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resultDataBuffer[i];//hbase2 row if (!resultData.isEmpty()) { // 查询hbase1Value String hbase1Value = ""; Iterator<Cell>
SQL应用程序的资源，也就是说不同的用户之间可以共享数据。ThriftServer启动时还会开启一个侦听器，等待JDBC客户端的连接和提交查询。所以，在配置ThriftServer的时候，至少要配置ThriftServer的主机名和端口，如果要使用Hive数据的话，还要提供Hive
sec 指定缓存中保存用户对应组信息的时间。单位：秒。 300 缓存中用户和组对应关系缓存时间，超过此时间用户信息才会再次通过id -Gn命令查询，在此期间，仅使用缓存中的用户和组对应关系。 zookeeper.connection.timeout.ms 连接ZooKeeper的超时时间。单位：毫秒。
resultDataBuffer(i) //hbase2 row if (!resultData.isEmpty) { // 查询hbase1Value var hbase1Value = "" val it = iteratorArray(i)
范围A到Z&a到z&0到9 Boolean 范围true或者false Decimal 默认值是(10,0) ，最大值是(38,38) 说明： 当进行带过滤条件的查询时，为了得到准确的结果，需要在数字后面加上BD。例如，select * from carbon_table where num = 1234567890123456
sec 指定缓存中保存用户对应组信息的时间。单位：秒。 300 缓存中用户和组对应关系缓存时间，超过此时间用户信息才会再次通过id -Gn命令查询，在此期间，仅使用缓存中的用户和组对应关系。 zookeeper.connection.timeout.ms 连接ZooKeeper的超时时间。单位：毫秒。
rkSQL应用程序的资源，也就是说不同的用户之间可以共享数据。JDBCServer启动时还会开启一个侦听器，等待JDBC客户端的连接和提交查询。所以，在配置JDBCServer的时候，至少要配置JDBCServer的主机名和端口，如果要使用hive数据的话，还要提供hive metastore的uris。
rkSQL应用程序的资源，也就是说不同的用户之间可以共享数据。JDBCServer启动时还会开启一个侦听器，等待JDBC客户端的连接和提交查询。所以，在配置JDBCServer的时候，至少要配置JDBCServer的主机名和端口，如果要使用hive数据的话，还要提供hive metastore的uris。
id=hoodie-delta-streamer offset.rang.limit=10000 指定HoodieDeltaStreamer执行参数（具体参数配置，请查看官网https://hudi.apache.org/ ）执行如下命令： spark-submit --master yarn --jars
SQL根据spark.sql.shuffle.partitions配置指定shuffle时的partition个数。此种方法在一个应用中执行多种SQL查询时缺乏灵活性，无法保证所有场景下的性能合适。开启Adaptive Execution后，Spark SQL将自动为每个shuffle过程动
SQL根据spark.sql.shuffle.partitions配置指定shuffle时的partition个数。此种方法在一个应用中执行多种SQL查询时缺乏灵活性，无法保证所有场景下的性能更优。开启Adaptive Execution后，Spark SQL将自动为每个shuffle过程动
务2会不定时收到1条消息记录，消息记录该用户的名字、职业信息。实现实时的以根据业务2中消息记录的用户名字作为关键字，对两个业务数据进行联合查询的功能。 父主题： Flink开发指南（普通模式）
务2会不定时收到1条消息记录，消息记录该用户的名字、职业信息。实现实时的以根据业务2中消息记录的用户名字作为关键字，对两个业务数据进行联合查询的功能。 父主题： Flink开发指南（安全模式）
running = false } } } 生成Table1和Table2，并使用Join对Table1和Table2进行联合查询，打印输出结果。 object SqlJoinWithSocket { def main(args: Array[String]):
算法。 流式处理（Streaming Processing）：支持秒级延迟的流式处理，可支持多种外部数据源。 查询分析（Query Analysis）：支持标准SQL查询分析，同时提供DSL（DataFrame）， 并支持多种外部输入。 本文档重点介绍Spark、Spark SQL和Spark
running = false } } } 生成Table1和Table2，并使用Join对Table1和Table2进行联合查询，打印输出结果。 object SqlJoinWithSocket { def main(args: Array[String]):
算法。 流式处理（Streaming Processing）：支持秒级延迟的流式处理，可支持多种外部数据源。 查询分析（Query Analysis）：支持标准SQL查询分析，同时提供DSL（DataFrame）， 并支持多种外部输入。 本文档重点介绍Spark、Spark SQL和Spark
选择验证环境上有数值（int或double类型）列的表，此处选择hive.default.test1，执行如下命令验证Function Plugin。 查询表。 select * from hive.default.test1; select * from hive.default.test1;
stream.context。 dstream.context是Streaming Context启动时从output Streams反向查找所依赖的DStream，逐个设置context。如果Spark Streaming应用创建1个输入流，但该输入流无输出逻辑时，则不会给它设
更改操作包括添加、删除或更新JAR文件。 dfs <dfs command> 执行dfs命令。 <query string> 执行Hive查询，并将结果打印到标准输出。 父主题： 使用Hive
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