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一个sparkSQL的应用程序，而通过JDBC连接进来的客户端共同分享这个sparkSQL应用程序的资源，也就是说不同的用户之间可以共享数据。JDBCServer启动时还会开启一个侦听器，等待JDBC客户端的连接和提交查询。所以，在配置JDBCServer的时候，至少要配置JDB
HDFS时，建议使用的版本为2.8.X、3.1.X，请执行搬迁前务必确认是否支持搬迁。 方案架构 CDM围绕大数据迁移上云和智能数据湖解决方案，提供了简单易用的迁移能力和多种数据源到数据湖的集成能力，降低了客户数据源迁移和集成的复杂性，有效的提高您数据迁移和集成的效率。 CDM服务
回答 在单个父目录中创建大量的znode后，当客户端尝试在单个请求中获取所有子节点时，服务端将无法返回，因为结果将超出可存储在znode上的数据的最大长度。 为了避免这个问题，应该根据客户端应用的实际情况将“jute.maxbuffer”参数配置为一个更高的值。 “jute.maxb
回答 在单个父目录中创建大量的znode后，当客户端尝试在单个请求中获取所有子节点时，服务端将无法返回，因为结果将超出可存储在znode上的数据的最大长度。 为了避免这个问题，应该根据客户端应用的实际情况将“jute.maxbuffer”参数配置为一个更高的值。 “jute.maxb
/driver/oracle”目录，单击上传2获取的Oracle驱动文件。 单击驱动文件所在行的“Permission”列的值，勾选“User”列的“Read”和“Write”，“Group”列的“Read”和“Other”列的“Read”，单击“Set”。 通过使用HDFS命令直接上传：
seContext的方式去使用HBase，将要删除的数据的rowKey构造成rdd，然后通过HBaseContext的bulkDelete接口对HBase表上这些rowKey对应的数据进行删除。 数据规划 基于BulkPut接口使用章节创建的HBase表及其中的数据进行操作。 开发思路
下载认证凭据 将下载的认证凭据压缩包解压缩，并将得到的文件复制到客户端节点中，例如客户端节点的“/opt/hadoopclient/Flink/flink/conf”目录下。如果是在集群外节点安装的客户端，需要将得到的文件复制到该节点的“/etc/”目录下。 将客户端安装节点的业务IP和M
STRICT，对列的修改，仅对表的元数据产生作用。 列修改命令只能修改表/分区的元数据，而不会修改数据本身。用户应确保表/分区的实际数据布局符合元数据定义。 不支持更改表的分区列/桶列，也不支持更改ORC表。 修改表或分区的存储位置。 ALTER TABLE table_name
HDFS是Hadoop的分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），实现大规模数据可靠的分布式读写。HDFS针对的使用场景是数据读写具有“一次写，多次读”的特征，而数据“写”操作是顺序写，也就是在文件创建时的写入或者在现有文件之后的添加操作。HDFS
选择“SDKs”，单击加号选择“JDK”。 在弹出的“Select Home Directory for JDK”窗口，选择对应的JDK目录，然后单击“OK”。 完成JDK选择后，单击“Apply”。 选择“Project”，在“SDK”的下拉菜单中选择在“SDKs”中添加的JDK，在“language
选择“SDKs”，单击加号选择“JDK”。 在弹出的“Select Home Directory for JDK”窗口，选择对应的JDK目录，然后单击“OK”。 完成JDK选择后，单击“Apply”。 选择“Project”，在“SDK”的下拉菜单中选择在“SDKs”中添加的JDK，在“language
OBS输入路径目录名、输入路径的子目录名及子文件名不能包含特殊字符/\"':;,中的任意字符。 如果设置的作业需要使用指定YARN队列功能，该用户需要已授权有相关YARN队列的权限。 设置任务的用户需要获取该任务的执行权限，并获取该任务对应的连接的使用权限。 操作步骤 设置作业基本信息
OBS输入路径目录名、输入路径的子目录名及子文件名不能包含特殊字符/\"':;,中的任意字符。 如果设置的作业需要使用指定YARN队列功能，该用户需要已授权有相关YARN队列的权限。 设置任务的用户需要获取该任务的执行权限，并获取该任务对应的连接的使用权限。 操作步骤 设置作业基本信息
Source在按行读取过程中，会忽略掉每一个Event的最后一个换行符，该换行符所占用的数据量指标不会被Flume统计。 Kafka Source Kafka Source从Kafka的topic中消费数据，可以设置多个Source消费同一个topic的数据，每个Source会消费topic的不同partitions。常用配置如表
n下一个RDD的算子。如果直接翻译到物理实现，是很不经济的：一是每一个RDD（即使是中间结果）都需要物化到内存或存储中，费时费空间；二是join作为全局的barrier，是很昂贵的，会被最慢的那个节点拖死。如果子RDD的分区到父RDD的分区是窄依赖，就可以实施经典的fusion优
fmt.Println(err) } } 更多编程语言的SDK代码示例，请参见API Explorer的代码示例页签，可生成自动对应的SDK代码示例。 状态码 状态码 描述 200 查询的节点列表信息。 错误码 请参见错误码。 父主题： 集群管理接口
传入数据为NULL值，不做转换处理。 配置输入字段列数，大于原始数据实际包含的字段列数，全部数据成为脏数据。 字符截取的起点位置或终点位置，大于输入字段的长度时，当前行成为脏数据。 EL操作转换 传入数据为NULL值，不做转换处理。 输入一个或多个字段的值，输出计算结果。 输入类型和算子不兼容时，当前行为脏数据。
HBase客户端一次写入、更新或删除的数据条数阈值，超过此阈值时会记录日志。 增大此参数的值。 hbase.client.scanner.warning.threshold.scanning.ratio HBase客户端单个Scan的Caching过大时（默认为最大值的40%），超过此阈值时会记录日志。
0及以后版本。 FlinkSQL的UDF新增重用功能，当UDF被多次执行时，第N（N>1）次执行只复制第1次结果，可以确保UDF多次执行的数据一致性，同时确保UDF只被执行一次，提高算子性能。 配置Flink作业时，可通过在FlinkServer WebUI的Flink作业开发界面添加自定义参数“table
用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去使用HBase，将要获取的数据的rowKey构造成rdd，然后通过HBaseContext的bulkGet接口获取对HBase表上这些rowKey对应的数据。 数据规划 基于BulkPut接口使用章节创建的HBase表及其中的数据进行操作。 开发思路
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