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下面以编写一个AddDoublesUDF为例，说明UDF的编写和使用方法。 功能介绍 AddDoublesUDF主要用来对两个及多个浮点数进行相加，在该样例中可以掌握如何编写和使用UDF。 一个普通UDF必须继承自“org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF”。 一个普通UDF必须
ndHttpPostRequestWithString、sendHttpGetRequest方法，发送POST、GET请求，执行登录认证、导出用户、下载用户。 通过在“conf\log4j.properties”文件中配置日志打印信息，便于查看程序运行过程和结果。 默认已配置，具体填写示例如下：
下面以编写一个AddDoublesUDF为例，说明UDF的编写和使用方法。 功能介绍 AddDoublesUDF主要用来对两个及多个浮点数进行相加，在该样例中可以掌握如何编写和使用UDF。 一个普通UDF必须继承自“org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF”。 一个普通UDF必须
据的应用开发示例，实现数据分析、处理，并输出满足用户需要的数据信息。 另外以MapReduce访问HDFS、HBase、Hive为例，介绍如何编写MapReduce作业访问多个服务组件。帮助用户理解认证、配置加载等关键使用方式。 Presto presto-examples 该样
使用flink_admin登录Manager，选择“集群 > 服务 > Flink”，在“Flink WebUI”右侧，单击链接，访问Flink的WebUI。 参考如何创建FlinkServer作业，新建Flink SQL流作业，在作业开发界面进行如下作业配置。然后输入SQL，执行SQL校验通过后，启动作
分区设置操作 Hudi支持多种分区方式，如多级分区、无分区、单分区、时间日期分区。用户可以根据实际需求选择合适的分区方式，接下来将详细介绍Hudi如何配置各种分区类型。 多级分区 多级分区即指定多个字段为分区键，需要注意的配置项： 配置项 说明 hoodie.datasource.write
分区设置操作 Hudi支持多种分区方式，如多级分区、无分区、单分区、时间日期分区。用户可以根据实际需求选择合适的分区方式，接下来将详细介绍Hudi如何配置各种分区类型。 多级分区 多级分区即指定多个字段为分区键，需要注意的配置项： 配置项 说明 hoodie.datasource.write
了解其影响。”，再单击“确定”删除与服务资源的关联。 单击“确定”，等待界面提示租户创建成功。 MRS 3.3.0及之后版本集群，单击可以导出当前集群所有租户的基本信息。 通过Manager添加租户（MRS 2.x及之前版本） 在MRS Manager，单击“租户管理”。 单击“
m和DataSet API无缝集成，并支持用户自定义的标量函数，聚合函数以及表值函数。简化数据分析、ETL等应用的定义。下面代码示例展示了如何使用Flink SQL语句定义一个会话点击量的计数应用。 SELECT userId, COUNT(*) FROM clicks GROUP
引擎表迁移架构图 分布式表迁移： 分布式表不涉及表数据，只涉及表的元数据信息，迁移过程中会将源集群ClickHouse分布式表的元数据信息导出，然后将元数据信息修改为目标集群的ZooKeeper路径和副本，根据修改后的元数据信息在目标集群新建表即可。 非复制表和物化视图迁移： 针
下图清晰地描述了MapReduce算法的整个流程。 图3 算法流程 概念上shuffle就是一个沟通数据连接的桥梁，实际上shuffle这一部分是如何实现的呢，下面就以Spark为例讲一下shuffle在Spark中的实现。 Shuffle操作将一个Spark的Job分成多个Stage，
使用HBase客户端创建表操作案例可参考使用HBase客户端创建表，该视频以关闭Kerberos认证的MRS 3.1.0版本集群为例，介绍MRS集群创建成功后，如何使用HBase客户端创建表，往表中插入数据及修改表数据等操作。 因不同版本操作界面可能存在差异，相关视频供参考，具体以实际环境为准。 步骤一：创建MRS集群
登录Manager，选择“集群 > 服务 > Flink”，在“Flink WebUI”右侧，单击链接，访问Flink的WebUI。 参考如何创建FlinkServer作业，新建Flink SQL作业，作业类型选择“流作业”。在作业开发界面进行如下作业配置，并启动作业。需勾选“基
park2x实现。 本实践基于华为云MapReduce服务，用于指导您创建MRS集群后，使用Hive对原始数据进行导入、分析等操作，展示了如何构建弹性、低成本的离线大数据分析。 方案架构 Hive是建立在Hadoop上的数据仓库框架，提供大数据平台批处理计算能力，能够对结构化/半
使用Kafka客户端创建Topic案例可参考使用Kafka客户端创建Topic，该视频以未开启Kerberos认证的MRS 3.1.0版本集群为例，介绍MRS集群创建成功后，如何在Kafka客户端完成对Topic的创建、查询、删除等操作。 因不同版本操作界面可能存在差异，相关视频供参考，具体以实际环境为准。 步骤一：创建MRS集群
格式数据。 语法介绍 创建Stream Load导入任务 Stream Load通过HTTP协议提交和传输数据。该操作通过curl命令演示如何提交导入，也可以使用其他HTTP Client进行操作。 集群已启用Kerberos认证（安全模式）： curl -k --location-trusted
mor表，log中1900前的timestamp数据错误问题。 解决HetuEngine查询Hudi数据重复问题。 解决Manager中12小时以上监控数据无法导出的问题。 解决Manager中节点磁盘使用率和磁盘读速率无法显示一周数据的问题。 解决弹性伸缩场景下操作更新集群拓扑时，全表查询TBL_H
下图清晰地描述了MapReduce算法的整个流程。 图3 算法流程 概念上shuffle就是一个沟通数据连接的桥梁，实际上shuffle这一部分是如何实现的呢，下面就以Spark为例讲一下shuffle在Spark中的实现。 Shuffle操作将一个Spark的Job分成多个Stage，
下图清晰地描述了MapReduce算法的整个流程。 图3 算法流程 概念上shuffle就是一个沟通数据连接的桥梁，实际上shuffle这一部分是如何实现的呢，下面就以Spark为例讲解shuffle在Spark中的实现。 Shuffle操作将一个Spark的Job分成多个Stage，前
下图清晰地描述了MapReduce算法的整个流程。 图3 算法流程 概念上shuffle就是一个沟通数据连接的桥梁，实际上shuffle这一部分是如何实现的呢，下面就以Spark为例讲一下shuffle在Spark中的实现。 Shuffle操作将一个Spark的Job分成多个Stage，
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