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“资源”：在界面左边可用主机列表中，勾选指定的主机，单击“>>”，将选中的主机加入已选主机列表。只支持选择本集群中的主机。资源池中的主机列表可以为空。 根据业务需求，可以通过主机名称 、核数、内存、操作系统、平台类型，筛选需要选取的资源主机。 MRS 2.x及之前版本： “名称”：填写资源池的名称。不支持创建名称为“Default”的资源池。
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
下面代码片段仅为演示，具体代码参见：com.huawei.bigdata.spark.examples.KafkaADCount。 /** * 运行Structured Streaming任务，统计广告的有效展示和有效点击数据，结果写入kafka中 */ object KafkaADCount { def
tableIdentifier 在其中执行MergeInto操作的Hudi表的名称。 target_alias 目标表的别名。 sub_query 子查询。 source_alias 源表或源表达式的别名。 merge_condition 将源表或表达式和目标表关联起来的条件 condition 过滤条件，可选。
配置组件数据回收站目录的清理策略。 在存算分离场景下，对接OBS的组件默认开启了数据防误删功能，用户删除数据时，被删除对象会移动至用户对应的回收站目录内，用户需要在OBS文件系统中为对应的目录配置生命周期策略，以避免存储空间被占满的风险。 组件对接OBS。 在具备OBS资源的访问权限后，M
下面代码片段仅为演示，具体代码参见：com.huawei.bigdata.spark.examples.KafkaADCount。 /** * 运行Structured Streaming任务，统计广告的有效展示和有效点击数据，结果写入kafka中 */ object KafkaADCount { def
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参数解释： SQL类型。目前仅支持“presto”类型的SQL。 约束限制： 只有包含Presto组件的集群才能提交执行presto类型的SQL。 当前仅MRS 2.0.6版本的MRS 2.0.6.1补丁、MRS 2.1.0版本的MRS 2.1.0.7补丁、MRS 3.1.2及之后版本集群支持。
下面代码片段仅为演示，具体代码参见：com.huawei.bigdata.spark.examples.KafkaADCount。 /** * 运行Structured Streaming任务，统计广告的有效展示和有效点击数据，结果写入kafka中 */ object KafkaADCount { def
快速使用Hive进行数据分析 Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可将结构化的数据文件映射成一张数据库表，并提供类SQL的功能对数据进行分析处理，通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用，适合用于数据仓库的统计分析。 背景信息 假定用户开发一
Impala是用于处理存储在Hadoop集群中的大量数据的MPP（大规模并行处理）SQL查询引擎。 它是一个用C++和Java编写的开源软件。 与其他Hadoop的SQL引擎相比，它拥有高性能和低延迟的特点。 背景信息 假定用户开发一个应用程序，用于管理企业中的使用A业务的用户信息，使用Impala客户端实现A业务操作流程如下：
设置在默认数据库中，插入其他用户表的权限 在“配置资源权限”的表格中选择“待操作集群的名称 > Hive > Hive读写权限”。 在数据库列表中单击指定的数据库名称，显示数据库中的表。 在指定表的“权限”列，勾选“插入”。 设置在默认数据库中，导入数据到其他用户表的权限 在“配置资源权限”的表格中选择“待操作集群的名称
getConfiguration(); // 对于需要访问ZooKeeper的组件，需要提供jaas和krb5配置 // 在Map中不需要重复login，会使用main方法中配置的鉴权信息 String krb5 = "krb5.conf";
Impala是用于处理存储在Hadoop集群中的大量数据的MPP（大规模并行处理）SQL查询引擎。 它是一个用C++和Java编写的开源软件。 与其他Hadoop的SQL引擎相比，它拥有高性能和低延迟的特点。 背景信息 假定用户开发一个应用程序，用于管理企业中的使用A业务的用户信息，使用Impala客户端实现A业务操作流程如下：
getConfiguration(); // 对于需要访问ZooKeeper的组件，需要提供jaas和krb5配置 // 在Map中不需要重复login，会使用main方法中配置的鉴权信息 String krb5 = "krb5.conf";
Filter_Condition(NonIndexCol1) 针对多个列创建的联合索引场景下： 当查询时使用的列（多个），是联合索引所有对应列的一部分或者全部，且列的顺序与联合索引一致时，此索引会被利用来提升查询性能。 例如，针对C1、C2、C3列创建了联合索引，生效的场景包括： Filter_Condition(IndexCol1)
Filter_Condition(NonIndexCol1) 针对多个列创建的联合索引场景下： 当查询时使用的列（多个），是联合索引所有对应列的一部分或者全部，且列的顺序与联合索引一致时，此索引会被利用来提升查询性能。 例如，针对C1、C2、C3列创建了联合索引，生效的场景包括： Filter_Condition(IndexCol1)
Filter_Condition(NonIndexCol1) 针对多个列创建的联合索引场景下： 当查询时使用的列（多个），是联合索引所有对应列的一部分或者全部，且列的顺序与联合索引一致时，此索引会被利用来提升查询性能。 例如，针对C1、C2、C3列创建了联合索引，生效的场景包括： Filter_Condition(IndexCol1)
reduce输出为key：网民的信息，value：该网民上网总时间。 context.write(key, result); } /** * setup()方法只在进入map任务的map()方法之前或者reduce任务的reduce()方法之前调用一次。
reduce输出为key：网民的信息，value：该网民上网总时间。 context.write(key, result); } /** * setup()方法只在进入map任务的map()方法之前或者reduce任务的reduce()方法之前调用一次。
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