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resultDataBuffer(i) //hbase2 row if (!resultData.isEmpty) { // 查询hbase1Value var hbase1Value = "" val it = iteratorArray(i)
0-SNAPSHOT.jar com.huawei.bigdata.HCatalogExample -libjars $LIB_JARS t1 t2 运行结果查看，运行后t2表数据如下所示： 0: jdbc:hive2://192.168.1.18:2181,192.168.1.> select *
0-SNAPSHOT.jar com.huawei.bigdata.HCatalogExample -libjars $LIB_JARS t1 t2 运行结果查看，运行后t2表数据如下所示： 0: jdbc:hive2://192.168.1.18:2181,192.168.1.> select *
"kafkaBolt" grouping: type: SHUFFLE #分组方式为shuffle，无需传入参数 部署运行及结果查看 使用如下命令打包：“mvn package”。执行成功后，将会在target目录生成storm-examples-1.0.jar。 将打
通过同时利用Flume服务端和客户端，构成Flume的级联任务，采集日志的流程如下所示。 安装Flume客户端。 配置Flume服务端和客户端参数。 查看Flume客户端收集日志。 停止及卸载Flume客户端。 图1 Flume使用流程 Flume模块介绍 Flume客户端/服务端由一个或多
cli方式运行metastore session临时文件 否 任务运行失败 /tmp/logs/ 固定目录 存放container日志文件 是 container日志不可查看 /tmp/carbon/ 固定目录 数据导入过程中，如果存在异常CarbonData数据，则将异常数据放在此目录下 是 错误数据丢失 /
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，查看Hudi导入的文件内容。 父主题： 创建CDL作业
rkSQL应用程序的资源，也就是说不同的用户之间可以共享数据。JDBCServer启动时还会开启一个侦听器，等待JDBC客户端的连接和提交查询。所以，在配置JDBCServer的时候，至少要配置JDBCServer的主机名和端口，如果要使用hive数据的话，还要提供hive metastore的uris。
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opengauss数据库中对表进行插入数据操作，查看Hudi导入的文件内容。 父主题： 创建CDL作业
通过同时利用Flume服务端和客户端，构成Flume的级联任务，采集日志的流程如下所示。 安装Flume客户端。 配置Flume服务端和客户端参数。 查看Flume客户端收集日志。 停止及卸载Flume客户端。 图1 Flume使用流程 Flume模块介绍 Flume客户端/服务端由一个或多
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Oracle数据库中对表进行插入数据操作，查看Hudi导入的文件内容。 父主题： 创建CDL作业
rkSQL应用程序的资源，也就是说不同的用户之间可以共享数据。JDBCServer启动时还会开启一个侦听器，等待JDBC客户端的连接和提交查询。所以，在配置JDBCServer的时候，至少要配置JDBCServer的主机名和端口，如果要使用hive数据的话，还要提供hive metastore的uris。
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drs-avro-oracle数据库中对表进行插入数据操作，查看Hudi导入的文件内容。 父主题： 创建CDL作业
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）
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]):
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]):
1-SNAPSHOT目录上传到安装客户端节点的任意目录。 将myfunctions-0.0.1-SNAPSHOT目录上传到HDFS中。 同时上传6中target目录下的所有jar包。 登录客户端安装节点，执行安全认证。 cd /opt/client source bigdata_env
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
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