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multimap_from_entries(array(row(K, V))) -> map(K, array(V)) 描述：根据给定的row数组返回复合map，每个键可以对应多个值。 SELECT multimap_from_entries(ARRAY[(1, 'x'), (2, 'y'), (1, 'z')]);
的写入到目标分区，同时也能保证Consumer只能看到成功提交的事务消息。Kafka中的事务特性主要用于以下两种场景： 生产者发送多条数据可以封装在一个事务中，形成一个原子操作。多条消息要么都发送成功，要么都发送失败。 read-process-write模式：将消息消费和生产封
JDK默认只支持TLS V1.0，若使用IBM JDK，请配置启动参数“com.ibm.jsse2.overrideDefaultTLS”为“true”，设置后可以同时支持TLS V1.0/V1.1/V1.2，详情参见https://www.ibm.com/support/knowledgecenter/zh/SSYKE2_8
的写入到目标分区，同时也能保证Consumer只能看到成功提交的事务消息。Kafka中的事务特性主要用于以下两种场景： 生产者发送多条数据可以封装在一个事务中，形成一个原子操作。多条消息要么都发送成功，要么都发送失败。 read-process-write模式：将消息消费和生产封
便性造成一定影响。 Flink作为大数据计算和分析平台，对客户输入的数据是否包含敏感信息无法感知，因此需要客户保证输入数据是脱敏的。 客户可以根据应用环境，权衡配置安全与否。 任何与安全有关的问题，请联系运维人员。 父主题： Flink用户权限管理
JDK默认只支持TLS V1.0，若使用IBM JDK，请配置启动参数“com.ibm.jsse2.overrideDefaultTLS”为“true”，设置后可以同时支持TLS V1.0/V1.1/V1.2，详情可参考https://www.ibm.com/support/knowledgecenter/zh/SSYKE2_8
JDK默认只支持TLS V1.0，若使用IBM JDK，请配置启动参数“com.ibm.jsse2.overrideDefaultTLS”为“true”，设置后可以同时支持TLS V1.0/V1.1/V1.2，详情参见https://www.ibm.com/support/knowledgecenter/zh/SSYKE2_8
JDK默认只支持TLS V1.0，若使用IBM JDK，请配置启动参数“com.ibm.jsse2.overrideDefaultTLS”为“true”，设置后可以同时支持TLS V1.0/V1.1/V1.2，详情参见https://www.ibm.com/support/knowledgecenter/zh/SSYKE2_8
lat）上表示的空间要素提供本地支持。地理坐标是以角度单位（度）表示的球坐标。几何类型的基础是平面。平面上两点之间的最短路径是一条直线。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
JDK默认只支持TLS V1.0，若使用IBM JDK，请配置启动参数“com.ibm.jsse2.overrideDefaultTLS”为“true”，设置后可以同时支持TLS V1.0/V1.1/V1.2，详情参见https://www.ibm.com/support/knowledgecenter/zh/SSYKE2_8
便性造成一定影响。 Flink作为大数据计算和分析平台，对客户输入的数据是否包含敏感信息无法感知，因此需要客户保证输入数据是脱敏的。 客户可以根据应用环境，权衡配置安全与否。 任何与安全有关的问题，请联系运维人员。 父主题： Flink用户权限管理
running = false } } } 生成Table1和Table2，并使用Join对Table1和Table2进行联合查询，打印输出结果。 object SqlJoinWithSocket { def main(args: Array[String]):
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
running = false } } } 生成Table1和Table2，并使用Join对Table1和Table2进行联合查询，打印输出结果。 object SqlJoinWithSocket { def main(args: Array[String]):
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
提交Spark应用程序运行前，或者在使用CLI连接SparkSQL前，在Spark客户端执行如下命令获得认证。 kinit组件业务用户 配置认证： 可以通过以下3种方式的任意一种指定安全认证信息。 在客户端的“spark-defaults.conf”配置文件中，配置“spark.kerberos
提交Spark应用程序运行前，或者在使用CLI连接SparkSQL前，在Spark客户端执行如下命令获得认证。 kinit 组件业务用户 配置认证： 可以通过以下3种方式的任意一种指定安全认证信息。 在客户端的“spark-defaults.conf”配置文件中，配置“spark.kerberos
JDK默认只支持TLS V1.0，若使用IBM JDK，请配置启动参数“com.ibm.jsse2.overrideDefaultTLS”为“true”，设置后可以同时支持TLS V1.0/V1.1/V1.2，详情参见https://www.ibm.com/support/knowledgecenter/zh/SSYKE2_8
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
数据文件。 容量规格 ConfigNode容量规格 当创建新的存储组时，IoTDB默认为该存储组分配10000个槽位，数据写入时根据写入的设备名和时间值，分配或创建一个data region并挂载在某个槽位上。所以ConfigNode的内存容量占用跟存储组个数和该存储组持续写入的时间相关。
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