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rtifacts信息。 在IDEA主页面，选择“File > Project Structures...”进入“Project Structure”页面。 在“Project Structure”页面，选择“Artifacts”，单击“+”并选择“JAR > Empty”。 图1
[localhost:21000] > use udfs; [localhost:21000] > create function my_lower(string) returns string location '/user/hive/udfs/hive.jar' symbol='org.apache.hadoop
Defaults > Project Structure”。 图3 Configure 在弹出的“Project Structure for New Projects”页面中，选择“SDKs”，单击加号添加JDK。 图4 Project Structure for New Projects 在弹出的“Select
[localhost:21000] > use udfs; [localhost:21000] > create function my_lower(string) returns string location '/user/hive/udfs/hive.jar' symbol='org.apache.hadoop
laExample010 sparksecurity-examples/SparkStructuredStreamingJavaExample 在Spark应用中，通过使用StructuredStreaming调用Kafka接口来获取单词记录，然后把单词记录分类统计，得到每个单词记录数。
/usr/local/bin/easy_install future-0.18.2-py3.8.egg 输出以下关键内容表示安装egg文件成功。 Finished processing dependencies for future==0.18.2 对于“dependency_python3
客户端到服务端通道SSL加密。 true “true”表示开启SSL加密，“false”表示关闭SSL加密。数据传输加解密对性能影响较大，经过测试发现具有200%的性能差异，因此建议性能测试时关闭SSL加密。ConfigNode和IoTDBServer两个角色同名参数都要修改。 iotdb_server_kerberos_qop
增量加工。 数据入库 建议使用CDL（增量实时同步）和Loader（批量同步）工具进行数据同步，也可选择HDFS外表（CK集群只支持X86平台）用户自己写调度程序进行数据导入。 父主题： ClickHouse数据入库
* * @return null * @throws Exception exception
* * @return null * @throws Exception exception
s信息。 进入IntelliJ IDEA，选择“File > Project Structures...”进入“Project Structure”页面。 在“Project Structure”页面，选择“Artifacts”，单击“+”并选择“JAR > Empty”。 图3
s信息。 进入IntelliJ IDEA，选择“File > Project Structures...”进入“Project Structure”页面。 在“Project Structure”页面，选择“Artifacts”，单击“+”并选择“JAR > Empty”。 图3
在“连接”区域，单击“添加”新建一个的连接，在“连接器”中选择“hdfs-connector”，输入配置连接参数，单击“测试”验证连接是否可用，待提示“测试成功”后单击“确定”。 设置数据源信息 单击“下一步”，进入“输入设置”界面，设置数据源信息。 表1 输入设置参数 参数名
ar包打包好之后在IntelliJ IDEA中运行main方法提交 * 3、本地提交 ，在本地执行应用程序，一般用来测试 * 命令行方式和远程方式安全和普通模式都支持 * 本地提交仅支持普通模式
单击“创建数据连接”，在弹出的页面中选择数据连接类型，参考表1填写信息，单击“确定”，完成数据连接创建。创建完成后，可在对应数据连接的“操作”列对数据连接进行编辑、测试、删除等操作。 表1 创建数据连接信息 参数名称 参数描述 示例 数据连接类型 选择数据连接的类型，包含HDFS、Kafka、Redis。
010 SparkStructuredStreamingJavaExample 在Spark应用中，通过使用StructuredStreaming调用Kafka接口来获取单词记录，然后把单词记录分类统计，得到每个单词记录数。 SparkStructuredStreamingPythonExample
table.getSchema(); // Scan with a predicate on the 'key' column, returning the 'value' and "added" columns. List<String> projectColumns = new
一个开源分布式计算平台，可以充分利用集群的计算和存储能力，完成海量数据的处理。企业自行部署Hadoop系统有成本高，周期长，难运维和不灵活等问题。 针对上述问题，华为云提供了大数据MapReduce服务（MRS），MRS是一个在华为云上部署和管理Hadoop系统的服务，一键即可部
在进行应用开发时，要准备的开发和运行环境如表1所示。 表1 开发环境 准备项 说明 操作系统 开发环境：Windows系统，推荐Windows 7以上版本。 运行环境：Windows或Linux系统。 如需在本地调测程序，运行环境需要和集群业务平面网络互通。 安装JDK 开发和运行环境的基本配置，版本要求如下：
table.getSchema(); // Scan with a predicate on the 'key' column, returning the 'value' and "added" columns. List<String> projectColumns = new
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