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INSERT INTO参数 参数 描述 tableIndentifier 需要执行INSERT命令的Hudi表的名称。 select query 查询语句。 注意事项 写入模式：Hudi对于设置了主键的表支持三种写入模式，用户可以设置参数hoodie.sql.insert.mode来指定Insert模式，默认为upsert。
schema”）可以自行规划管理，与HetuEngine中的catalog、schema概念无关联；“parameter_type”需要为HetuEngine支持的数据类型。 “return_type”需要为HetuEngine支持的数据类型，要与函数的返回实际类型匹配，不做类型强制转换。
录中。 图5 编译完成，生成jar包 将工程编译生成的jar包复制到“/opt/client/lib”目录下。 将IntelliJ IDEA工程“src/main/resources”目录下的所有文件复制到与依赖库文件夹同级的目录“src/main/resources”下，即“/
指定导出数据的分隔符，与需要导出的HDFS中的数据表中的分隔符保持一致。 -m或-num-mappers <n> 启动n个map来并行导入数据，默认是4个，该值请勿高于集群的最大Map数。 -direct 快速模式，利用了数据库的导入工具，如MySQL的mysqlimport，可以比jdbc连接的方式更为高效的将数据导入到关系数据库中。
原因分析 HDFS在写的时候有设置块大小，默认128M，某些组件或者业务程序写入的文件可能不是128M，如8M。 <name>dfs.blocksize</name> <value>134217728</value> 图1 某些组件或者业务程序写入的文件大小 distcp 从
MRS服务集群开启了Kerberos认证，没有开启Kerberos认证的集群忽略该步骤。 操作步骤 登录MRS Manager，在MRS Manager界面选择“系统设置 > 角色管理 > 添加角色”。 填写角色的名称，例如flinkrole。 在“权限”的表格中选择“HDFS > File System
in 25 s 991 ms 将工程编译生成的jar包复制到“/opt/client/lib”目录下。 图8 文件位置 将IntelliJ IDEA工程“src/main/resources”目录下的所有文件复制到与依赖库文件夹同级的目录“src/main/resources”下
在对应流表的“操作”列对流表进行编辑、删除等操作。 图1 新建流表 表1 新建流表信息 参数名称 参数描述 备注 流/表名称 流/表的名称。 例如：flink_sink 描述 流/表的描述信息。 - 映射表类型 Flink SQL本身不带有数据存储功能，所有涉及表创建的操作，实际上均是对于外部数据表、存储的引用映射。
业。 命令参考（由添加作业时的“运行程序参数”与“执行程序参数”组成）：在原有的命令后，按“, {新参数}”的格式继续新增参数。 增加新的运行程序参数：新的命令参考是“运行程序参数, {新的运行程序参数}, 执行程序参数”。 增加新的执行程序参数：新的命令参考是“运行程序参数, 执行程序参数
败后，支持回滚到事务执行之前的状态。 本章节主要介绍如何开启ClickHouse事务。 使用本地表场景进行数据写入性能更优，故推荐本地表的数据增、删、改、查场景的多副本分布式事务支持。 对于使用分布式表进行数据写入场景的分布式事务，需要结合分布式表事务insert_distrib
Compacted表示该数据已被合并。 0.1表示segment0与segment1合并之后的结果。 数据合并前后的其他操作没有差别。 被合并的segments（例如segment0和segment1）即成为无用的segments，会占用空间，因此建议合并之后使用CLEAN FI
新建流表信息 参数名称 参数描述 备注 流/表名称 流/表的名称。 例如：flink_sink 描述 流/表的描述信息。 - 映射表类型 Flink SQL本身不带有数据存储功能，所有涉及表创建的操作，实际上均是对于外部数据表、存储的引用映射。 类型包含Kafka、HDFS。 - 类型
参数解释： SQL查询语句的最终结果归档路径。只有select的语句才会在将SQL的执行结果转储到result_location中。 约束限制： 不涉及 取值范围： 不涉及 默认取值： 不涉及 content Array<Array<String>> 参数解释： SQL的执行结果。只有非s
} else { 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 201 数据连接创建成功 错误码 请参见错误码。 父主题： 数据连接管理
MapReduce的运行环境可以部署在Linux环境下。您可以按照如下操作完成运行环境准备。 操作步骤 确认服务端YARN组件和MapReduce组件已经安装，并正常运行。 客户端运行环境已安装1.7或1.8版本的JDK。 客户端机器的时间与Hadoop集群的时间要保持一致，时间差小于5分钟。
+= "DROP TABLE child" 样例工程中的data文件需要放到JDBCServer所在机器的home目录下 保证本地的data文件和创建的表的所属的用户和用户组保持一致 拼接JDBC URL。 HA模式下url的host和port必须为“ha-cluster”。 普通集群需要将样例代码中com
@#$%^&*()-_=+|[{}];,<.>/?中的3种类型字符。 不可与当前密码相同。 显示如下结果，说明修改成功： Modify kerberos server password successfully. 登录FusionInsight Manager，选择“集群 > 待操作集群的名称 > 服务 > KrbServer
Consumer消费数据失败，提示“SchemaException: Error reading field” 问题背景与现象 Consumer来消费Kafka中指定Topic的消息时，发现无法从Kafka中获取到数据。 提示如下错误： org.apache.kafka.common.protocol
Spark REST API接口介绍 功能简介 Spark的REST API以JSON格式展现Web UI的一些指标，提供用户一种更简单的方法去创建新的展示和监控的工具，并且支持查询正在运行的app和已经结束的app的相关信息。开源的Spark REST接口支持对Jobs、Stages
Compacted表示该数据已被合并。 0.1表示segment0与segment1合并之后的结果。 数据合并前后的其他操作没有差别。 被合并的segments（例如segment0和segment1）即成为无用的segments，会占用空间，因此建议合并之后使用CLEAN FI
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