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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SDK代码示例。 状态码 状态码 描述 200 可用区信息
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SDK代码示例。 状态码 状态码 描述 200 操作成功。
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SDK代码示例。 状态码 状态码 描述 200 已经同步了的用户和用户组
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SDK代码示例。 状态码 状态码 描述 200 查询的节点列表信息。
OpenTSDB是否支持Python的接口？ 答： OpenTSDB基于HTTP提供了访问其的RESTful接口，而RESTful接口本身具有语言无关性的特点，凡是支持HTTP请求的语言都可以对接OpenTSDB，所以OpenTSDB支持Python的接口。 父主题： 应用开发类
ontext.stop()。 利用Java语言开发时，应用程序结束之前必须调用JavaSparkContext.stop()。 利用Scala语言开发时，应用程序结束之前必须调用SparkContext.stop()。 以Scala语言开发应用程序为例，分别介绍下正确示例与错误示例。
Hive是一个开源的，建立在Hadoop上的数据仓库框架，提供类似SQL的HQL语言操作结构化数据，其基本原理是将HQL语言自动转换成Mapreduce任务或Spark任务，从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。 Hive主要特点如下： 通过HQL语言非常容易的完成数据提取、转换和加载（ETL）。
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仓库框架，提供类似SQL的HiveQL语言操作结构化数据，其基本原理是将HiveQL语言自动转换成MapReduce任务或Spark任务，从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。 Hive主要特点如下： 通过HiveQL语言非常容易的完成数据提取、转换和加载（ETL）。
Hive是一个开源的，建立在Hadoop上的数据仓库框架，提供类似SQL的HQL语言操作结构化数据，其基本原理是将HQL语言自动转换成Mapreduce任务或Spark任务，从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。 Hive主要特点如下： 通过HQL语言非常容易的完成数据提取、转换和加载（ETL）。
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Storm开源增强特性 CQL CQL（Continuous Query Language），持续查询语言，是一种用于实时数据流上的查询语言，它是一种SQL-like的语言，相对于SQL，CQL中增加了（时序）窗口的概念，将待处理的数据保存在内存中，进行快速的内存计算，CQL的输
Hive是一个开源的，建立在Hadoop上的数据仓库框架，提供类似SQL的HQL语言操作结构化数据，其基本原理是将HQL语言自动转换成MapReduce任务或Spark任务，从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。 Hive主要特点如下： 通过HQL语言非常容易的完成数据提取、转换和加载（ETL）。
服务端安装目录查找并添加依赖包。样例工程对应的依赖包详情，请参见样例工程运行依赖包参考信息。 （可选）如果导入Scala语言开发的样例程序，还需要为工程设置语言。 在IDEA主页，选择“File>Project Structures...”进入“Project Structure”页面。
SQL接口介绍 Impala SQL提供对HiveQL的高度兼容性，Impala使用SQL作为其查询语言，为了保护用户在技能开发和查询设计上的投资，Impala提供了与Hive查询语言（HiveQL）的高度兼容性。 由于Impala使用与Hive相同的元数据存储来记录有关表结构和属
ClickHouse的应用程序支持多种语言开发，主要为Java语言，推荐使用IntelliJ IDEA工具，请根据指导完成开发环境配置。 准备ClickHouse应用开发和运行环境 根据场景开发工程 提供样例工程，帮助用户快速了解ClickHouse各部件的编程接口。 导入并配置ClickHouse样例工程
Spark开发接口简介 Spark支持使用Scala、Java和Python语言进行程序开发，由于Spark本身是由Scala语言开发出来的，且Scala语言具有简洁易懂的特性，推荐用户使用Scala语言进行Spark应用程序开发。 按不同的语言分类，Spark的API接口如表1所示。 表1 Spark
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念。 Flink应用开发常用概念 准备开发环境和运行环境 Flink的应用程序支持使用Scala、Java两种语言进行开发。推荐使用IDEA工具，请根据指导完成不同语言的开发环境配置。Flink的运行环境即Flink客户端，请根据指导完成客户端的安装和配置。 准备本地应用开发环境
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