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常用CLI Spark常用的CLI如下所示： spark-shell 提供了一个简单学习API的方法，类似于交互式数据分析的工具。同时支持Scala和Python两种语言。在Spark目录下，执行.
提交数据分析任务，统计表employees_info中有多少条记录。实现请参见使用JDBC接口提交数据分析任务。 父主题： Hive JDBC访问样例程序
提交数据分析任务，统计表employees_info中有多少条记录。实现请见分析Hive数据。 父主题： 开发Hive应用
提交数据分析任务，统计表employees_info中有多少条记录。 父主题： Hive JDBC访问样例程序
HCatalog访问Hive样例程序 功能介绍 本章节介绍如何在MapReduce任务中使用HCatalog分析Hive表数据，读取输入表第一列int类型数据执行count(distinct XX)操作，将结果写入输出表。
HCatalog访问Hive样例程序 功能介绍 本章节介绍如何在MapReduce任务中使用HCatalog分析Hive表数据，读取输入表第一列int类型数据执行count(distinct XX)操作，将结果写入输出表。
常用CLI Spark常用的CLI如下所示： spark-shell 提供了一个简单学习API的方法，类似于交互式数据分析的工具。同时支持Scala和Python两种语言。在Spark目录下，执行.
Scala样例代码 功能介绍 在Spark应用中，通过使用Spark调用Hive接口来操作hive表，然后把Hive表的数据经过分析后写到HBase表。
常用CLI Spark常用的CLI如下所示： spark-shell 提供了一个简单学习API的方法，类似于交互式数据分析的工具。同时支持Scala和Python两种语言。在Spark目录下，执行.
Scala样例代码 功能介绍 用户可以使用Spark调用HBase接口来操作HBase table1表，然后把table1表的数据经过分析后写到HBase table2表中。
常用CLI Spark常用的CLI如下所示： spark-shell 提供了一个简单学习API的方法，类似于交互式数据分析的工具。同时支持Scala和Python两种语言。在Spark目录下，执行.
HCatalog访问Hive样例程序 功能介绍 本章节介绍如何在MapReduce任务中使用HCatalog分析Hive表数据，读取输入表第一列int类型数据执行count(distinct XX)操作，将结果写入输出表。
Impala样例程序开发思路 场景说明 假定用户开发一个Impala数据分析应用，用于管理企业雇员信息，如表1、表2所示。 开发思路 数据准备。
ClickHouse数据入库工具 最佳实践方案 ClickHouse数据加工流程最佳实践：在数据湖中通过Hive&Spark（批量）/FlinkSQL（增量）加工成大宽表后，通过CDL/Loader工具实时同步到ClickHouse，下游BI工具和应用进行实时OLAP分析。
MRS集群服务对接OBS示例 配置Flink通过IAM委托访问OBS 配置Flume通过IAM委托访问OBS 配置HDFS通过IAM委托访问OBS 配置Hive通过IAM委托访问OBS 配置Hudi通过IAM委托访问OBS 配置MapReduce通过IAM委托访问OBS 配置Presto
作业提交参数间用空格隔开导致参数信息不被识别如何处理？ 问： 作业提交参数间用空格隔开会导致参数信息不被识别吗？ 答： 不同参数间用空格隔开，可通过在参数名前添加@的方式防止参数信息被明文存储，例如: @password=XXXXXX进行使用。 父主题： 作业管理类
查询分析（Query Analysis）：支持标准SQL查询分析，同时提供DSL（DataFrame）， 并支持多种外部输入。 Apache Spark部件架构如图1所示。本文档重点介绍Spark、Spark SQL和Spark Streaming应用开发指导。
Spark同步HBase数据到CarbonData开发思路 场景说明 数据实时写入HBase，用于点查业务，数据每隔一段时间批量同步到CarbonData表中，用于分析型查询业务。 运行前置操作 安全模式下该样例代码需要读取两个文件（user.keytab、krb5.conf）。
可能原因 该节点IoTDB空间内合并任务较慢，需要进一步分析日志查看。 处理步骤 收集故障信息。 在FusionInsight Manager页面，选择“运维 > 告警 > 告警”，在实时告警列表中，单击此告警前的，在“定位信息”中查看角色名并确定实例的IP地址。
Impala样例程序开发思路 场景说明 假定用户开发一个Impala数据分析应用，用于管理企业雇员信息，如表1、表2所示。 开发思路 数据准备。
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