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upd_tb values (3,'A'),(4,'B'); --修改col1 = 4的数据 update upd_tb set col1=5 where col1=4; --查询表，col1=4的记录已被修改 select * from upd_tb; -- col1 | col2
name：为本NettySource的名称，该NettySource必须是唯一的（并发度除外），否则，连接NettySink时会出现冲突，导致无法连接。 topic：订阅的NettySink的topic。 registerServerHandler：为注册服务器的句柄。 NettySource的并发度必须
配置Container日志目录可以占用每块磁盘上YARN的磁盘配额的最大百分比。当日志目录占用空间超过此设定值时，将触发周期性日志收集服务启动一次周期外的日志收集活动，以释放本地磁盘空间。每个磁盘上可提供给Container logs的最大可使用率。当Container logs使用超过这个限制，会触发滚动汇聚。
功能介绍 在Flink应用中，调用flink-connector-kafka模块的接口，生产并消费数据。 代码样例 用户在开发前需要使用对接安全模式的Kafka，则需要引入FusionInsight的kafka-clients-*.jar，该jar包可在Kafka客户端目录下获取。
如何在Flume配置文件中使用环境变量 以root用户登录安装Flume客户端所在节点。 切换到以下目录。 cd Flume客户端安装目录/fusioninsight-flume-Flume组件版本号/conf 在该目录下的“flume-env.sh”文件中添加环境变量。 格式： export 变量名=变量值
操作场景 Broadcast（广播）可以把数据集合分发到每一个节点上，Spark任务在执行过程中要使用这个数据集合时，就会在本地查找Broadcast过来的数据集合。如果不使用Broadcast，每次任务需要数据集合时，都会把数据序列化到任务里面，不但耗时，还使任务变得很大。 每个
操作场景 Broadcast（广播）可以把数据集合分发到每一个节点上，Spark任务在执行过程中要使用这个数据集合时，就会在本地查找Broadcast过来的数据集合。如果不使用Broadcast，每次任务需要数据集合时，都会把数据序列化到任务里面，不但耗时，还使任务变得很大。 每个
name：为本NettySource的名称，该NettySource必须是唯一的（并发度除外），否则，连接NettySink时会出现冲突，导致无法连接。 topic：订阅的NettySink的topic。 registerServerHandler：为注册服务器的句柄。 NettySource的并发度必须
功能介绍 在Flink应用中，调用flink-connector-kafka模块的接口，生产并消费数据。 代码样例 用户在开发前需要使用对接安全模式的Kafka，则需要引入FusionInsight的kafka-clients-*.jar，该jar包可在Kafka客户端目录下获取。
INSERT INTO插入表数据 本章节主要介绍ClickHouse插入表数据的SQL基本语法和使用说明。 基本语法 方法一：标准格式插入数据。 INSERT INTO [database_name.]table [(c1, c2, c3)] VALUES (v11, v12, v13)
INSERT INTO插入表数据 本章节主要介绍ClickHouse插入表数据的SQL基本语法和使用说明。 基本语法 方法一：标准格式插入数据。 INSERT INTO [database_name.]table [(c1, c2, c3)] VALUES (v11, v12, v13)
操作场景 Broadcast（广播）可以把数据集合分发到每一个节点上，Spark任务在执行过程中要使用这个数据集合时，就会在本地查找Broadcast过来的数据集合。如果不使用Broadcast，每次任务需要数据集合时，都会把数据序列化到任务里面，不但耗时，还使任务变得很大。 每个
配置HFile中block块的大小，不同的block块大小，可以影响HBase读写数据的效率。越大的block块，配合压缩算法，压缩的效率就越好；但是由于HBase的读取数据是以block块为单位的，所以越大的block块，对于随机读的情况，性能可能会比较差。 如果要提升写入的性能，一般扩大到
JDBC驱动 Class.forName(HIVE_DRIVER); 填写正确的用户名，获取JDBC连接，确认HQL的类型（DDL/DML），调用对应的接口执行HiveQL，输出查询的列名和结果到控制台，关闭JDBC连接。 Connection connection
Int)相同，会将数据通过Shuffle的方式重新分区；当shuffle为false的时候，则只是简单的将父RDD的多个partition合并到同一个task进行计算，shuffle为false时，如果numPartitions大于父RDD的切片数，那么分区不会重新调整。 遇到下列场景，可选择使用coalesce算子：
Int)相同，会将数据通过Shuffle的方式重新分区；当shuffle为false的时候，则只是简单的将父RDD的多个partition合并到同一个task进行计算，shuffle为false时，如果numPartitions大于父RDD的切片数，那么分区不会重新调整。 遇到下列场景，可选择使用coalesce算子
安装Flume客户端。 以root用户登录安装Flume客户端所在节点。 切换到以下目录。 cd Flume客户端安装目录/fusioninsight-flume-Flume组件版本号/conf 在该目录下的“flume-env.sh”文件中添加环境变量。 格式： export 变量名=变量值
Int)相同，会将数据通过Shuffle的方式重新分区；当shuffle为false的时候，则只是简单的将父RDD的多个partition合并到同一个task进行计算，shuffle为false时，如果numPartitions大于父RDD的切片数，那么分区不会重新调整。 遇到下列场景，可选择使用coalesce算子：
通过NettySource接收上游Job发送的数据的Job称为订阅者。 注册服务器 保存NettyServer的IP、端口以及NettySink的并发度信息的第三方存储器。 总体架构是一个三层结构，由外到里依次是： NettySink->NettyServer->NettyServerHandler
hosts”文件内是否包含集群内节点的主机名信息，如未包含，需要手动复制解压目录下的“hosts”文件中的内容到客户端所在节点的hosts文件中，确保本地机器能与集群各主机在网络上互通。 Hive操作权限 在进行应用程序开发之前，使用的用户的基本权限要求是属于Hive组，额外操作
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