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resultDataBuffer(i) //hbase2 row if (!resultData.isEmpty) { // 查询hbase1Value var hbase1Value = "" val it = iteratorArray(i)
resultDataBuffer[i];//hbase2 row if (!resultData.isEmpty()) { // 查询hbase1Value String hbase1Value = ""; Iterator<Cell>
的统计信息，结合算子的输入数据集来估计每个算子的输出条数以及字节大小，这些就是执行一个算子的代价。 CBO会调整执行计划，来最小化端到端的查询时间，中心思路2点： 尽早过滤不相关的数据。 最小化每个算子的代价。 CBO优化过程分为2步： 收集统计信息。 根据输入的数据集估算特定算子的输出数据集。
的统计信息，结合算子的输入数据集来估计每个算子的输出条数以及字节大小，这些就是执行一个算子的代价。 CBO会调整执行计划，来最小化端到端的查询时间，中心思路2点： 尽早过滤不相关的数据。 最小化每个算子的代价。 CBO优化过程分为2步： 收集统计信息。 根据输入的数据集估算特定算子的输出数据集。
resultDataBuffer[i];//hbase2 row if (!resultData.isEmpty()) { // 查询hbase1Value String hbase1Value = ""; Iterator<Cell>
范围A到Z&a到z&0到9 Boolean 范围true或者false Decimal 默认值是(10,0) ，最大值是(38,38) 说明： 当进行带过滤条件的查询时，为了得到准确的结果，需要在数字后面加上BD。例如，select * from carbon_table where num = 1234567890123456
resultDataBuffer(i) //hbase2 row if (!resultData.isEmpty) { // 查询hbase1Value var hbase1Value = "" val it = iteratorArray(i)
sec 指定缓存中保存用户对应组信息的时间。单位：秒。 300 缓存中用户和组对应关系缓存时间，超过此时间用户信息才会再次通过id -Gn命令查询，在此期间，仅使用缓存中的用户和组对应关系。 zookeeper.connection.timeout.ms 连接ZooKeeper的超时时间。单位：毫秒。
sec 指定缓存中保存用户对应组信息的时间。单位：秒。 300 缓存中用户和组对应关系缓存时间，超过此时间用户信息才会再次通过id -Gn命令查询，在此期间，仅使用缓存中的用户和组对应关系。 zookeeper.connection.timeout.ms 连接ZooKeeper的超时时间。单位：毫秒。
SQL根据spark.sql.shuffle.partitions配置指定shuffle时的partition个数。此种方法在一个应用中执行多种SQL查询时缺乏灵活性，无法保证所有场景下的性能合适。开启Adaptive Execution后，Spark SQL将自动为每个shuffle过程动
MRS使用HDFS的副本机制来保证数据的可靠性，HDFS中每保存一个文件则自动生成1个备份文件，即共2个副本。HDFS副本数可通过“dfs.replication”参数查询。 当MRS集群中Core节点规格选择为非本地盘（hdd）时，若集群中只有一个Core节点，则HDFS默认副本数为1。若集群中Core节点
SQL根据spark.sql.shuffle.partitions配置指定shuffle时的partition个数。此种方法在一个应用中执行多种SQL查询时缺乏灵活性，无法保证所有场景下的性能更优。开启Adaptive Execution后，Spark SQL将自动为每个shuffle过程动
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）
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）
e.topic.enable = true”） 支持为已有主题增加分区 支持更新现有主题的配置 可以为分区级别和主题级别度量标准启用JMX查询 父主题： Kafka
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
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
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
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
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
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