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spark.stop(); } 上面是简单示例，其它sparkSQL特性请参见如下链接：http://archive.apache.org/dist/spark/docs/3.3.1/sql-programming-guide.html#running-sql-queries-programmatically。
spark.stop() } } 上面是简单示例，其它sparkSQL特性请参见如下链接：http://archive.apache.org/dist/spark/docs/3.3.1/sql-programming-guide.html#running-sql-queries-programmatically。
spark.stop() } } 上面是简单示例，其它sparkSQL特性请参见如下链接：http://archive.apache.org/dist/spark/docs/3.3.1/sql-programming-guide.html#running-sql-queries-programmatically。
spark.stop() } } 上面是简单示例，其它sparkSQL特性请参见如下链接：http://archive.apache.org/dist/spark/docs/3.3.1/sql-programming-guide.html#running-sql-queries-programmatically。
foreach(println) sc.stop() } } 上面是简单示例，其它sparkSQL特性请参见如下链接：http://spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html#running-sql-queries-programmatically
回答 可能原因为IBM的JDK和普通JDK的jaas.conf文件格式不一样。 在使用IBM JDK时，建议使用如下jaas.conf文件模板，其中“useKeytab”中的文件路径必须以“file://”开头，后面为绝对路径。 Client { com.ibm.security
spark.stop(); } 上面是简单示例，其它SparkSQL特性请参见如下链接：http://archive.apache.org/dist/spark/docs/3.3.1/sql-programming-guide.html#running-sql-queries-programmatically。
println(result); jsc.stop(); 上面是简单示例，其它sparkSQL特性请参见如下链接：http://spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html#running-sql-queries-programmatically。
境变量。 在客户端中执行如下命令，执行登录操作。 kinit 用户名 执行以下命令登录客户端工具。 beeline 指定静态分区或者动态分区。 静态分区： 静态分区是手动输入分区名称，在创建表时使用关键字PARTITIONED BY指定分区列名及数据类型。应用开发时，使用ALTER
org/projects/flink/flink-docs-release-1.12/dev/stream/operators/windows.html。 窗口介绍 窗口中数据的保存形式主要有中间结果和原始数据两种，对窗口中的数据使用公共算子，如sum等操作时（window(SlidingEventTimeWindows
MRS包含了多种大数据组件，用户可基于企业大数据场景的业务场景、数据类型、可靠性要求以及资源预算等要求合理选择集群类型。 用户可以基于系统预置的集群模板快速购买一个集群，也可自行选择组件列表及高级配置特性，自定义购买集群。 表1 MRS集群类型 集群类型 场景介绍 核心组件 Hadoop分析集群
回答 可能原因为IBM的JDK和普通JDK的jaas.conf文件格式不一样。 在使用IBM JDK时，建议使用如下jaas.conf文件模板，其中“useKeytab”中的文件路径必须以“file://”开头，后面为绝对路径。 Client { com.ibm.security
配置Flume非加密传输数据采集任务 生成Flume服务端和客户端的配置文件 使用Flume服务端从本地采集静态日志保存到Kafka 使用Flume服务端从本地采集静态日志保存到HDFS 使用Flume服务端从本地采集动态日志保存到HDFS 使用Flume服务端从Kafka采集日志保存到HDFS
配置Flume非加密传输数据采集任务 生成Flume服务端和客户端的配置文件 使用Flume服务端从本地采集静态日志保存到Kafka 使用Flume服务端从本地采集静态日志保存到HDFS 使用Flume服务端从本地采集动态日志保存到HDFS 使用Flume服务端从Kafka采集日志保存到HDFS
关于MapReduce的详细API可以参考官方网站：http://hadoop.apache.org/docs/r3.1.1/api/index.html 常用接口 MapReduce中常见的类如下： org.apache.hadoop.mapreduce.Job：用户提交MR作业的接口，
HDFS完整和详细的接口可以直接参考官方网站上的描述：http://hadoop.apache.org/docs/r3.1.1/api/index.html。 HDFS常用接口 HDFS常用的Java类有以下几个： FileSystem：是客户端应用的核心类。常用接口参见表1。 FileSt
HDFS完整和详细的接口可以直接参考官方网站上的描述：http://hadoop.apache.org/docs/r2.7.2/api/index.html。 HDFS常用接口 HDFS常用的Java类有以下几个。 FileSystem：是客户端应用的核心类。常用接口参见表1。 FileSt
关于MapReduce的详细API可以参考官方网站。 http://hadoop.apache.org/docs/r3.1.1/api/index.html 常用接口 MapReduce中常见的类如下： org.apache.hadoop.mapreduce.Job：用户提交MR作业的接口，
关于MapReduce的详细API可以参考官方网站：http://hadoop.apache.org/docs/r3.1.1/api/index.html 常用接口 MapReduce中常见的类如下： org.apache.hadoop.mapreduce.Job：用户提交MR作业的接口，
HDFS完整和详细的接口可以直接参考官方网站上的描述：http://hadoop.apache.org/docs/r3.1.1/api/index.html。 HDFS常用接口 HDFS常用的Java类有以下几个： FileSystem：是客户端应用的核心类。常用接口参见表1。 FileSt
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