检测到您已登录华为云国际站账号，为了您更好的体验，建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
检测到您已登录华为云国际站账号，为了您更好的体验，建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
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
开发思路 使用Structured Streaming接收Kafka中数据，生成请求流、展示流、点击流。 对请求流、展示流、点击流的数据进行关联查询。 统计结果写入kafka。 应用中监控流处理任务的状态。 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
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]):
开发思路 使用Structured Streaming接收Kafka中数据，生成请求流、展示流、点击流。 对请求流、展示流、点击流的数据进行关联查询。 统计结果写入kafka。 应用中监控流处理任务的状态。 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
算法。 流式处理（Streaming Processing）：支持秒级延迟的流式处理，可支持多种外部数据源。 查询分析（Query Analysis）：支持标准SQL查询分析，同时提供DSL（DataFrame）， 并支持多种外部输入。 本文档重点介绍Spark、Spark SQL和Spark
算法。 流式处理（Streaming Processing）：支持秒级延迟的流式处理，可支持多种外部数据源。 查询分析（Query Analysis）：支持标准SQL查询分析，同时提供DSL（DataFrame）， 并支持多种外部输入。 本文档重点介绍Spark、Spark SQL和Spark
算法。 流式处理（Streaming Processing）：支持秒级延迟的流式处理，可支持多种外部数据源。 查询分析（Query Analysis）：支持标准SQL查询分析，同时提供DSL（DataFrame）， 并支持多种外部输入。 本文档重点介绍Spark、Spark SQL和Spark
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
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;
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
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
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
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
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
算法。 流式处理（Streaming Processing）：支持秒级延迟的流式处理，可支持多种外部数据源。 查询分析（Query Analysis）：支持标准SQL查询分析，同时提供DSL（DataFrame）， 并支持多种外部输入。 本文档重点介绍Spark、Spark SQL和Spark
hbase”，勾选“hbase:meta”的“执行”。 选择“待操作集群的名称 > Hive > Hive读写权限”，勾选“default”的 “查询”、“插入”、“建表”、“递归”。 编辑角色，在“配置资源权限”的表格中选择“待操作集群的名称 > Yarn > 调度队列 > root”
长按/截图保存，微信识别二维码
或者关注公众号“华为云”
