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SparkSQL读取ORC表报错 问题现象 Hive创建ORC存储格式的表，用SparkSQL读取该表时报错： 原因分析 该问题为一个开源社区问题：https://issues.apache.org/jira/browse/HIVE-11102，使用开源的hive 1.2.1版本包就有可能触发此问题。
Redact：用x屏蔽所有字母字符，用0屏蔽所有数字字符。 Partial mask: show last 4：只显示最后的4个字符。 Partial mask: show first 4：只显示开始的4个字符。 Hash：对数据进行Hash处理。 Nullify：用NULL值替换原值。
Lambda 表达式 Lambda表达式可以用->来表示： x->x+1 (x,y)->x+y x->regexp_like(x,'a+') x->x[1]/x[2] x->IF(x>0,x,-x) x->COALESCE(x,0) x->CAST(xASJSON) x->x+TRY(1/0)
配置Spark Streaming对接Kafka可靠性 配置场景 Spark Streaming对接Kafka时，当Spark Streaming应用重启后，应用根据上一次读取的topic offset作为起始位置和当前topic最新的offset作为结束位置从Kafka上读取数据的。
Flink Savepoints CLI介绍 Savepoints在持久化存储中保存某个checkpoint，以便用户可以暂停自己的应用进行升级，并将状态设置为savepoint的状态，并继续运行。该机制利用了Flink的checkpoint机制创建流应用的快照，并将快照的元数据
Flink主要使用到如下这几个类： StreamExecutionEnvironment：是Flink流处理的基础，提供了程序的执行环境。 DataStream：Flink用类DataStream来表示程序中的流式数据。用户可以认为它们是含有重复数据的不可修改的集合(collection)，DataStream中元素的数量是无限的。
Flink Savepoints CLI介绍 概述 Savepoints在持久化存储中保存某个checkpoint，以便用户可以暂停自己的应用进行升级，并将状态设置为savepoint的状态，并继续运行。该机制利用了Flink的checkpoint机制创建流应用的快照，并将快照的
Flink主要使用到如下这几个类： StreamExecutionEnvironment：是Flink流处理的基础，提供了程序的执行环境。 DataStream：Flink用类DataStream来表示程序中的流式数据。用户可以认为它们是含有重复数据的不可修改的集合(collection)，DataStream中元素的数量是无限的。
Flink Savepoints CLI介绍 概述 Savepoints在持久化存储中保存某个checkpoint，以便用户可以暂停自己的应用进行升级，并将状态设置为savepoint的状态，并继续运行。该机制利用了Flink的checkpoint机制创建流应用的快照，并将快照的
Flink主要使用到如下这几个类： StreamExecutionEnvironment：是Flink流处理的基础，提供了程序的执行环境。 DataStream：Flink用类DataStream来表示程序中的流式数据。用户可以认为它们是含有重复数据的不可修改的集合(collection)，DataStream中元素的数量是无限的。
禁用HBase全局二级索引 功能简介 全局二级索引的索引状态决定了索引是否有效，通过修改索引状态，可以实现索引的禁用、启用、弃用（不再生成索引数据）等功能。通过调用“org.apache.hadoop.hbase.hindex.global.GlobalIndexAdmin”中的
禁用HBase全局二级索引 功能简介 全局二级索引的索引状态决定了索引是否有效，通过修改索引状态，可以实现索引的禁用、启用、弃用（不再生成索引数据）等功能。通过调用“org.apache.hadoop.hbase.hindex.global.GlobalIndexAdmin”中的
开为单独一列，MAP展开为两列（key，value）。UNNEST还可以与多个参数一起使用，将被展开成多列，行数与最高基数参数相同（其他列用空填充）。 UNNEST可以选择使用WITH ORDINALITY子句，在这种情况下，会在末尾添加一个额外的ORDINALITY列。UNNE
配置ClickHouse SQL防御规则 操作场景 用户可以在Manager界面配置ClickHouse的SQL防御规则，根据业务调整对应SQL防御规则的参数。 前提条件 已安装包含ClickHouse服务的集群客户端，例如安装目录为“/opt/hadoopclient”。 ClickHouse逻辑集群运行状态正常。
Flink主要使用到如下这几个类： StreamExecutionEnvironment：是Flink流处理的基础，提供了程序的执行环境。 DataStream：Flink用特别的类DataStream来表示程序中的流式数据。用户可以认为它们是含有重复数据的不可修改的集合(collection)，DataStream中元素的数量是无限的。
Flink主要使用到如下这几个类： StreamExecutionEnvironment：是Flink流处理的基础，提供了程序的执行环境。 DataStream：Flink用特别的类DataStream来表示程序中的流式数据。用户可以认为它们是含有重复数据的不可修改的集合(collection)，DataStream中元素的数量是无限的。
build()方法创建KuduClient对象。传入的参数KUDU_MASTERS为kudu集群的masters地址列表，如果有多个master节点，则中间用半角逗号隔开。 代码样例 如下是建立连接代码片段： // 创建Kudu连接对象 KuduClient client = new KuduClient
文件错误导致上传文件到HDFS失败 问题背景与现象 用hadoop dfs -put把本地文件拷贝到HDFS上，有报错。 上传部分文件后，报错失败，从NameNode原生页面看，临时文件大小不再变化。 原因分析 查看NameNode日志“/var/log/Bigdata/hdfs
Flink主要使用到如下这几个类： StreamExecutionEnvironment：是Flink流处理的基础，提供了程序的执行环境。 DataStream：Flink用特别的类DataStream来表示程序中的流式数据。用户可以认为它们是含有重复数据的不可修改的集合(collection)，DataStream中元素的数量是无限的。
Flink主要使用到如下这几个类： StreamExecutionEnvironment：是Flink流处理的基础，提供了程序的执行环境。 DataStream：Flink用类DataStream来表示程序中的流式数据。用户可以认为它们是含有重复数据的不可修改的集合(collection)，DataStream中元素的数量是无限的。
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