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选择“JDK” 在弹出的“Select Home Directory for JDK”窗口，选择对应的JDK目录，然后单击“OK”。 完成JDK选择后，单击“Apply”。 选择“Project”，在“Project SDK”下的下拉菜单中选择在“SDKs”中添加的JDK，在“Project
ark不带聚合函数的关联子查询SQL语法。 使用约束 支持形如“select id, (select group_name from emp2 b where a.group_id=b.group_id) as banji from emp1 a”的关联子查询SQL语法。 支持形如“select
表1中“权限名称”列为IoTDB开源支持的相关权限，如果MRS用户需要使用对应的权限进行相关操作，则需参考表1中“用户需要的权限”列在Manager上赋予对应用户相应的权限，相关操作请参见创建IoTDB权限角色。 表1 IoTDB权限一览 权限名称 说明 用户需要的权限 示例 SET_STORAGE_GROUP
“固定宽度文件输入”算子，将文件的每一行，按可配置长度的字符或字节，转换成多个输入字段。 输入与输出 输入：文本文件 输出：多个字段 参数说明 表1 算子参数说明 参数 含义 类型 是否必填 默认值 换行符 用户根据数据实际情况，填写字符串作为换行符。支持任何字符串。默认使用操作系统的换行符。 string
exampleUser为提交任务的用户名。 在提交任务的用户和非job.properties文件均无变更的前提下，客户端安装目录/Oozie/oozie-client-*/examples目录一经上传HDFS，后续可重复使用，无需多次提交。 解决Spark和Yarn关于jetty的jar冲突。 hdfs
and t3.id2='123'; 查看执行计划会发现t3的id2=123的过滤条件丢失。 因此，建议修改“hive.cbo.enable”参数值为“true”再重新执行对应的SQL。 关联查询的字段类型需保持一致 两个表进行关联查询时，建议关联的字段类型保持一致。如果关联字段类型
exampleUser为提交任务的用户名。 在提交任务的用户和非job.properties文件均无变更的前提下，客户端安装目录/Oozie/oozie-client-*/examples目录一经上传HDFS，后续可重复使用，无需多次提交。 解决Spark和Yarn关于jetty的jar冲突。 hdfs
FlinkServer作业对接DWS表 FlinkServer作业对接JDBC FlinkServer作业对接HBase表 FlinkServer作业对接HDFS文件系统 FlinkServer作业对接Hive表 FlinkServer作业对接Hudi表 创建FlinkServer作业对接Kafka消息队列
WHERE region.regionkey = nation.regionkey) IN 确定子查询生成的任意值是否等于给定的表达式。 IN的结果遵循null的标准规则。 子查询必须只生成一列： SELECT name FROM nation WHERE regionkey IN
用户使用配套版本的API。 Spark Core常用接口 Spark主要使用到如下这几个类： JavaSparkContext：是Spark的对外接口，负责向调用该类的Java应用提供Spark的各种功能，如连接Spark集群，创建RDD，累积量和广播量等。它的作用相当于一个容器。
配置Flink作业时，可通过在FlinkServer WebUI的Flink作业开发界面添加自定义参数“table.optimizer.multi-join-enabled”为“true”开启MultiJoin算子功能，可参考如何创建FlinkServer作业。 SQL示例： CREATE
SQL提供对HiveQL的高度兼容性，Impala使用SQL作为其查询语言，为了保护用户在技能开发和查询设计上的投资，Impala提供了与Hive查询语言（HiveQL）的高度兼容性。 由于Impala使用与Hive相同的元数据存储来记录有关表结构和属性的信息，因此Impala可以访问通过本机Impala
作业配置完成。 在“作业管理”的作业列表中，找到创建的作业名称，单击操作列的“启动”，等待作业启动。 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：
Streaming三个组件，其应用开发流程都是相同的。 开发流程中各阶段的说明如图1和表1所示。 图1 Spark应用程序开发流程 表1 Spark应用开发的流程说明 阶段 说明 参考文档 了解基本概念 在开始开发应用前，需要了解Spark的基本概念，根据实际场景选择需要了解的概念，分为Spark Core基本概念、Spark
选择“作业管理”的“表/文件迁移”页签，在待运行作业的“操作”列单击“运行”，即可开始HBase数据迁移。 迁移完成后，可以在目的端集群和源端集群的HBase Shell命令行中，通过同样的查询语句，对比查询结果进行验证。 例如： 在目的端集群和源端集群上通过查询BTable表的记录数来
配置使用分布式缓存执行MapReduce任务 配置MapReduce shuffle address 配置MapReduce集群管理员列表 通过Windows系统提交MapReduce任务 配置MapReduce任务日志归档和清理机制 MapReduce性能调优 MapReduce日志介绍 MapReduce常见问题
ClickHouse逻辑视图设计 建议如下： 业务逻辑上有很多比较复杂的SQL运算，可以封装为一个视图，后续查询时只查询视图，简化业务查询使用。 如果业务间有权限隔离诉求，可将部分数据查询封装到视图中，使用视图方只能看到视图下有限行及列的数据。 父主题： ClickHouse应用开发规范
JDBC驱动的加载 客户端程序以JDBC的形式连接Impalad时，需要首先加载Hive的JDBC驱动类org.apache.hive.jdbc.HiveDriver。 所以在客户端程序开始前，必须先使用当前类加载器加载该驱动类。 如果classpath下没有相应的jar包，则客户端程序抛出Class
配置Windows通过EIP访问普通模式集群Hive 使用IBM JDK产生异常“Problem performing GSS wrap”如何处理 父主题： Hive开发指南（普通模式）
API访问服务端进行Hive的相关操作。本文中的Hive客户端特指Hive client的安装目录，里面包含通过Java API访问Hive的样例代码。 HiveQL语言 Hive Query Language，类SQL语句。 HCatalog HCatalog是建立在Hive元数据之上的一个表信息
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