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样例 通过“CSV文件输入”算子，生成三个字段A、B和C。 源文件如下： 配置“字符串空格清除转换”算子，生成三个新字段D、E和F。 转换后，依次输出这六个字段，结果如下： 父主题： Loader转换类算子
读Kudu数据 功能简介 通过KuduClient.newScannerBuilder(KuduTable table)方法生成一个KuduScanner对象，然后再通过设置谓词条件从Kudu表里过滤读取数据。
Spark异步任务执行表compaction参数设置规范 写作业未停止情况下，禁止手动执行run schedule命令生成compaction计划。 错误示例： run schedule on dsrTable 如果还有别的任务在写这张表，执行该操作会导致数据丢失。
参考Kafka Token认证机制工具使用说明为用户生成Token。 二次开发样例工程配置。 在二次开发样例的Producer()和Consumer()中对其进行配置。配置的样例代码可参考使用Kafka Token认证。 运行样例代码。
CREATE TABLE创建表 本章节主要介绍ClickHouse创建表的SQL基本语法和使用说明。 基本语法 方法一：在指定的“database_name”数据库中创建一个名为“table_name ”的表。 如果建表语句中没有包含“database_name”，则默认使用客户端登录时选择的数据库作为数据库名称
hdfs diskbalancer -execute <planfile> 此命令中的planfile指第二条命令中生成的Json文件，请使用绝对路径。
参考Kafka Token认证机制工具使用说明为用户生成Token。 二次开发样例工程配置。 在二次开发样例的Producer()和Consumer()中对其进行配置。配置的样例代码可参考使用Kafka Token认证。 运行样例代码。
样例 通过“CSV文件输入”算子，生成两个字段A和B。 源文件如下图： 配置“长整型时间转换”算子，生成四个新字段C、D、E和F，类型分别为DATE、TIME、TIMESTAMP、BIGINT。 转换后，依次输出，结果如下： 父主题： 转换算子
更新MRS集群加密密钥 在安装集群时，系统将自动生成加密密钥key值以对集群的部分安全信息（例如所有数据库用户密码、密钥文件访问密码等）进行加密存储。在集群安装成功后，如果原始密钥不慎意外泄露或者需要使用新的密钥，系统管理员可以通过以下操作手动更改密钥值。
样例 通过“CSV文件输入”算子，生成两个字段A和B。 源文件如下图： 配置“长整型时间转换”算子，生成四个新字段C、D、E和F，类型分别为DATE、TIME、TIMESTAMP、BIGINT。 转换后，依次输出，结果如下： 父主题： Loader转换类算子
样例 通过“CSV文件输入”算子，生成三个字段A、B和C。 源文件如下： 配置“字符串空格清除转换”算子，生成三个新字段D、E和F。 转换后，依次输出这六个字段，结果如下： 父主题： 转换算子
if err == nil { fmt.Printf("%+v\n", response) } else { fmt.Println(err) } } 更多编程语言的SDK代码示例，请参见API Explorer的代码示例页签，可生成自动对应的
读Kudu数据 功能简介 通过KuduClient.newScannerBuilder(KuduTable table)方法生成一个KuduScanner对象，然后再通过设置谓词条件从Kudu表里过滤读取数据。
if err == nil { fmt.Printf("%+v\n", response) } else { fmt.Println(err) } } 更多编程语言的SDK代码示例，请参见API Explorer的代码示例页签，可生成自动对应的
同步Hive表配置 参数 描述 默认值 hoodie.datasource.hive_sync.enable 是否同步hudi表信息到hive metastore。 注意： 建议该值设置为true，统一使用hive管理hudi表。 false hoodie.datasource.hive_sync.database
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。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录（例如“ /opt/female/” ）下。
打包项目 通过IDEA自带的Maven工具，打包项目，生成jar包 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录（例如“ /opt” ）下。
编译成功后将会在样例工程的target下生成含有“flink-dws-sink-example-1.0.0-SNAPSHOT”字段的Jar包。
对于Merge-On-Read表，数据使用列式Parquet文件和行式Avro文件存储，更新被记录到增量文件，然后进行同步/异步compaction生成新版本的列式文件。Merge-On-Read表可减少数据摄入延迟，因而进行不阻塞摄入的异步Compaction很有意义。
对于Merge-On-Read表，数据使用列式Parquet文件和行式Avro文件存储，更新被记录到增量文件，然后进行同步/异步compaction生成新版本的列式文件。Merge-On-Read表可减少数据摄入延迟，因而进行不阻塞摄入的异步Compaction很有意义。
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