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1版本为例： 在pom.xml文件中添加“<properties>”参数，填写变量，方便后面统一修改版本。 在“dependencies”参数中设置各个jar包的版本的时候可以直接使用上述定义的参数传递。 如果遇到其他三方包冲突，可以通过查找依赖关系确认是否存在相同包不同版本的情况，尽量修改成集群自带的jar包版本。
val resultValue = hiveValue + hbaseValue.toInt // 设置结果到put对象 put.addColumn(Bytes.toBytes(columnFamily), Bytes.toBytes("cid")
1版本为例： 在pom.xml文件中添加“<properties>”参数，填写变量，方便后面统一修改版本。 在“dependencies”参数中设置各个jar包的版本的时候可以直接使用上述定义的参数传递。 如果遇到其他三方包冲突，可以通过查找依赖关系确认是否存在相同包不同版本的情况，尽量修改成集群自带的jar包版本。
/tmp 按照如下示例，在Hive客户端创建关联关系型数据库的外表。 -- 关联oracle linux6版本示例 -- 如果是安全模式，需设置admin权限 set role admin; -- 添加连接关系型数据库的驱动Jar包,不同数据库有不同的驱动Jar ADD JAR hdfs:///tmp/ojdbc6
Doris慢查询语句监控 操作场景 Doris作为一个ROLAP模式的数据库，底层需依赖强大的关系型数据库引擎作为支撑。高并发、聚合查询等是常见的查询场景，但由于MRS Doris不支持慢查询管理，缺少运维监控能力，在实际问题定界过程中无法可视化地获取查询SQL的执行信息。因此需
1版本为例： 在pom.xml文件中添加“<properties>”参数，填写变量，方便后面统一修改版本。 在“dependencies”参数中设置各个jar包的版本的时候可以直接使用上述定义的参数传递。 如果遇到其他三方包冲突，可以通过查找依赖关系确认是否存在相同包不同版本的情况，尽量修改成集群自带的jar包版本。
val resultValue = hiveValue + hbaseValue.toInt // 设置结果到put对象 put.addColumn(Bytes.toBytes(columnFamily), Bytes.toBytes("cid")
如果是安全模式，建表的用户需要“ADMIN”权限，ADD JAR的路径请以实际路径为准。 -- 关联oracle linux6版本示例 -- 如果是安全模式，设置admin权限 set role admin; -- 添加连接关系型数据库的驱动jar包,不同数据库有不同的驱动JAR ADD JAR hdfs:///tmp/ojdbc6
1版本为例： 在pom.xml文件中添加“<properties>”参数，填写变量，方便后面统一修改版本。 在“dependencies”参数中设置各个jar包的版本的时候可以直接使用上述定义的参数传递。 如果遇到其他三方包冲突，可以通过查找依赖关系确认是否存在相同包不同版本的情况，尽量修改成集群自带的jar包版本。
使用序号指定加密列时，序号从0开始。0代表第1列，1代表第2列，依次类推。 创建列加密表时，表所在的目录必须是空目录。 使用insert语句向设置列加密的表中导入数据。 假设test表已存在且有数据： insert into table <table_name> select <col_list>
order01 INCLUDING PROPERTIES; 创建表orders_like02，它将包含表order02定义的列，并将表的存储格式设置为‘TEXTFILE’ CREATE TABLE orders_like02 like order02 STORED AS TEXTFILE;
应用提供Spark的各种功能，如连接Spark集群、创建RDD、广播变量等。 pyspark.SparkConf：Spark应用配置类。如设置应用名称，执行模式，executor内存等。 pyspark.RDD（Resilient Distributed Dataset）：用于在
应用提供Spark的各种功能，如连接Spark集群、创建RDD、广播变量等。 pyspark.SparkConf：Spark应用配置类。如设置应用名称，执行模式，executor内存等。 pyspark.RDD（Resilient Distributed Dataset）：用于在
rk的各种功能，如连接Spark集群，创建RDD，累积量和广播量等。它的作用相当于一个容器。 SparkConf：Spark应用配置类，如设置应用名称，执行模式，executor内存等。 JavaRDD：用于在java应用中定义JavaRDD的类，功能类似于scala中的RDD(Resilient
应用提供Spark的各种功能，如连接Spark集群、创建RDD、广播变量等。 pyspark.SparkConf：Spark应用配置类。如设置应用名称，执行模式，executor内存等。 pyspark.RDD（Resilient Distributed Dataset）：用于在
getInstance(conf); job.setJarByClass(MultiComponentExample.class); // 设置mapper&reducer类 job.setMapperClass(MultiComponentMapper.class);
int resultValue = hiveValue + Integer.valueOf(hbaseValue); // 设置结果到put对象 put.addColumn(Bytes.toBytes(columnFamily), Bytes.toBytes("cid")
int resultValue = hiveValue + Integer.valueOf(hbaseValue); // 设置结果到put对象 put.addColumn(Bytes.toBytes(columnFamily), Bytes.toBytes("cid")
Hudi当前只有int、bigint、float、double、decimal、string、date、timestamp、boolean、binary类型支持设置默认值。 Hudi表必须指定primaryKey与preCombineField。 在指定路径下创建表时，如果路径下已存在Hudi表，则建表时不需要指定列。
解决Kafka在kerberos认证失败之后自动重启存在异常的问题 解决Hudi和Spark目录下的Spring包不兼容的问题 解决Zookeeper配置了配额仍然显示设置顶层配额失败的告警的问题 解决老Guardian实例日志需要打印客户端IP的问题 解决MemArtsCC使用TPCDS测试套写10TB数据
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