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'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
用户需要通过数据特征灵活配置HDFS文件数据块的存储节点。通过设置HDFS目录/文件对应一个标签表达式，同时设置每个DataNode对应一个或多个标签，从而给文件的数据块存储指定了特定范围的DataNode。 当使用基于标签的数据块摆放策略，为指定的文件选择DataNode节点进行存放时，会根据文件的标签表达式选
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。
Kafka高级用户组。添加入本组的用户，拥有所有主题的读写权限。 kafka Kafka普通用户组。添加入本组的用户，需要被kafkaadmin组用户授予特定主题的读写权限，才能访问对应主题。 前提条件 已安装客户端。 用户已明确业务需求，并准备一个属于kafkaadmin组的用户，作为Kafka管理员用户。例如“admin”。
访问Hue WebUI的Loader页面。 管理Loader连接。 创建作业，选择数据源的连接以及保存数据的连接。 运行作业，完成数据迁移。 Loader页面介绍 Loader页面是基于开源Sqoop WebUI的图形化数据迁移管理工具，该页面托管在Hue的WebUI中。进入Loader页面请执行以下操作：
色，该用户组原则上将不具有任何组件资源的权限。 部分组件针对特定的默认用户组，系统默认赋予了部分权限。 用户 系统的访问者，每个用户的权限由该用户关联的用户组和角色所对应的权限构成，用户需要加入用户组或者关联角色来获得对应的权限。 基于策略的权限控制 Ranger组件通过PBAC（policy-based
> 告警 > 阈值设置 > 待操作集群的名称 > Doris > 队列 > BE的各种定期汇报任务在FE端的队列长度 (FE)”。 单击“平滑次数”后的编辑按钮，根据实际使用情况，修改平滑次数配置项，单击“确定”。 单击“操作”列的“修改”，基于实际使用情况，更改告警阈值，单击“确定”。
上，具备高度容错特性，支持高吞吐量数据访问的分布式文件系统，非常适合大规模数据集应用。 HDFS适用于如下场景： 处理海量数据（TB或PB级别以上） 需要很高的吞吐量 需要高可靠性 需要很好的可扩展能力 MRS对外提供了基于HDFS组件的应用开发样例工程，本实践用于指导您创建MR
Oozie是一个用来管理Hadoop任务的工作流引擎，Oozie流程基于有向无环图（Directed Acyclical Graph）来定义和描述，支持多种工作流模式及流程定时触发机制。易扩展、易维护、可靠性高，与Hadoop生态系统各组件紧密结合。 Oozie流程的三种类型： Workflow
Native引擎是通过使用向量化的C++加速库，实现对Spark算子性能加速的一种技术方案。传统的SparkSQL是基于行式数据，通过JVM的codegen来实现查询加速的，由于JVM对生成的java代码存在各种约束，比如方法长度，参数个数等，以及行式数据对内存带宽的利用率不足，因此存在性
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”。
用户需要通过数据特征灵活配置HDFS文件数据块的存储节点。通过设置HDFS目录/文件对应一个标签表达式，同时设置每个DataNode对应一个或多个标签，从而给文件的数据块存储指定了特定范围的DataNode。 当使用基于标签的数据块摆放策略，为指定的文件选择DataNode节点进行存放时，会根据文件的标签表达式选
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
'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
假定HBase的table1表存储用户当天消费的金额信息，table2表存储用户历史消费的金额信息。 现table1表有记录key=1,cf:cid=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。
0版本引入了创建幂等性Producer的功能，开启此特性后，Producer自动升级成幂等性Producer，当Producer发送了相同字段值的消息后，Broker会自动感知消息是否重复，继而避免数据重复。需要注意的是，这个特性只能保证单分区上的幂等性，即一个幂等性Producer能够保证某个主题的一个分区
在启用Kerberos认证的集群中，用户使用Kafka前需要拥有对应的权限。MRS集群支持将Kafka的使用权限，授予不同用户。 Kafka默认用户组如表1所示。 Kafka支持两种鉴权插件：“Kafka开源自带鉴权插件”和“Ranger鉴权插件”。 本章节描述的是基于“Kafka开源自带鉴权插件”的用户权限管理。如果想使用
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