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使用Impala Impala客户端使用实践 访问Impala WebUI界面 使用Impala操作Kudu表 Impala对接外部LDAP Impala启用并配置动态资源池 使用Impala查询管理界面 Impala常见配置参数 Impala常见问题
使用Hudi Hudi表概述 使用Spark Shell创建Hudi表 使用spark-sql操作Hudi表 使用Hudi-Cli.sh操作Hudi表 Hudi写操作 Hudi读操作 Hudi数据管理维护 Hudi SQL语法参考 Hudi Schema演进 配置Hudi数据列默认值
使用Storm 从零开始使用Storm 使用Storm客户端 使用客户端提交Storm拓扑 访问Storm的WebUI 管理Storm拓扑 查看Storm拓扑日志 Storm常用参数 配置Storm业务用户密码策略 迁移Storm业务至Flink Storm日志介绍 性能调优
PyFlink样例程序开发思路 假定业务平台需要提交Flink任务到MRS集群，业务平台主要使用的语言是Python，提供Python读写Kafka作业和Python提交SQL作业的样例。 本场景适用于MRS 3.3.0及以后的集群版本。 父主题： PyFlink样例程序
PyFlink样例程序开发思路 假定业务平台需要提交Flink任务到MRS集群，业务平台主要使用的语言是Python，提供Python读写Kafka作业和Python提交SQL作业的样例。 本场景适用于MRS 3.3.0及以后的集群版本。 父主题： PyFlink样例程序
MapReduce基本原理 如需使用MapReduce，请确保MRS集群内已安装Hadoop服务。 MapReduce是Hadoop的核心，是Google提出的一个软件架构，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。概念“Map（映射）”和“Reduce（化简）”及其主要思想，均取自于函数式编程语言及矢量编程语言。
Hive是一个开源的，建立在Hadoop上的数据仓库框架，提供类似SQL的HQL语言操作结构化数据，其基本原理是将HQL语言自动转换成Mapreduce任务或Spark任务，从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。 Hive主要特点如下： 通过HQL语言非常容易的完成数据提取、转换和加载（ETL）。
Spark CLI详细的使用方法参考官方网站的描述：http://archive.apache.org/dist/spark/docs/3.3.1/quick-start.html。 常用CLI Spark常用的CLI如下所示： spark-shell 提供了一个简单学习API的方法，类
Spark CLI详细的使用方法参考官方网站的描述：http://archive.apache.org/dist/spark/docs/3.3.1/quick-start.html。 常用CLI Spark常用的CLI如下所示： spark-shell 提供了一个简单学习API的方法，类
Spark CLI详细的使用方法参考官方网站的描述：http://archive.apache.org/dist/spark/docs/3.3.1/quick-start.html。 常用CLI Spark常用的CLI如下所示： spark-shell 提供了一个简单学习API的方法，类
Spark CLI详细的使用方法参考官方网站的描述：http://archive.apache.org/dist/spark/docs/3.3.1/quick-start.html。 常用CLI Spark常用的CLI如下所示： spark-shell 提供了一个简单学习API的方法，类
Hive是一个开源的，建立在Hadoop上的数据仓库框架，提供类似SQL的HQL语言操作结构化数据，其基本原理是将HQL语言自动转换成Mapreduce任务或Spark任务，从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。 Hive主要特点如下： 通过HQL语言非常容易的完成数据提取、转换和加载（ETL）。
Hive是一个开源的，建立在Hadoop上的数据仓库框架，提供类似SQL的HQL语言操作结构化数据，其基本原理是将HQL语言自动转换成Mapreduce任务或Spark任务，从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。 Hive主要特点如下： 通过HQL语言非常容易的完成数据提取、转换和加载（ETL）。
仓库框架，提供类似SQL的HiveQL语言操作结构化数据，其基本原理是将HiveQL语言自动转换成MapReduce任务或Spark任务，从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。 Hive主要特点如下： 通过HiveQL语言非常容易的完成数据提取、转换和加载（ETL）。
操作场景 Spark针对多个场景提供样例工程，包含Java样例工程和Scala样例工程等，帮助客户快速学习Spark工程。 针对Java和Scala不同语言的工程，其导入方式相同。使用Python开发的样例工程不需要导入，直接打开Python文件（*.py）即可。 以下操作步骤以导入
操作场景 Spark针对多个场景提供样例工程，包含Java样例工程和Scala样例工程等，帮助客户快速学习Spark工程。 针对Java和Scala不同语言的工程，其导入方式相同。使用Python开发的样例工程不需要导入，直接打开Python文件（*.py）即可。 以下操作步骤以导入
操作场景 Spark针对多个场景提供样例工程，包含Java样例工程和Scala样例工程等，帮助客户快速学习Spark工程。 针对Java和Scala不同语言的工程，其导入方式相同。使用Python开发的样例工程不需要导入，直接打开Python文件（*.py）即可。 以下操作步骤以导入
Hive是一个开源的，建立在Hadoop上的数据仓库框架，提供类似SQL的HQL语言操作结构化数据，其基本原理是将HQL语言自动转换成Mapreduce任务或Spark任务，从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。 Hive主要特点如下： 通过HQL语言非常容易的完成数据提取、转换和加载（ETL）。
ClickHouse应用程序开发思路 通过典型场景，用户可以快速学习和掌握ClickHouse的开发过程，并且对关键的接口函数有所了解。 开发思路 ClickHouse作为一款独立的DBMS系统，使用SQL语言就可以进行常见的操作。以下开发程序示例中，全部通过clickhouse-jdbc
ClickHouse应用程序开发思路 通过典型场景，用户可以快速学习和掌握ClickHouse的开发过程，并且对关键的接口函数有所了解。 开发思路 ClickHouse作为一款独立的DBMS系统，使用SQL语言就可以进行常见的操作。开发程序示例中，全部通过clickhouse-jdbc
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