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群组件信息文件以及用于安全认证的用户文件，可从已创建好的MRS集群中获取相关内容。 用于程序调测或运行的节点，需要与MRS集群内节点网络互通，同时配置hosts域名信息。 准备连接Hive集群配置文件 配置并导入样例工程 HIve提供了不同场景下的多种样例程序，用户可获取样例工程并导入本地开发环境中进行程序学习。
在Windows环境下的IntelliJ IDEA开发环境中，确认配置HetuEngine应用安全认证中得到的“user.keytab”和“krb5.conf”文件放到“resources”目录下，并根据实际路径和用户名修改“jaas-zk.conf”文件中的配置参数。 图1 将认证文件放置在resources目录下
protocol", protocol)”注释掉。 当Streaming DataFrame/Dataset中有新的可用数据时，outputMode用于配置写入Streaming接收器的数据。其默认值为“append”。 object SecurityKafkaWordCount { def
SecurityKafkaWordCount。 当Streaming DataFrame/Dataset中有新的可用数据时，outputMode用于配置写入Streaming接收器的数据。 public class SecurityKafkaWordCount { public static
Hive、HiveServer、MetaStore、WebHCat中均有该参数，请确保它们的参数值一致。 是，执行3。 否，执行7。 检查参数“javax.jdo.option.ConnectionURL”的值是否为“${javax.jdo.option.ConnectionURL.default}”。
图4 Project Defaults 在打开的“Project Structure”页面中，选择“SDKs”，单击加号添加JDK。 图5 添加JDK 在弹出的“Select Home Directoty for JDK”窗口，选择对应的JDK目录，然后单击“OK”。 图6 选择JDK目录
sh generate_keystore.sh 'password'”。命令中如果携带认证密码信息可能存在安全风险，在执行命令前建议关闭系统的history命令记录功能，避免信息泄露。 密码不允许包含“#”。 使用该generate_keystore.sh脚本前需要在客户端目录下执行source
builder.createTopology()); } 部署运行及结果查看 导出本地jar包，请参见打包Strom样例工程应用。 将1中导出的本地Jar包，4中获取的配置文件和5中获取的jar包合并统一打出完整的业务jar包，请参见打包Strom应用业务。 执行命令提交拓扑。 storm
创建RDD。 以数据源的方式操作HBase，将上面生成的RDD写入HBase表中。 读取HBase表中的数据，并且对其进行简单的操作。 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环境中编包并运行Spark程序。 将打包生成的jar包上传到
创建RDD。 以数据源的方式操作HBase，将上面生成的RDD写入HBase表中。 读取HBase表中的数据，并且对其进行简单的操作。 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。 将打包生成的jar包上传到S
-- 删除分区表数据（删除where子句指定的分区所有数据） delete from hive.web.page_views where ds=date '2020-07-17' and country='US'; --用指定列的查询结果创建新表orders_column_aliased：
图4 Project Defaults 在打开的“Project Structure”页面中，选择“SDKs”，单击加号添加JDK。 图5 添加JDK 在弹出的“Select Home Directoty for JDK”窗口，选择对应的JDK目录，然后单击“OK”。 图6 选择JDK目录
alias("word")) # 生成正在运行的word count wordCounts = words.groupBy("word").count() # 开始运行将running counts打印到控制台的查询 query = wordCounts
alias("word")) # 生成正在运行的word count wordCounts = words.groupBy("word").count() # 开始运行将running counts打印到控制台的查询 query = wordCounts
提供了元数据缓存的功能，当首次访问Hive数据源的库或表时，会将该库或表的元数据信息（数据库名、表名、表字段、分区信息、权限信息等）缓存起来，后续访问时不需要再次访问Hive metastore，在Hive数据源的表数据变化不频繁的场景下，可以一定程度上提升查询的性能。 调整HetuEngine元数据缓存步骤
JDBCServer支持多用户多并发接入，但当并发任务数量较高的时候，默认的JDBCServer配置将无法支持，因此需要进行优化来支持该场景。 操作步骤 设置JDBCServer的公平调度策略。 Spark默认使用FIFO（First In First Out）的调度策略，但对于多并发的场景，使用FIFO策略容易导
通过“AS”关联分布式表和本地表，保证分布式表的字段定义跟本地表一致。 分布式表引擎的参数说明： default_cluster：集群名称。 default：本地表所在库名。 my_table_local：本地表名。 rand()：可选参数，分片键（sharding key），可以是表中一列的原始数据（如did），也可以是函数调用的结果。
Sqlline接口介绍 可以直接使用sqlline.py在服务端对HBase进行SQL操作。Phoenix的sqlline接口与开源社区保持一致，请参见http://phoenix.apache.org/。 Sqlline常用语法见表1，常用函数见表2，命令行使用可以参考Phoenix命令行操作介绍章节。
torm等进行细粒度的数据访问控制。用户可以利用Ranger提供的前端WebUI控制台通过配置相关策略来控制用户对这些组件的访问权限 。 Ranger架构如图1所示 图1 Ranger结构 表1 结构图说明 名称 描述 RangerAdmin Ranger的管理角色，拥有策略管理
数据去重的key需要提前在应用中进行sharding计算，保证相同的key会sharding到同一个shard，才能保证后续相同的key字段数据sharding到同一个shard进行数据的精确去重。 父主题： ClickHouse常用SQL语法
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