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schemaFemaleInfo.registerTempTable("FemaleInfoTable"); // 执行SQL查询 Dataset<ROW> femaleTimeInfo = spark.sql("select * from " +
wordCounts = words.groupBy("word").count() # 开始运行将running counts打印到控制台的查询 query = wordCounts.writeStream\ .outputMode("complete")\
hive_sync.enable指定为false。 指定为false将导致新写入的分区无法同步到Hive Metastore中。由于缺失新写入的分区信息，查询引擎读取该时会丢数。 禁止指定Hudi的索引类型为INMEMORY类型。 该索引仅是为了测试使用。生产环境上使用该索引将导致数据重复。 建表示例
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。 public class FlinkSQLExecutor
配置Windows通过EIP访问安全模式集群HBase 操作场景 该章节通过指导用户配置集群绑定EIP，并配置HBase文件的方法，方便用户可以在本地对样例文件进行编译。 本章节以运行hbase-example中的样例为例进行说明。 操作步骤 为集群的每个节点申请弹性公网IP，并
开启Oozie HA机制 操作场景 Oozie多个节点同时提供服务的时候，通过ZooKeeper来提供高可用（HA）功能，防止单节点故障以及多节点同时处理一个任务。 MRS 3.3.1及之后版本Oozie默认开启HA机制，无需执行该章节操作。 对系统影响 操作过程中需要重启Ooz
flatMap(_.split(" ")).groupBy("value").count() //开始运行将运行计数打印到控制台的查询。 val query = wordCounts.writeStream .outputMode("complete")
secure=true 在样例工程对应的“*.java”文件下单击右键，在弹出菜单单击“Run '*.main()' ”，等待运行成功（默认样例为查询Hive表）。 JDBCExampleZk样例程序运行结果如下所示： ... principal is hivetest@HADOOP.COM
Encoders.STRING()).groupBy("value").count(); //开始运行将运行计数打印到控制台的查询。 StreamingQuery query = wordCounts.writeStream() .outputMode("complete")
据异步发送到各个shard的各个副本。整个过程数据异步发送，且数据会在一个节点临时存储，会导致网络、磁盘都会成为瓶颈，且写入成功后不一定能查询到最新一致性数据等问题。 父主题： ClickHouse宽表设计
开启Oozie HA机制 操作场景 Oozie多个节点同时提供服务的时候，通过ZooKeeper来提供高可用（HA）功能，防止单节点故障以及多节点同时处理一个任务。 本章节内容仅适用于MRS 3.1.2及之后版本。 对系统影响 操作过程中需要重启Oozie服务。重启过程中，Oozie服务无法提供服务。
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。 public class FlinkSQLExecutor
配置Windows通过EIP访问集群Spark 操作场景 该章节通过指导用户配置集群绑定EIP，并配置Spark文件的方法，方便用户可以在本地对样例文件进行编译。 本章节以运行SparkScalaExample样例为例进行说明。 操作步骤 为集群的每个节点申请弹性公网IP，并将本
配置Windows通过EIP访问普通模式集群HDFS 操作场景 该章节通过指导用户配置集群绑定EIP，并配置HDFS文件的方法，方便用户可以在本地对样例文件进行编译。 本章节以运行HdfsExample样例为例进行说明。 操作步骤 为集群的每个节点申请弹性公网IP，并将本地Win
配置Windows通过EIP访问集群Spark 操作场景 该章节通过指导用户配置集群绑定EIP，并配置Spark文件的方法，方便用户可以在本地对样例文件进行编译。 本章节以运行SparkScalaExample样例为例进行说明。 操作步骤 为集群的每个节点申请弹性公网IP，并将本
DD语义下的DAG，最后将DAG作为Spark的任务提交到Spark集群上进行计算，并合理利用Spark分布式内存计算能力，提高了Hive查询效率。 父主题： Hive
增大计算实例中单个Worker的内存大小 增大单个计算实例配置中的“Worker容器资源配置”的“容器内存（MB）”和“JVM”的“-Xmx”的值。 控制单个查询在单个Worker的内存使用大小 在“自定义配置”中单击“增加”，添加2个同名参数“query.max-memory-per-node”，
wordCounts = words.groupBy("word").count() # 开始运行将running counts打印到控制台的查询 query = wordCounts.writeStream\ .outputMode("complete")\
wordCounts = words.groupBy("word").count() # 开始运行将running counts打印到控制台的查询 query = wordCounts.writeStream\ .outputMode("complete")\
权限信息等）缓存起来，后续访问时不需要再次访问Hive metastore，在Hive数据源的表数据变化不频繁的场景下，可以一定程度上提升查询的性能。 调整HetuEngine元数据缓存步骤 使用HetuEngine管理员用户登录FusionInsight Manager页面，选择“集群
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