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如何在MRS集群中手动添加组件？ 问：如何在已创建好的MRS集群中手动添加服务？ 答： 已经创建的MRS 3.1.0及之前版本集群不支持安装新的组件。如果需要使用当前集群未安装的组件，则需要重新创建一个集群，并且选择所需要的组件。 MRS 3.1.2-LTS.3及之后版本的自定义
使用Python提交Flink普通作业 获取样例工程“flink-examples/pyflink-example/pyflink-kafka”中的“pyflink-kafka.py”和“insertData2kafka.sql”。 参考准备本地应用开发环境将准备好的Python虚拟环境打包，获取“venv
元数据管理 当创建MRS集群选择部署Hive和Ranger组件时，MRS提供多种元数据存储方式，您可以根据自身需要进行选择： 本地元数据：元数据存储于集群内的本地GaussDB中，当集群删除时元数据同时被删除，如需保存元数据，需提前前往数据库手动保存元数据。 外置数据连接：MRS
调测Hive Python3样例程序 Python3样例工程的命令行形式运行 赋予“python3-examples”文件夹中脚本的可执行权限。在命令行终端执行以下命令： chmod +x python3-examples -R。 在python3-examples/pyCLI_nosec
HetuEngine样例程序（Python3） 通过HSBroker的用户名密码认证实现查询HetuEngine SQL任务 通过HSFabric的用户名密码认证实现查询HetuEngine SQL任务 父主题： 开发HetuEngine应用
使用Python提交Flink普通作业 获取样例工程“flink-examples/pyflink-example/pyflink-kafka”中的“pyflink-kafka.py”和“insertData2kafka.sql”。 参考准备本地应用开发环境将准备好的Python虚拟环境打包，获取“venv
HetuEngine样例程序（Python3） 通过HSFabric的KeyTab认证实现查询HetuEngine SQL任务 通过HSFabric的用户名密码认证实现查询HetuEngine SQL任务 通过HSBroker的用户名密码认证实现查询HetuEngine SQL任务
本章节介绍如何使用Spark操作Hudi执行插入数据、查询数据、更新数据、增量查询、特定时间点查询、删除数据等操作。 详细代码请参考样例代码。 打包项目 通过IDEA自带的Maven工具，打包项目，生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中调测Spark应用。 运行Python样例代码无需通过Maven打包。
互查询引擎概述： 添加Hive数据源 添加Hudi数据源 添加ClickHouse数据源 添加GAUSSDB数据源 添加HBase数据源 添加跨集群HetuEngine数据源 添加IoTDB数据源 添加MySQL数据源 添加Oracle数据源 添加GBase数据源 使用跨源协同分析流程
rdCount。 当Streaming DataFrame/Dataset中有新的可用数据时，outputMode用于配置写入Streaming接收器的数据。 #!/usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- import sys from pyspark
调测Hive Python3样例程序 Python3样例工程的命令行形式运行 赋予“python3-examples”文件夹中脚本的可执行权限。在命令行终端执行以下命令： chmod +x python3-examples -R。 在python3-examples/pyCLI_sec
调测Hive Python3样例程序 Python3样例工程的命令行形式运行 赋予“python3-examples”文件夹中脚本的可执行权限。在命令行终端执行以下命令： chmod +x python3-examples -R。 将“python3-examples/pyCLI_nosec
使用Spark执行Hudi样例程序（Python） 下面代码片段仅为演示，具体代码参见：HudiPythonExample.py。 插入数据： #insert inserts = sc._jvm.org.apache.hudi.QuickstartUtils.convertToStringList(dataGen
参考准备MRS应用开发用户进行操作，准备用于应用开发的集群用户并授予相应权限。 Python开发工具的详细安装配置可参见配置Hive Python样例工程。 表3 Python3开发环境 准备项 说明 操作系统 开发环境和运行环境：Linux系统。 安装Python3 用于开发Hive应用程序的工具，版本要求不低于3
rdCount。 当Streaming DataFrame/Dataset中有新的可用数据时，outputMode用于配置写入Streaming接收器的数据。 #!/usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- import sys from pyspark
调测Hive Python3样例程序 Python3样例工程的命令行形式运行 赋予“python3-examples”文件夹中脚本的可执行权限。在命令行终端执行以下命令： chmod +x python3-examples -R。 将“python3-examples/pyCLI_sec
rdCount。 当Streaming DataFrame/Dataset中有新的可用数据时，outputMode用于配置写入Streaming接收器的数据。 #!/usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- import sys from pyspark
rdCount。 当Streaming DataFrame/Dataset中有新的可用数据时，outputMode用于配置写入Streaming接收器的数据。 #!/usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- import sys from pyspark
本章节介绍如何使用Spark操作Hudi执行插入数据、查询数据、更新数据、增量查询、特定时间点查询、删除数据等操作。 详细代码请参考样例代码。 打包项目 通过IDEA自带的Maven工具，打包项目，生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中编包并运行Spark程序。 运行Python样例代码无需通过Maven打包。
使用Spark执行Hudi样例程序（Python） 下面代码片段仅为演示，具体代码参见：HudiPythonExample.py。 插入数据： #insert inserts = sc._jvm.org.apache.hudi.QuickstartUtils.convertToStringList(dataGen
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