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创建Hive用户自定义函数 当Hive的内置函数不能满足需要时，可以通过编写用户自定义函数UDF（User-Defined Functions）插入自己的处理代码并在查询中使用它们。 按实现方式，UDF分如下分类： 普通的UDF，用于操作单个数据行，且产生一个数据行作为输出。 用户定义聚集函数
structured streaming功能与可靠性介绍 Structured Streaming支持的功能 支持对流式数据的ETL操作。 支持流式DataFrames或Datasets的schema推断和分区。 流式DataFrames或Datasets上的操作：包括无类型，类似
备份ClickHouse元数据 操作场景 为了确保ClickHouse集群中的元数据安全，或者集群用户需要对ClickHouse进行重大操作（如升级或迁移等）时，需要对ClickHouse集群的元数据进行备份，从而保证系统在出现异常或未达到预期结果时可以及时进行数据恢复，将对业务的影响降到最低
structured streaming功能与可靠性介绍 Structured Streaming支持的功能 支持对流式数据的ETL操作。 支持流式DataFrames或Datasets的schema推断和分区。 流式DataFrames或Datasets上的操作：包括无类型，类似
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创建Hive用户自定义函数 当Hive的内置函数不能满足需要时，可以通过编写用户自定义函数UDF（User-Defined Functions）插入自己的处理代码并在查询中使用它们。 按实现方式，UDF分如下分类： 普通的UDF，用于操作单个数据行，且产生一个数据行作为输出。 用户定义聚集函数
LOAD DATA 命令功能 LOAD DATA命令以CarbonData特定的数据存储类型加载原始的用户数据，这样，CarbonData可以在查询数据时提供良好的性能。 仅支持加载位于HDFS上的原始数据。 命令格式 LOAD DATA INPATH 'folder_path'
创建FlinkServer作业写入数据至Hudi表 本章节适用于MRS 3.1.2及之后的版本。 操作场景 本指南通过使用FlinkServer写FlinkSQL对接Hudi。FlinkSQL读写Hudi时，不支持定义TINYINT、SMALLINT和TIME类型。 Flink对Hudi
在Linux环境中调测MapReduce应用 操作场景 在程序代码完成开发后，您可以在Linux环境中运行应用。 MapReduce应用程序运行完成后，可通过如下方式查看应用程序的运行情况。 通过运行结果查看程序运行情况。 登录MapReduce WebUI查看应用程序运行情况。
准备连接HBase集群配置文件 准备集群认证用户信息 对于开启Kerberos认证的MRS集群，需提前准备具有相关组件操作权限的用户用于程序认证。 以下HBase权限配置示例供参考，在实际业务场景中可根据业务需求灵活调整。 登录FusionInsight Manager。 选择“集群
快速开发Hive HCatalog应用 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
缩容MRS集群 用户可以根据业务需求量，通过简单的缩减Core节点或者Task节点，对集群进行缩容，以使MRS拥有更优的存储、计算能力，降低运维成本。 当集群正在进行主备同步操作时，不允许进行缩容操作。 包周期集群不支持该方式缩容，仅按需计费集群支持该方式缩容。如需缩容包周期计费类型的节点
HetuEngine日志介绍 日志描述 日志存储路径： HetuEngine的日志保存路径为“/var/log/Bigdata/hetuengine/”和“/var/log/Bigdata/audit/hetuengine/”。 日志归档规则： 日志归档规则采用FixedWindowRollingPolicy
Json函数和运算符 Cast to JSON SELECT CAST(9223372036854775807 AS JSON); -- JSON '9223372036854775807' Cast from JSON SELECT CAST(JSON '[1,23,456]'
快速开发HBase应用 HBase是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统。HBase设计目标是用来解决关系型数据库在处理海量数据时的局限性。 HBase使用场景有如下几个特点： 处理海量数据（TB或PB级别以上）。 具有高吞吐量。 在海量数据中实现高效的随机读取。
准备本地应用开发环境 在进行应用开发时，要准备的开发和运行环境如表1所示。 表1 开发环境 准备项 说明 操作系统 开发环境：Windows系统，支持Windows 7以上版本。 运行环境：Windows系统或Linux系统。 如需在本地调测程序，运行环境需要和集群业务平面网络互通
提交Spark任务到新增Task节点 MRS集群可以通过增加Task节点，提升计算能力。集群Task节点主要用于处理数据，不存放持久数据。 本章节指导用户通过租户资源绑定新增的Task节点，并提交Spark任务到新增的Task节点。基本内容如下所示： 添加Task节点 添加资源池
在Linux环境中调测MapReduce应用 操作场景 在程序代码完成开发后，您可以在Linux环境中运行应用。 MapReduce应用程序运行完成后，可通过如下方式查看应用程序的运行情况。 通过运行结果查看程序运行情况。 登录MapReduce WebUI查看应用程序运行情况。
LOAD DATA 命令功能 LOAD DATA命令以CarbonData特定的数据存储类型加载原始的用户数据，这样，CarbonData可以在查询数据时提供良好的性能。 仅支持加载位于HDFS上的原始数据。 命令格式 LOAD DATA INPATH 'folder_path'
批量写入Hudi表 操作场景 Hudi提供多种写入方式，具体见hoodie.datasource.write.operation配置项，这里主要介绍UPSERT、INSERT和BULK_INSERT。 INSERT（插入）： 该操作流程和UPSERT基本一致，但是不需要通过索引去查询具体更新的文件分区
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