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以及Oozie子流程。 Oozie开源增强特性 安全增强： 支持Oozie权限管理，提供管理员与普通用户两种角色。 支持单点登录登出，HTTPS访问以及审计日志。 父主题： 组件介绍
将其记录更新到目标CarbonData表中的表。 注意事项 以下是使用UPDATE命令的条件： 如果源表中的多个输入行与目标表中的单行匹配，则UPDATE命令失败。 如果源表生成空记录，则UPDATE操作将在不更新表的情况下完成。 如果源表的行与目标表中任何已有的行不对应，则UPDATE操作将完成，不更新表。 具有二级索引的表不支持UPDATE命令。
wholeStage 类型为Boolean。 当设置的值等于true时，表示开启codegeneration功能，即运行时对于某些特定的查询将动态生成各逻辑计划代码。 当设置的值等于false时，表示关闭codegeneration功能，运行时使用当前已有静态代码。 true 开启ExternalSort除配置spark
API样例程序 在Windows中调测程序 在Windows环境调测程序步骤请参考在Windows中调测程序。 在Linux环境调测程序 编译并生成Jar包，并将Jar包复制到与依赖库文件夹同级的目录“src/main/resources”下，具体步骤请参考在Linux调测程序。 使用
取数据并提供给map任务多条键值对进行处理，决定并行启动的map任务数目。MapReduce框架根据用户指定的OutputFormat，把生成的键值对输出为特定格式的数据。 map、reduce两个阶段都处理在<key,value>键值对上，也就是说，框架把作业的输入作为一组<key
val paraTool = ParameterTool.fromArgs(args) // 构造流图，将自定义Source生成的数据写入Kafka val messageStream: DataStream[String] = env.addSource(new
Streams样例程序 在Windows中调测程序 在Windows环境调测程序步骤请参考在Windows中调测程序。 在Linux环境调测程序 编译并生成Jar包，并将Jar包复制到与依赖库文件夹同级的目录“src/main/resources”下，具体步骤请参考在Linux调测程序。 使用
数据，并提供给map任务多条键值对进行处理，决定并行启动的map任务数目。MapReduce框架根据用户指定的OutputFormat，把生成的键值对输出为特定格式的数据。 map、reduce两个阶段都处理在<key,value>键值对上，也就是说，框架把作业的输入作为一组<key
到Manager，选择“集群 > 服务 > ClickHouse > 实例”，ClickHouseServer角色的IP。 查询id 内部生成的唯一ID。 查询语句 具体慢查询的SQL语句。 开始时间 慢查询的SQL语句的执行开始时间。 结束时间 慢查询的SQL语句的执行结束时间。
观察数据传输是否生效，例如在PgSQL数据库中对表进行插入数据操作，然后参考查看Kafka数据生产消费详情进入KafkaUI界面查看Kafka的Topic中是否有数据生成。 父主题： 创建CDL作业
将其记录更新到目标CarbonData表中的表。 注意事项 以下是使用UPDATE命令的条件： 如果源表中的多个输入行与目标表中的单行匹配，则UPDATE命令失败。 如果源表生成空记录，则UPDATE操作将在不更新表的情况下完成。 如果源表的行与目标表中任何已有的行不对应，则UPDATE操作将完成，不更新表。 具有二级索引的表不支持UPDATE命令。
wholeStage 类型为Boolean。 当设置的值等于true时，表示开启codegeneration功能，即运行时对于某些特定的查询将动态生成各逻辑计划代码。 当设置的值等于false时，表示关闭codegeneration功能，运行时使用当前已有静态代码。 true 开启ExternalSort除配置spark
read() .textFile(args[0]) .javaRDD(); //将每条记录的每列切割出来，生成一个Tuple JavaRDD<Tuple3<String,String,Integer>> person = data.map(new
数据，并提供给map任务多条键值对进行处理，决定并行启动的map任务数目。MapReduce框架根据用户指定的OutputFormat，把生成的键值对输出为特定格式的数据。 map、reduce两个阶段都处理在<key,value>键值对上，也就是说，框架把作业的输入作为一组<key
read() .textFile(args[0]) .javaRDD(); //将每条记录的每列切割出来，生成一个Tuple JavaRDD<Tuple3<String,String,Integer>> person = data.map(new
件”，根据待安装客户端节点的节点类型选择正确的平台类型后（x86选择x86_64，ARM选择aarch64）单击“确定”，等待客户端文件包生成后根据浏览器提示下载客户端到本地并解压。 例如，客户端文件压缩包为“FusionInsight_Cluster_1_Services_Client
API样例程序 在Windows中调测程序 在Windows环境调测程序步骤请参考在Windows中调测程序。 在Linux环境调测程序 编译并生成Jar包，并将Jar包复制到与依赖库文件夹同级的目录“src/main/resources”下，具体步骤请参考在Linux调测程序。 使用集群安装用户登录集群客户端节点。
Streams样例程序 在Windows中调测程序 在Windows环境调测程序步骤请参考在Windows中调测程序。 在Linux环境调测程序 编译并生成Jar包，并将Jar包复制到与依赖库文件夹同级的目录“src/main/resources”下，具体步骤请参考在Linux调测程序。 使用
read() .textFile(args[0]) .javaRDD(); //将每条记录的每列切割出来，生成一个Tuple JavaRDD<Tuple3<String,String,Integer>> person = data.map(new
ategy和value属性的值去判断是否要检查所有分区的TTL情况，如果需要检查并且检查出老化的分区，则逻辑删除老化的分区，逻辑删除操作会生成一个repalcecommit，等执行clean操作时会自动物理删除老化的分区。如果不需要检查，则跳过，进行下一次写入。 runInlin
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