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Flink Jar作业提交SQL样例程序（Java） 提交SQL的核心逻辑如下，目前只支持提交CREATE和INSERT语句。完整代码参见com.huawei.bigdata.flink.examples.FlinkSQLExecutor。
FileSystem：是客户端应用的核心类。常用接口参见表1。 FileStatus：记录文件和目录的状态信息。常用接口参见表2。 DFSColocationAdmin：管理colocation组信息的接口。常用接口参见表3。
HDFS常用接口 HDFS常用的Java类有以下几个： FileSystem：是客户端应用的核心类。常用接口参见表1。 FileStatus：记录文件和目录的状态信息。常用接口参见表2。 DFSColocationAdmin：管理colocation组信息的接口。
HDFS是大数据上通用的分布式文件系统。 OBS是对象存储服务，具有高可用低成本的特点。
HDFS常用接口 HDFS常用的Java类有以下几个： FileSystem：是客户端应用的核心类。常用接口参见表1。 FileStatus：记录文件和目录的状态信息。常用接口参见表2。 DFSColocationAdmin：管理colocation组信息的接口。
对于使用分布式表进行数据写入场景的分布式事务，需要结合分布式表事务insert_distributed_sync+本地表事务（Mergetree/ReplicateMergeTree）完整的事务支持数据写入。
该数据单元最初由外部系统导入，可以通过socket、Kafka和文件等形式导入，在Flink系统处理后，通过Socket、Kafka和文件等输出到外部系统，这是Flink的核心概念。
如果Manager的数据库异常，所有核心业务和相关业务进程，例如告警和监控功能，都会受影响。 可能原因 浮动IP地址异常。 数据库异常。 处理步骤 检查主管理节点的浮动IP地址状态。
Doris功能介绍 从零开始使用Doris Flink组件 Flink是一个批处理和流处理结合的统一计算框架，其核心是一个提供了数据分发以及并行化计算的流数据处理引擎。
Flink应用开发简介 Flink是一个批处理和流处理结合的统一计算框架，其核心是一个提供了数据分发以及并行化计算的流数据处理引擎。 Flink最适合的应用场景是低时延的数据处理（Data Processing）场景：高并发pipeline处理数据，时延毫秒级，且兼具可靠性。
Flink：提供一个分布式大数据处理引擎，可对有限数据流和无限数据流进行有状态计算。
Flink应用开发简介 简介 Flink是一个批处理和流处理结合的统一计算框架，其核心是一个提供了数据分发以及并行化计算的流数据处理引擎。它的最大亮点是流处理，是业界最顶级的开源流处理引擎。
Flink应用开发简介 简介 Flink是一个批处理和流处理结合的统一计算框架，其核心是一个提供了数据分发以及并行化计算的流数据处理引擎。它的最大亮点是流处理，是业界最顶级的开源流处理引擎。
query_string”格式的lvy URL，将一个或多个文件、JAR文件或ARCHIVE文件添加至分布式缓存的资源列表中。 list FILE[S] list JAR[S] list ARCHIVE[S] 列出已添加至分布式缓存中的资源。
与Hive不同，Impala不基于MapReduce算法，它实现了一个基于守护进程的分布式架构，它负责在同一台机器上运行的查询执行的所有方面。因此，它减少了使用MapReduce的延迟，这使Impala比Hive快。
表1 HetuEngine依赖的组件 名称 描述 HDFS Hadoop分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），提供高吞吐量的数据访问，适合大规模数据集方面的应用。
快速开发Flink应用 Flink是一个批处理和流处理结合的统一计算框架，其核心是一个提供了数据分发以及并行化计算的流数据处理引擎。它的最大亮点是流处理，是业界最顶级的开源流处理引擎。
Flink应用开发简介 组件介绍 Flink是一个批处理和流处理结合的统一计算框架，其核心是一个提供了数据分发以及并行化计算的流数据处理引擎。它的最大亮点是流处理，是业界最顶级的开源流处理引擎。
Flink应用开发简介 简介 Flink是一个批处理和流处理结合的统一计算框架，其核心是一个提供了数据分发以及并行化计算的流数据处理引擎。它的最大亮点是流处理，是业界最顶级的开源流处理引擎。
Hive与Tez的关系 Tez是Apache的开源项目，它是一个支持有向无环图的分布式计算框架，Hive使用Tez引擎进行数据分析时，会将用户提交的HQL语句解析成相应的Tez任务并提交Tez执行。
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