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配置列统计值直方图Histogram用以增强CBO准确度 配置场景 Spark优化sql的执行，一般的优化规则都是启发式的优化规则，启发式的优化规则，仅仅根据逻辑计划本身的特点给出优化，没有考虑数据本身的特点，也就是未考虑算子本身的执行代价。Spark在2.2中引入了基于代价的优
配置列统计值直方图Histogram用以增强CBO准确度 配置场景 Spark优化sql的执行，一般的优化规则都是启发式的优化规则，启发式的优化规则，仅仅根据逻辑计划本身的特点给出优化，没有考虑数据本身的特点，也就是未考虑算子本身的执行代价。Spark在2.2中引入了基于代价的优
选择安全区内包含的服务及具体资源。 在“Select Resource Services”中选择服务后，需要在“Resource”列中添加具体的资源对象，例如HDFS服务器的文件目录、Yarn的队列、Hive的数据库及表、HBase的表及列。 /testzone 例如针对HDFS中的“/t
parseInt(hbase1Value) + Integer.parseInt(hbase2Value); // 设置结果到put对象 put.addColumn(Bytes.toBytes(columnFamily), Bytes.toBytes(qualifier)
resultValue = hbase1Value.toInt + hbase2Value.toInt // 设置结果到put对象 put.addColumn(Bytes.toBytes(columnFamily), Bytes.toBytes(qualifier)
resultValue = hbase1Value.toInt + hbase2Value.toInt // 设置结果到put对象 put.addColumn(Bytes.toBytes(columnFamily), Bytes.toBytes(qualifier)
parseInt(hbase1Value) + Integer.parseInt(hbase2Value); // 设置结果到put对象 put.addColumn(Bytes.toBytes(columnFamily), Bytes.toBytes(qualifier)
tions并在IoTDBSource中实现抽象方法convert()，convert()定义了您希望如何转换行数据。 其中在Session对象的参数里，设置IoTDBServer所在的节点IP、端口、用户名和密码。 待连接的IoTDBServer所在的节点IP地址，可通过登录FusionInsight
resultValue = hbase1Value.toInt + hbase2Value.toInt // 设置结果到put对象 put.addColumn(Bytes.toBytes(columnFamily), Bytes.toBytes(qualifier)
1.5及其之后版本支持。 对比项 节点组维度 资源池维度 弹性伸缩对象 Task节点组内的所有节点 弹性伸缩策略指定资源池内的Task节点 扩容节点资源池归属 default资源池 弹性伸缩策略指定资源池 缩容对象 Task节点组内随机缩容 弹性伸缩策略指定资源池内随机缩容 前提条件
创建Bucket索引表调优 Bucket索引常用设置参数： Spark： hoodie.index.type=BUCKET hoodie.bucket.index.num.buckets=5 Flink index.type=BUCKET hoodie.bucket.index.num
在Linux环境中调测Spark应用 在程序代码完成开发后，您可以上传至Linux客户端环境中运行应用。使用Scala或Java语言开发的应用程序在Spark客户端的运行步骤是一样的。 使用Python开发的Spark应用程序无需打包成jar，只需将样例工程复制到编译机器上即可。
ontext和主体程序。 初始化SparkContext：构建Spark Application的运行环境。 构建SparkContext对象，如： new SparkContext(master, appName, [SparkHome], [jars]) 参数介绍： mast
在Linux环境中调测Spark应用 在程序代码完成开发后，您可以上传至Linux客户端环境中运行应用。使用Scala或Java语言开发的应用程序在Spark客户端的运行步骤是一样的。 使用Python开发的Spark应用程序无需打包成jar，只需将样例工程复制到编译机器上即可。
在Linux环境中编包并运行Spark程序 操作场景 在程序代码完成开发后，您可以上传至Linux客户端环境中运行应用。使用Scala或Java语言开发的应用程序在Spark客户端的运行步骤是一样的。 使用Python开发的Spark应用程序无需打包成jar，只需将样例工程复制到编译机器上即可。
在Linux环境中编包并运行Spark程序 操作场景 在程序代码完成开发后，您可以上传至Linux客户端环境中运行应用。使用Scala或Java语言开发的应用程序在Spark客户端的运行步骤是一样的。 使用Python开发的Spark应用程序无需打包成jar，只需将样例工程复制到编译机器上即可。
在本地Windows环境中调测Spark应用 在程序代码完成开发后，您可以在Windows环境中运行应用。使用Scala或Java语言开发的应用程序在IDEA端的运行步骤是一样的。 Windows环境中目前只提供通过JDBC访问Spark SQL的程序样例代码的运行，其他样例代码暂不提供。
组件WebUI便捷访问 大数据组件都有自己的WebUI页面管理自身系统，但是由于网络隔离的原因，用户并不能很简便地访问到该页面。 例如访问HDFS的WebUI页面，传统的操作方法是需要用户创建ECS，使用ECS远程登录组件的UI，这使得组件的页面UI访问很是繁琐，对于很多初次接触大数据的用户很不友好。
connection = ConnectionFactory.createConnection(hbConf); // 获取table对象 table = connection.getTable(TableName.valueOf(tableName));
parseInt(hbase1Value) + Integer.parseInt(hbase2Value); // 设置结果到put对象 put.addColumn(Bytes.toBytes(columnFamily), Bytes.toBytes(qualifier)
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