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ase表及其中的数据进行操作。 开发思路 创建包含了要删除的rowkey信息的RDD。 以HBaseContext的方式操作HBase，通过HBaseContext的bulkDelete接口对HBase表上这些rowKey对应的数据进行删除。 运行前置操作 安全模式下Spark
HDFS C API接口介绍 功能简介 C语言应用开发代码样例中所涉及的文件操作主要包括创建文件、读写文件、追加文件、删除文件。完整和详细的接口请直接参考官网上的描述以了解其使用方法： http://hadoop.apache.org/docs/r3.1.1/hadoop-pro
'bulktable','cf1' 开发思路 创建RDD。 以HBaseContext的方式操作HBase，将上面生成的RDD写入HBase表中。 打包项目 通过IDEA自带的Maven工具，打包项目，生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中编包并运行Spark程序。 将打包生成的jar包上
y对应的数据。 数据规划 基于BulkPut接口使用章节创建的HBase表及其中的数据进行操作。 开发思路 创建包含了要获取的rowkey信息的RDD。 以HBaseContext的方式操作HBase，通过HBaseContext的bulkGet接口获取HBase表上这些rowKey对应的数据。
数据进行删除。 数据规划 基于BulkPut接口使用章节创建的HBase表及其中的数据进行操作。 开发思路 创建包含了要删除的rowkey信息的RDD。 以HBaseContext的方式操作HBase，通过HBaseContext的bulkDelete接口对HBase表上这些rowKey对应的数据进行删除。
（User-Defined Functions）插入自己的处理代码并在查询中使用它们。 按实现方式，UDF有如下分类： 普通的UDF，用于操作单个数据行，且产生一个数据行作为输出。 用户定义聚集函数UDAF（User-Defined Aggregating Functions），
初始化HDFS 功能简介 在使用HDFS提供的API之前，需要先进行HDFS初始化操作。过程为： 加载HDFS服务配置文件。 实例化Filesystem。 代码样例 如下是代码片段，详细代码请参考com.huawei.bigdata.hdfs.examples中的HdfsExample类。
HDFS C API接口介绍 功能简介 C语言应用开发代码样例中所涉及的文件操作主要包括创建文件、读写文件、追加文件、删除文件。完整和详细的接口请直接参考官网上的描述以了解其使用方法：http://hadoop.apache.org/docs/r3.1.1/hadoop-proj
y对应的数据。 数据规划 基于BulkPut接口使用章节创建的HBase表及其中的数据进行操作。 开发思路 创建包含了要获取的rowkey信息的RDD。 以HBaseContext的方式操作HBase，通过HBaseContext的bulkGet接口获取HBase表上这些rowKey对应的数据。
建表必须指定primaryKey和preCombineField。 Hudi表提供了数据更新的能力和幂等写入的能力，该能力要求数据记录必须设置主键用来识别重复数据和更新操作。不指定主键会导致表丢失数据更新能力，不指定preCombineField会导致主键重复。 参数名称 参数描述 输入值 说明 primaryKey
DBService默认端口20050或20051被占用 问题背景与现象 执行DBService服务重启操作时，DBService服务启动失败，打印的错误日志中出现20050或20051端口被占用等信息。 原因分析 由于DBService使用的默认端口20050或20051被其他进程占用。
'f1','f2' 开发思路 将要导入的数据构造成RDD。 以HBaseContext的方式操作HBase，通过HBaseContext的bulkLoad接口将rdd写入HFile中。 运行前置操作 安全模式下Spark Core样例代码需要读取两个文件（user.keytab、krb5
FS Action 功能描述 HDFS文件操作节点，支持对HDFS文件及目录的创建、删除、授权功能。 参数解释 FS Action节点中包含的各参数及其含义，请参见表1。 表1 参数含义 参数 含义 name FS活动的名称 delete 删除指定的文件和目录的标签 move 将文件从源目录移动到目标目录的标签
'cf1' 开发思路 将要导入的数据构造成RDD。 以HBaseContext的方式操作HBase，通过HBaseContext的foreachPatition接口将数据并发写入HBase中。 运行前置操作 安全模式下Spark Core样例代码需要读取两个文件（user.keytab、krb5
RegisterServerHandler registerServerHandler, int numberOfSubscribedJobs) name：为本NettySink的名称。 topic：为本NettySink产生数据的Topic，每个不同的NettySink（并发度
RegisterServerHandler registerServerHandler, int numberOfSubscribedJobs) name：为本NettySink的名称。 topic：为本NettySink产生数据的Topic，每个不同的NettySink（并发度
由于窗口使用自定义窗口，这时窗口的状态使用ListState，且同一个key值下，value的值非常多，每次新的value值到来都要使用RocksDB的merge()操作；触发计算时需要将该key值下所有的value值读出。 RocksDB的方式为merge()->merge()....->merge()-
use的开发过程，并且对关键的接口函数有所了解。 开发思路 ClickHouse作为一款独立的DBMS系统，使用SQL语言就可以进行常见的操作。以下开发程序示例中，全部通过clickhouse-jdbc API接口来进行描述。 设置属性 建立连接 创建库 创建表 插入数据 查询数据
由于窗口使用自定义窗口，这时窗口的状态使用ListState，且同一个key值下，value的值非常多，每次新的value值到来都要使用RocksDB的merge()操作；触发计算时需要将该key值下所有的value值读出。 RocksDB的方式为merge()->merge()....->merge()-
Colocation（同分布）是HDFS提供的数据分布控制功能，利用HDFS Colocation接口，可以将存在关联关系或者可能进行关联操作的数据存放在相同的存储节点上。 Hive支持HDFS的Colocation功能，即在创建Hive表时，通过设置表文件分布的locator信
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