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规则名称 SQL_defenses01 自定义SQL防御规则名称。 规则ID static_0001 选择规则ID。 不同ID对应的防御规则含义信息可参考表1。 租户 default 单击“添加”选择可适用当前防御规则的租户名称。 如需新增租户,可参考管理MRS集群租户进行集群租户的规划与创建。
HBase应用开发常用概念 过滤器 过滤器提供了非常强大的特性来帮助用户提高HBase处理表中数据的效率。用户不仅可以使用HBase中预定义好的过滤器,而且可以实现自定义的过滤器。 协处理器 允许用户执行region级的操作,并且可以使用与RDBMS中触发器类似的功能。 Client
<groupID> 删除指定组。 查询组 hdfs colocationadmin -queryGroup <groupID> 查询指定组的详细信息,包括该group包含的locators以及每个locator及其对应的DataNode。 查看所有组 hdfs colocationadmin
以逗号分隔的带数据类型的列表。列名由字母、数字和下划线(_)组成。 using 参数hudi,定义和创建Hudi table。 table_comment 表的描述信息。 location_path HDFS路径,指定该路径Hudi表会创建为外表。 options_list Hudi table属性列表。
collect() 返回一个数组,包含DataFrame的所有列。 count() 返回DataFrame中的行数。 describe() 计算统计信息,包含计数,平均值,标准差,最小值和最大值。 first() 返回第一行。 head(n) 返回前n行。 show() 用表格形式显示DataFrame。
count() 返回DataFrame的行数。 DataFrame describe(java.lang.String... cols) 计算统计信息,包含计数,平均值,标准差,最小值和最大值。 Row first() 返回第一行。 Row[] head(int n) 返回前n行。 void
count(): Long 返回DataFrame中的行数。 describe(cols: String*): DataFrame 计算统计信息,包含计数,平均值,标准差,最小值和最大值。 first(): Row 返回第一行。 Head(n:Int): Row 返回前n行。 show(numRows:
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制到客户端目录{client_install_home}/Flink/flink/lib下,应用程序运行依赖包请参考样例工程运行依赖包参考信息。 不同的样例工程使用的依赖包可能会有冲突,在运行新的样例工程时需删除旧的样例工程复制至户端目录{client_install_home}
collect() 返回一个数组,包含DataFrame的所有列。 count() 返回DataFrame中的行数。 describe() 计算统计信息,包含计数,平均值,标准差,最小值和最大值。 first() 返回第一行。 head(n) 返回前n行。 show() 用表格形式显示DataFrame。
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配置Spark读取HBase表数据 Spark On HBase Spark on HBase为用户提供了在Spark SQL中查询HBase表,通过Beeline工具为HBase表进行存数据等操作。通过HBase接口可实现创建表、读取表、往表中插入数据等操作。 登录Manager界面,选择“集群
打开浏览器,输入:http://ClickHouse客户端节点IP:8080/clickhouse/executeQuery,查看浏览器返回信息: ClickHouse springboot client runs normally. Linux环境下执行运行方式: 登录Click
("groupId"=" group1 ","locatorId"="locator1")] ...; 创建一个hive表,并指定表数据文件分布的locator信息。详细说明请参见使用HDFS Colocation存储Hive表。 CREATE TABLE tab1 (id INT, name STRING)
导入并配置HBase样例工程 背景信息 获取HBase开发样例工程,将工程导入到IntelliJ IDEA开始样例学习。 前提条件 确保本地PC的时间与集群的时间差要小于5分钟,若无法确定,请联系系统管理员。集群的时间可通过FusionInsight Manager页面右下角查看。
从MySQL官网下载MySQL jdbc驱动程序“mysql-connector-java-xxx.jar”,具体MySQL jdbc驱动程序选择参见下表。 表1 版本信息 jdbc驱动程序版本 MySQL版本 Connector/J 5.1 MySQL 4.1、MySQL 5.0、MySQL 5.1、MySQL
("groupId"=" group1 ","locatorId"="locator1")] ...; 创建一个hive表,并指定表数据文件分布的locator信息。详细说明请参见使用HDFS Colocation存储Hive表。 CREATE TABLE tab1 (id INT, name STRING)
count() 返回DataFrame的行数。 DataFrame describe(java.lang.String... cols) 计算统计信息,包含计数,平均值,标准差,最小值和最大值。 Row first() 返回第一行。 Row[] head(int n) 返回前n行。 void
count(): Long 返回DataFrame中的行数。 describe(cols: String*): DataFrame 计算统计信息,包含计数,平均值,标准差,最小值和最大值。 first(): Row 返回第一行。 Head(n:Int): Row 返回前n行。 show(numRows: