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UI五种方式，可参考HDFS常用API介绍、HDFS Shell命令介绍。 JAVA API 提供HDFS文件系统的应用接口，本开发指南主要介绍如何使用Java API进行HDFS文件系统的应用开发。 C API 提供HDFS文件系统的应用接口，使用C语言开发的用户可参考C接口的描述进行应用开发。
API、WEB UI五种方式，可参考常用API介绍、HDFS Shell命令介绍。 JAVA API 提供HDFS文件系统的应用接口，本开发指南主要介绍如何使用Java API进行HDFS文件系统的应用开发。 C API 提供HDFS文件系统的应用接口，使用C语言开发的用户可参考C接口的描述进行应用开发。
UI五种方式，可参考HDFS常用API介绍、HDFS Shell命令介绍。 JAVA API 提供HDFS文件系统的应用接口，本开发指南主要介绍如何使用Java API进行HDFS文件系统的应用开发。 C API 提供HDFS文件系统的应用接口，使用C语言开发的用户可参考C接口的描述进行应用开发。
egion。 HBase自带的Region分割只有当Region到达设定的Threshold后才会进行分割，这种分割被称为单点分割。 为了实现根据用户的需要动态分割Region以获得更好的性能这一目标，开发了多点分割又称动态分割，即把空的Region预先分割成多个Region。通
例如要将一个文件夹FileA的读写权限授权给用户组groupA，但是该用户组内某个用户UserA除外，这时可以增加一个允许条件及一个例外条件即可实现。 父主题： 使用Ranger（MRS 3.x）
支持创建Workflow、计划和Bundles的操作。支持提交运行、共享、复制和导出已创建的应用。 每个Workflow可以包含一个或多个作业，形成完整的工作流，用于实现指定的业务。 创建Workflow时，可直接在Hue的编辑器设计作业，并添加到Workflow中。 每个计划可定义一个时间触发器，用于定时
FSTable是org.apache.hadoop.hbase.filestream.client.FSTableInterface接口的实现类。 org.apache.hadoop.hbase.filestream.client.FSHColumnDescriptor继承自org
例如要将一个文件夹FileA的读写权限授权给用户组groupA，但是该用户组内某个用户UserA除外，这时可以增加一个允许条件及一个例外条件即可实现。 父主题： 使用Ranger
如为test用户在“default”库中的“datagen”表添加“a<>1”过滤条件。 使用权限配置完成的用户通过FlinkServer提交FlinkSQL作业，详情可参考如何创建FlinkServer作业。 SQL示例如下： CREATE CATALOG myhive WITH ( 'type' = 'hive'
适用场景广泛 易扩展，可伸缩性高 保证无数据丢失 容错性好 易于构建和操控 多语言 Storm作为计算平台，在业务层为用户提供了更为易用的业务实现方式：CQL（Continuous Query Language—持续查询语言）。CQL具有以下几个特点： 使用简单：CQL语法和标准SQ
则返回0。 此函数所有可能的值相对于正确的值的误差服从近似正态分布，其标准差应小于e。它不保证任何特定输入集的误差的上限。 当前该函数的实现中，e的取值范围为[0.0040625,0.26000]。 select approx_distinct(weight,0.0040625)
sh 现有集群节点安装补丁 将“MRS_Log4j_Patch.tar.gz”上传至主OMS节点的“/home/omm”目录下。具体可参考如何上传本地文件到集群内节点？。 使用root用户登录主OMS节点，修改补丁工具相应权限，切到omm用户下，并解压补丁工具至当前目录。 chown
string、true、false or null。 STRING 兼容impala的String，底层是varchar。 BINARY 兼容hive的Binary，底层实现为varbinary。 SQL表达式中，支持简单的字符表达式，也支持Unicode方式，一个Unicode字符串是以U&为固定前缀，以4位
布功能。 enable.unsafe.sort 指定在数据加载期间是否使用不安全的排序。不安全的排序可减少数据加载操作期间的垃圾回收，从而实现更好的性能。 carbon.si.lookup.partialstring 当参数设置为TRUE时，二级索引采用starts-with、e
此能使用reduceByKey的地方尽量使用该算子，避免出现groupByKey().map(x=>(x._1,x._2.size))这类实现方式。 广播map代替数组 当每条记录需要查表，如果是Driver端用广播方式传递的数据，数据结构优先采用set/map而不是Iterat
MVCC设计，支持数据版本回溯。 自动管理文件大小和布局，以优化查询性能准实时摄取，为查询提供最新数据。 支持并发读写，基于snapshot的隔离机制实现写入时可读取。 支持原地转表，将存量的历史表转换为Hudi数据集。 Hudi关键技术和优势 可插拔索引机制：Hudi提供多种索引机制，可以快速完成对海量数据的更新和删除操作。
操作”列编辑或删除UDF信息（只能删除未被使用的UDF项）。 （可选）如果需要立即运行或开发作业，可在“作业管理”进行相关作业配置，可参考如何创建FlinkServer作业。 UDF java代码及SQL样例 UDF java使用样例 package com.xxx.udf; import
Manager：云专线用于搭建用户本地数据中心与线上云VPC之间高速、低时延、稳定安全的专属连接通道，充分利用线上云服务优势的同时，继续使用现有的IT设施，实现灵活一体，可伸缩的混合计算环境。 操作前请确保云专线服务可用，并已打通本地数据中心到线上VPC的连接通道。云专线详情请参考什么是云专线。
此能使用reduceByKey的地方尽量使用该算子，避免出现groupByKey().map(x=>(x._1,x._2.size))这类实现方式。 广播map代替数组 当每条记录需要查表，如果是Driver端用广播方式传递的数据，数据结构优先采用set/map而不是Iterat
此能使用reduceByKey的地方尽量使用该算子，避免出现groupByKey().map(x=>(x._1,x._2.size))这类实现方式。 广播map代替数组 当每条记录需要查表，如果是Driver端用广播方式传递的数据，数据结构优先采用set/map而不是Iterat
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