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Core为Spark的内核模块，主要负责任务的执行，用于编写spark应用程序；Spark SQL为执行SQL的模块。 场景说明 假定用户有某个周末网民网购停留时间的日志文本，基于某些业务要求，要求开发Spark应用程序实现如下要求： 统计日志文件中本周末网购停留总时间超过2个小时的女性网民信息。
Scala或Java语言开发的应用程序在Flink客户端的运行步骤是相同的。 基于YARN集群的Flink应用程序不支持在Windows环境下运行，只支持在Linux环境下运行。 操作步骤 在IntelliJ IDEA中，在生成Jar包之前配置工程的Artifacts信息。 在IDEA主页面，选择“File
假定Hive的person表存储用户当天消费的金额信息，HBase的table2表存储用户历史消费的金额信息。 现person表有记录name=1,account=100，表示用户1在当天消费金额为100元。 table2表有记录key=1,cf:cid=1000，表示用户1的历史消息记录金额为1000元。
SQL中支持基于行的哈希聚合算法，即使用快速聚合hashmap作为缓存，以提高聚合性能。hashmap替代了之前的ColumnarBatch支持，从而避免拥有聚合表的宽模式（大量key字段或value字段）时产生的性能问题。 操作步骤 要启动聚合算法优化，在Spark客户端的“spark-defaults
Plugin 用户可以自定义一些函数，用于扩展SQL以满足个性化的需求，这类函数称为UDF。 本章节主要介绍开发和应用HetuEngine Function Plugin的具体步骤。 MRS 3.2.1及以后版本，需要基于JDK17.0.4及以上版本开发。本章节以MRS 3.3.0版本为例。
是否自动清除 14000 紧急 是 告警参数 参数名称 参数含义 来源 产生告警的集群名称。 服务名 产生告警的服务名称。 角色名 产生告警的角色名称。 主机名 产生告警的主机名。 对系统的影响 无法为基于HDFS服务的HBase和MapReduce等上层部件提供服务。用户无法读写文件。 可能原因
2 2 1 1 1 1 2 2 对于以上结果的第一条为什么是(NULL,0)而不是(NULL,4)。 回答 在进行rollup和cube操作时，用户通常是基于维度进行分析，需要的是度量的结果，因此不会对维度进行聚合操作。 例如当前有表src(d1, d2,
jobid 删除的Job的ID 返回结果 参数 描述 user 提交Job的用户。 status 包含Job状态信息的JSON对象。 profile 包含Job信息的JSON对象。WebHCat解析JobProfile对象中的信息，该对象因Hadoop版本不同而不同。 id Job的ID。
通过比较增量数据与存量数据的preCombineField字段值的大小来决定同主键的存量数据是否能被同主键的增量数据更新。在同主键的增量数据的preCombineField字段值绝对大于同主键的存量数据的preCombineField字段值时，同主键的增量数据将会被更新。 Ove
Hudi表对应的Hive外部表介绍 Hudi源表对应一份HDFS的数据，通过Spark组件、Flink组件或者Hudi客户端，可以将Hudi表的数据映射为Hive外部表，基于该外部表，Hive可以进行实时视图查询、读优化视图查询以及增量视图查询。 根据Hudi源表的类型的不同，提供不同的视图查询：
当前HetuEngine仅支持UDF JAR文件存放在“hdfs://资源URI”的HDFS中。 因修改函数或增加函数而导致的重新上传JAR文件，HetuEngine会默认缓存5分钟，不会即时生效，5分钟后才会进行JAR文件的更新和重新加载。 使用HetuEngine UDF 使用客户端访问：
DFS中执行增、删、改、查数据的操作时，必须获取对应的TGT和ST，用于本次安全访问的认证。 应用开发认证 MRS各组件提供了应用开发接口，用于用户或者上层业务产品集群使用。在应用开发过程中，安全模式的集群提供了特定的应用开发认证接口，用于应用程序的安全认证与访问。例如hadoop-common
设置此权限，拥有Topic的创建、删除等权限，但是不具备任何Topic的生产和消费权限。 设置用户对Topic的生产权限 在“配置资源权限”的表格中选择“待操作集群的名称 > Kafka > Kafka Topic生产和消费权限”。 在指定Topic的“权限”列，勾选“Kafka生产者权限”。
2 2 1 1 1 1 2 2 对于以上结果的第一条为什么是(NULL,0)而不是(NULL,4)。 回答 在进行rollup和cube操作时，用户通常是基于维度进行分析，需要的是度量的结果，因此不会对维度进行聚合操作。 例如当前有表src(d1, d2,
通过Flink作业处理OBS数据 通过Spark Streaming作业消费Kafka数据 通过Flume采集指定目录日志系统文件至HDFS 基于Kafka的Word Count数据流统计案例 实时OLAP数据分析 物联网时序数据分析
jobid 删除的Job的ID 返回结果 参数 描述 user 提交Job的用户。 status 包含Job状态信息的JSON对象。 profile 包含job信息的json对象。WebHCat解析JobProfile对象中的信息，该对象因Hadoop版本不同而不同。 id Job的id。
'cf:cid', '1000' 开发思路 查询table1表的数据。 根据table1表数据的key值去table2表做查询。 把前两步相应的数据记录做相加操作。 把上一步骤的结果写到table2表。 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环境中调测Spark应用。
Cost Based Optimization），系统会自动根据表的统计信息，例如数据量、文件数等，选出合适计划提高多表Join的效率。Hive需要先收集表的统计信息后才能使CBO正确的优化。 CBO优化器会基于统计信息和查询条件，尽可能地使Join顺序达到更优。但是也可能存在特
Cost Based Optimization），系统会自动根据表的统计信息，例如数据量、文件数等，选出合适计划提高多表Join的效率。Hive需要先收集表的统计信息后才能使CBO正确的优化。 CBO优化器会基于统计信息和查询条件，尽可能地使join顺序达到合适。但是也可能存在特
Scala或Java语言开发的应用程序在Flink客户端的运行步骤是一样的。 基于YARN集群的Flink应用程序不支持在Windows环境下运行，只支持在Linux环境下运行。 操作步骤 在IntelliJ IDEA中，在生成Jar包之前配置工程的Artifacts信息。 在IDEA主页面，选择“File
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