群ID。 约束限制： 不涉及 取值范围： 不涉及 默认取值：
env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); // 设置并发度 env.setParallelism(1); // 解析运行参数 ParameterTool
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