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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
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]):
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）
Colocation为locator分配数据节点的时候，locator的分配算法会根据已分配的情况，进行均衡的分配数据节点。 locator分配算法的原理是，查询目前存在的所有locators，读取所有locators所分配的数据节点，并记录其使用次数。根据使用次数，对数据节点进行排序，使用次数少的
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]):
Streaming消费Kafka数据存入HDFS，HDFS上进行小文件合并后加载到Hive表中，运营人员可以通过Presto进行Hive数据查询。 图1 源集群业务图 针对大数据离线平台包括HDFS和Hive数据需要迁移，Kafka、Spark Streaming、HDFS、Hiv
9000 若回显提示“command not found”，请用户自行安装netcat工具后再次执行。 启动程序接受Socket数据，并执行联合查询。 bin/flink run --class com.huawei.bigdata.flink.examples.SqlJoinWithSocket
SparkPython：该类型作业将转换为SparkSubmit类型提交，MRS控制台界面的作业类型展示为SparkSubmit，通过接口查询作业列表信息时作业类型请选择SparkSubmit。 HiveScript HiveSql DistCp，导入、导出数据。 SparkScript
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。 FlinkStreamSqlJoinScalaExample flink-sql 使用客户端通过jar作业提交SQL作业的应用开发示例。
Colocation为locator分配数据节点的时候，locator的分配算法会根据已分配的情况，进行均衡的分配数据节点。 locator分配算法的原理是，查询目前存在的所有locators，读取所有locators所分配的数据节点，并记录其使用次数。根据使用次数，对数据节点进行排序，使用次数少的
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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;
testuser; 对TABLE/VIEW进行赋权操作，执行如下命令，其中TABLE为要操作的表或视图名称，user为需要操作的角色。 对某数据库下的表赋予查询权限： GRANT SELECT ON TABLE TO user; 对某数据库下的表赋予写入权限： GRANT INSERT ON TABLE
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
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。若Spark Streaming应用创建1个输入流，但该输入流无输出逻辑时，则不会给它设置
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