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sdk目录，单击“OK”。 图21 Scala SDK files 设置成功，单击“OK”保存设置。 图22 设置成功 设置IDEA的文本文件编码格式，解决乱码显示问题。 在IDEA首页，选择“File > Settings...”。 图23 选择Settings 编码配置。 在“Settin
SON对象。 JSON数组可以具有混合元素类型，JSON Map可以有混合值类型。这使得在某些情况下无法将其转换为SQL数组和Map。为了解决该问题，HetuEngine支持对数组和Map进行部分转换： SELECT CAST(JSON'[[1, 23], 456]'AS ARRAY(JSON));--
int(dataArr[2])))\ .collect() df = sqlCtx.createDataFrame(inputRDD) # 注册表 df.registerTempTable("FemaleInfoTable") # 执行SQL查询并显示结果
int(dataArr[2])))\ .collect() df = sqlCtx.createDataFrame(inputRDD) # 注册表 df.registerTempTable("FemaleInfoTable") # 执行SQL查询并显示结果
的时候，在某些场景下，都会存在一些很难解决的问题： 如果把海量小文件直接保存在HDFS中，会给NameNode带来极大的压力。 由于HBase接口以及内部机制的原因，一些较大的文件也不适合直接保存到HBase中。 HFS的出现，就是为了解决需要在Hadoop中存储海量小文件，同时
客户端节点的节点类型选择正确的平台类型后（x86选择x86_64，ARM选择aarch64）单击“确定”，等待客户端文件包生成后根据浏览器提示下载客户端到本地并解压。 例如，客户端文件压缩包为“FusionInsight_Cluster_1_Services_Client.tar
bigdata_env。 如果集群采用安全版本，要进行安全认证。预先向MRS集群管理员获取hdfs用户的密码，执行kinit hdfs命令，按提示输入密码。 执行以下命令手动退出安全模式。 hdfs dfsadmin -safemode leave 等待几分钟后检查本告警是否恢复。 是，处理完毕。
在“连接”区域，单击“添加”新建一个的连接，在“连接器”中选择“clickhouse-connector”，输入配置连接参数，单击“测试”验证连接是否可用，待提示“测试成功”后单击“确定”，参数设置请参考表1。 表1 “clickhouse-connector”连接参数 参数名 说明 示例 名称 关系型数据库连接的名称。
在“连接”区域，单击“添加”新建一个的连接，在“连接器”中选择“sftp-connector”，单击“添加”，输入配置连接参数，单击“测试”验证连接是否可用，待提示“测试成功”后单击“确定”。Loader支持配置多个SFTP服务器操作数据，单击“添加”可增加多行SFTP服务器的配置信息。 表1 连接参数
getOrCreate() import spark.implicits._ //通过隐式转换，将RDD转换成DataFrame，然后注册表 spark.sparkContext.textFile(args(0)).map(_.split(",")) .map(p
SQLContext(sc) import sqlContext.implicits._ //通过隐式转换，将RDD转换成DataFrame，然后注册表 sc.textFile(args(0)).map(_.split(",")) .map(p => FemaleInfo(p(0)
maxRegistrationDuration TaskManager向JobManager注册自己的最长时间，如果超过时间，TaskManager会关闭。 5 min 否 taskmanager.initial-registration-pause 两次连续注册的初始间隔时间。该值需带一个时间单位（ms/s/min/h/d）（比如5秒）。
getOrCreate() import spark.implicits._ //通过隐式转换，将RDD转换成DataFrame，然后注册表 spark.sparkContext.textFile(args(0)).map(_.split(",")) .map(p
return femaleInfo; } }); // 注册表。 Dataset<ROW> schemaFemaleInfo = spark.createDataFrame(femaleInfoJavaRDD
int(dataArr[2])))\ .collect() df = sqlCtx.createDataFrame(inputRDD) # 注册表 df.registerTempTable("FemaleInfoTable") # 执行SQL查询并显示结果
int(dataArr[2])))\ .collect() df = sqlCtx.createDataFrame(inputRDD) # 注册表 df.registerTempTable("FemaleInfoTable") # 执行SQL查询并显示结果
return femaleInfo; } }); // 注册表。 DataFrame schemaFemaleInfo = sqlContext.createDataFrame(femaleInfoJavaRDD
getOrCreate() import spark.implicits._ //通过隐式转换，将RDD转换成DataFrame，然后注册表 spark.sparkContext.textFile(args(0)).map(_.split(",")) .map(p
return femaleInfo; } }); // 注册表。 Dataset<ROW> schemaFemaleInfo = spark.createDataFrame(femaleInfoJavaRDD
getOrCreate() import spark.implicits._ //通过隐式转换，将RDD转换成DataFrame，然后注册表 spark.sparkContext.textFile(args(0)).map(_.split(",")) .map(p
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