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例如：“,” 流/表结构 填写流/表结构，包含名称，类型。 - Proctime 指系统时间，与数据本身的时间戳无关，即在Flink算子内计算完成的时间。 “类型”选择“Source”时存在此参数。 - Event Time 指事件产生的时间，即数据产生时自带时间戳。 “类型”选择“Source”时存在此参数。
息发布-订阅系统，它提供了类似于JMS的特性，但在设计上完全不同，它具有消息持久化、高吞吐、分布式、多客户端支持、实时等特性，适用于离线和在线的消息消费，如常规的消息收集、网站活性跟踪、聚合统计系统运营数据（监控数据）、日志收集等大量数据的互联网服务的数据收集场景。 生产者（Pr
可能要进行关联操作的数据存储在相同的存储节点上。HDFS文件同分布的特性是将那些需进行关联操作的文件存放在相同的数据节点上，在进行关联操作计算时，避免了到别的数据节点上获取数据的动作，降低了网络带宽的占用。 Client HDFS Client主要包括五种方式：JAVA API、C
TABLE src COMPUTE STATISTICS 生成sizeInBytes和rowCount。 使用ANALYZE语句收集统计信息时，无法计算非HDFS数据源的表的文件大小。 生成表级别统计信息（不扫表）： ANALYZE TABLE src COMPUTE STATISTICS
“名称”输入作业的名称，“类型”选择“导入”。 “连接”选择一个连接。默认没有已创建的连接，单击“添加”创建一个新的连接，完成后单击“测试”，测试是否可用，待提示成功后单击“确定”。 MRS与外部数据源交换数据和文件时需要连接数据源，“连接”表示连接数据源时的连接参数集合。 表1
properties”、UDF依赖的配置文件上传到指定HDFS路径，例如“/user/hetuserver/udf/”，并重启HetuEngine计算实例。 创建“/user/hetuserver/udf/data/externalFunctions”文件夹，将“udf.properti
”和“hadoopmanager”用户组，创建用户可参考创建HetuEngine权限角色。 已创建HetuEngine计算实例，可参考创建HetuEngine计算实例。 已获取GBase数据库所在的IP地址，端口号，用户名及密码。 HetuEngine对接GBase数据源约束 H
为：文件大小/128MB。目录不占用Block。 根据“dfs.blocksize”，NameNode的文件对象数计算方法如下： 表1 NameNode文件对象数计算 单个文件大小 文件对象数 小于128MB 1（对应文件）+1（对应Block）=2 大于128MB（例如128G）
访问HetuEngine的用户名，即在集群中创建的“人机”用户的用户名。 password 在集群中创建的“人机”用户的用户密码。 tenant 指定访问HetuEngine计算实例的租户资源队列。 jdbc_location 导入并配置HetuEngine Python3样例工程中获取的hetu-jdbc-XXX
“名称”输入作业的名称，“类型”选择“导入”。 “连接”选择一个连接。默认没有已创建的连接，单击“添加”创建一个新的连接，完成后单击“测试”，测试是否可用，待提示成功后单击“确定”。 MRS与外部数据源交换数据和文件时需要连接数据源，“连接”表示连接数据源时的连接参数集合。 表1
SparkJavaExample Spark Core任务的Java/Python/Scala/R示例程序。 本工程应用程序实现从HDFS上读取文本数据并计算分析。 SparkRExample示例不支持未开启Kerberos认证的集群。 SparkPythonExample SparkScalaExample
TABLE src COMPUTE STATISTICS 生成sizeInBytes和rowCount。 使用ANALYZE语句收集统计信息时，无法计算非HDFS数据源的表的文件大小。 生成表级别统计信息（不扫表）： ANALYZE TABLE src COMPUTE STATISTICS
例如：“,” 流/表结构 填写流/表结构，包含名称，类型。 - Proctime 指系统时间，与数据本身的时间戳无关，即在Flink算子内计算完成的时间。 “类型”选择“Source”时存在此参数。 - Event Time 指事件产生的时间，即数据产生时自带时间戳。 “类型”选择“Source”时存在此参数。
查询Core节点有大量文件的目录，发现大部分都是类似“blockmgr-033707b6-fbbb-45b4-8e3a-128c9bcfa4bf”的目录，里面存放了计算过程中产生的shuffle临时文件。 因为JDBCServer启动了Spark的动态资源分配功能，已经将shuffle托管给NodeMan
可以将多个大数据组件中的数据在HetuEngine中进行统一分析。 IoTDB时序数据库：时序数据分析的核心组件，提供海量时序数据的存储和计算能力。 离线加载：IoTDB提供的数据导入工具，可以将本地csv文件批量导入到IoTDB中。 数据访问：提供JDBC/Restful的访问
在确定数据都为新数据时建议使用INSERT，当存在更新数据时建议使用UPSERT，当初始化数据集时建议使用BULK_INSERT。 批量写入Hudi表 引入Hudi包生成测试数据，参考使用Spark Shell创建Hudi表章节的2到4。 写入Hudi表，写入命令中加入参数：option("hoodie.datasource
在确定数据都为新数据时建议使用INSERT，当存在更新数据时建议使用UPSERT，当初始化数据集时建议使用BULK_INSERT。 批量写入Hudi表 引入Hudi包生成测试数据，参考使用Spark Shell创建Hudi表章节的2到4。 写入Hudi表，写入命令中加入参数：option("hoodie.datasource
create table t1(col1 int); create table t2(col1 int,col2 int); 向源数据表t1中插入测试数据： insert into table t1 select 1 union all select 1 union all select
KerberosPrincipal KerberosKeytabPath指定的keytab对应的用户名。 tenant 指定访问HetuEngine计算实例的租户资源队列 KerberosConfigPath 访问数据源用户的krb5配置文件，参考配置HetuEngine应用安全认证获取。
val put = new Put(iteratorArray(i).getString(0).getBytes) // 计算结果 val resultValue = hiveValue + hbaseValue.toInt
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