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forName(HIVE_DRIVER); 填写正确的用户名，获取JDBC连接，确认Impala SQL的类型（DDL/DML），调用对应的接口执行Impala SQL，输出查询的列名和结果到控制台，关闭JDBC连接。 Connection connection = null; try {
JDBCExample为举例，具体以实际样例代码为准。 执行run.sh脚本，运行Jar包。 sh /opt/client/IoTDB/iotdb/run.sh 查看调测结果 运行结果会有如下成功信息： 图3 运行结果 父主题： 调测IoTDB应用
/src/main/resources com.huawei.bigdata.iotdb.KafkaConsumerMultThread 查看调测结果 运行结果会有如下成功信息： 父主题： 调测IoTDB应用
l.sh 登录ClickHouse客户端节点，连接服务端，具体请参考ClickHouse客户端使用实践。 执行如下命令，查询插入数据的本地表对应的分布式表，查看结果是否符合预期： select count(1) from testdb1.testtb1_all; 父主题： ClickHouse数据导入
可以勾选“同时重启上层服务。”一次性重启所有影响组件，期间将导致影响服务不可用，谨慎使用。 单击“确定”，等待服务重启成功。 选择“集群 > 主备集群容灾”，查看当前集群是否配置了主备容灾。 是，执行7。 否，操作结束。 主集群与容灾集群内ZooKeeper服务的“ssl.enabled”配置需保持
* 查询信息 * @param 查询信息所在的topic *@recordId 查询信息的ID */ RegisterRecord query(String topic, int recordId) throws Exception; /** * 查询某个Topic是否存在
options(**hudi_options). \ mode("overwrite"). \ save(basePath) 查询数据： tripsSnapshotDF = spark. \ read. \ format("hudi"). \ load(basePath
Bucket表，可以开启桶裁剪提升主键点查效率 示例： 业务经常使用主键id作为查询条件，执行点查；比如select xxx where id = idx ... 。 建表时，可以加入如下属性，提升查询效率。默认配置下属性值等于primaryKey，即主键。 hoodie.bucket
访问FusionInsight Manager系统，进行查询、添加、删除等操作。 流程分解 根据上述的业务场景进行功能分解，需要开发的功能点如表1所示。 表1 在Manager中开发的功能 序号 步骤 代码实现 1 添加用户 请参见添加Manager用户。 2 查找用户 请参见查找Manager用户。 3 修改用户
选择“false”，表示关闭压缩。 true 单击“保存并运行”，开始保存并运行作业。 查看作业完成情况 进入“Loader WebUI”界面，待“状态”显示“成功”则说明作业完成。 图4 查看作业 父主题： 数据导出
选择“false”，表示关闭压缩。 true 单击“保存并运行”，开始保存并运行作业。 查看作业完成情况 进入“Loader WebUI”界面，待“状态”显示“成功”则说明作业完成。 图4 查看作业 父主题： 创建Loader数据导出作业
*”。例如要筛选以“test”开头的对象，请输入“test.*”。例如要输入以“test”结尾的对象，请输入“.*test”。 单击“刷新”，在“目录名称”查看筛选的目录。 单击“同步”保存筛选结果。 输入正则表达式时，可以使用和增加或删除一条表达式。 如果已选择的表或目录不正确，可以单击“清除选中节点”清除勾选。
表名 “表方式”模式下存在，数据库表名。 test SQL语句 “SQL方式”模式下存在，配置要查询的SQL语句，使Loader可通过SQL语句查询结果并作为导入的数据。SQL语句需要有查询条件“WHERE ${CONDITIONS}”，否则无法正常工作。例如，“select * from
、职业信息。 基于某些业务要求，开发的Flink应用程序实现功能：实时的以根据业务2中消息记录的用户名字作为关键字，对两个业务数据进行联合查询。 数据规划 业务1的数据存储在Kafka组件中。向Kafka组件发送数据（需要有Kafka权限用户），并从Kafka组件接收数据。Kafka配置参见样例数据规划章节。
、职业信息。 基于某些业务要求，开发的Flink应用程序实现功能：实时的以根据业务2中消息记录的用户名字作为关键字，对两个业务数据进行联合查询。 数据规划 业务1的数据存储在Kafka组件中。向Kafka组件发送数据（需要有Kafka权限用户），并从Kafka组件接收数据。Kafka配置参见样例数据规划章节。
Core广播变量 操作场景 Broadcast（广播）可以把数据集合分发到每一个节点上，Spark任务在执行过程中要使用这个数据集合时，就会在本地查找Broadcast过来的数据集合。如果不使用Broadcast，每次任务需要数据集合时，都会把数据序列化到任务里面，不但耗时，还使任务变得很大。
在“脏数据目录”填写一个脏数据的保存位置，例如“/user/sqoop/obs2hdfs-dd”。 单击“保存并运行”。 在“管理作业界面”，查看作业运行结果。可以单击“刷新列表”获取作业的最新状态。 父主题： 使用Loader
分布式在Session内部做了缓存，实现客户端时避免每次读写都新建Session，或者使用SessionPool进行复用连接。 查询结果集ResultSet、SessionDataSet使用完成后注意关闭 查询结果集ResultSet、SessionDataSet使用完成后需要关闭，否则会造成服务资源浪费。 父主题：
定义和元数据查询。基于MRS的HCatalog功能，Hive、Mapreduce开发人员能够共享元数据信息，避免中间转换和调整，能够提升数据处理的效率。 WebHCat WebHCat运行用户通过Rest API来执行Hive DDL，提交Mapreduce任务，查询Mapreduce任务执行结果等操作。
义和元数据查询。基于Hive的HCatalog功能，Hive、MapReduce开发人员能够共享元数据信息，避免中间转换和调整，能够提升数据处理的效率。 WebHCat WebHCat运行用户通过Rest API来执行Hive DDL，提交MapReduce任务，查询MapReduce任务执行结果等操作。
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