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进入Yarn服务参数“全部配置”界面，在搜索框中输入参数名称。具体操作请参考修改集群服务配置参数章节。 表1 参数说明 参数 描述 默认值 mapreduce.fileoutputcommitter.algorithm.version 用于指定Job的最终输出文件提交的算法版本，取值为“1”或“2”。 说明：
则应该使用外部表，可避免对该数据的误操作。删除外部表时，只删除掉元数据。 根据已有表创建新表，使用CREATE LIKE句式，完全复制原有的表结构，包括表的存储格式。 根据查询结果创建新表，使用CREATE AS SELECT句式。 这种方式比较灵活，可以在复制原表表结构的同时
则应该使用外部表，可避免对该数据的误操作。删除外部表时，只删除掉元数据。 根据已有表创建新表，使用CREATE LIKE句式，完全复制原有的表结构，包括表的存储格式。 根据查询结果创建新表，使用CREATE AS SELECT句式。 这种方式比较灵活，可以在复制原表表结构的同时
UI中也会清除掉“Dead Region Servers”信息。 以防掌控有一些region的主用HMaster突然停止响应，备用的HMaster将会成为新的主用HMaster，同时显示先前主用HMaster变成dead RegionServer。当HMaster主备倒换操作成功执行，在HMaster
否自动从客户的账户中支付，而不需要客户手动去进行支付。 约束限制： 不涉及 取值范围： true：自动支付，会自动选择折扣和优惠券进行优惠，然后自动从客户账户中支付，自动支付失败后会生成订单成功、但订单状态为“待支付”，等待客户手动支付。 false：手动支付，需要客户手动去支付，客户可以选择折扣和优惠券。
id=hoodie-delta-streamer offset.rang.limit=10000 指定HoodieDeltaStreamer执行参数（具体参数配置，请查看官网https://hudi.apache.org/ ）执行如下命令： spark-submit --master yarn --jars
jar语句只会将jar加载到当前连接的JDBCServer的jarClassLoader，不同JDBCServer不会共用。JDBCServer重启后会创建新的jarClassLoader，所以需要重新add jar。 添加jar包有两种方式：可以在启动spark-sql的时候添加jar包，如spark-sql
jar语句只会将jar加载到当前连接的JDBCServer的jarClassLoader，不同JDBCServer不会共用。JDBCServer重启后会创建新的jarClassLoader，所以需要重新add jar。 添加jar包有两种方式：可以在启动spark-sql的时候添加jar包，如spark-sql
enabled: true table.optimizer.distinct-agg.split.bucket-num: 1024 查询今天有多少唯一用户登录： SELECT day, COUNT(DISTINCT user_id) FROM T GROUP BY day 自动改写查询： SELECT
function(K, V, boolean)) -> map(K, V) 描述：使用map中仅给定函数映射为true的entry去构造一个新的map。 SELECT map_filter(MAP(ARRAY[], ARRAY[]), (k, v) -> true); -- {} SELECT
1或其他兼容版本。 说明： 若使用IBM JDK，请确保IntelliJ IDEA中的JDK配置为IBM JDK。 若使用Oracle JDK，请确保IntelliJ IDEA中的JDK配置为Oracle JDK。 若使用Open JDK，请确保IntelliJ IDEA中的JDK配置为Open
“org.apache.hadoop.fs”包中，这些API能够支持的操作包含：打开文件，读写文件，删除文件等。Hadoop类库中最终面向用户提供的接口类是FileSystem，该类是个抽象类，只能通过来类的get方法得到具体类。get方法存在几个重载版本，常用的是这个： static
外部表，如果数据要被多种工具共同处理，则应该使用外部表，可避免对该数据的误操作。删除外部表时，只删除掉元数据。 根据已有表创建新表，使用CREATE LIKE句式，完全复制原有的表结构，包括表的存储格式。 根据查询结果创建新表，使用CREATE AS SELECT句式。 这种方式比较灵活，可以在复制原表表结构的同时
spark.examples.SecurityKafkaWordCount。 当Streaming DataFrame/Dataset中有新的可用数据时，outputMode用于配置写入Streaming接收器的数据。 object SecurityKafkaWordCount {
spark.examples.SecurityKafkaWordCount。 当Streaming DataFrame/Dataset中有新的可用数据时，outputMode用于配置写入Streaming接收器的数据。 object SecurityKafkaWordCount {
keygenerator.type 选填 上游表主键生成类型。 COMPLEX read.streaming.check-interval 选填 流读检测上游新提交的周期，默认值为1分钟。 5（流量大建议使用默认值） read.end-commit 选填 Stream增量消费，通过参数read.streaming
MapReduce基本原理 如需使用MapReduce，请确保MRS集群内已安装Hadoop服务。 MapReduce是Hadoop的核心，是Google提出的一个软件架构，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。概念“Map（映射）”和“Reduce（化简）”及其主要思想，均取自于函数式编程语言及矢量编程语言。
sight-flume-Flume组件版本号/conf/properties.properties”。 部分配置可能需要填写加密后的信息，请参见使用Flume客户端加密工具。 常用Source配置 Avro Source Avro Source监测Avro端口，接收外部Avro客
外部表，如果数据要被多种工具共同处理，则应该使用外部表，可避免对该数据的误操作。删除外部表时，只删除掉元数据。 根据已有表创建新表，使用CREATE LIKE句式，完全复制原有的表结构，包括表的存储格式。 根据查询结果创建新表，使用CREATE AS SELECT句式。 这种方式比较灵活，可以在复制原表表结构的同时
外部表，如果数据要被多种工具共同处理，则应该使用外部表，可避免对该数据的误操作。删除外部表时，只删除掉元数据。 根据已有表创建新表，使用CREATE LIKE句式，完全复制原有的表结构，包括表的存储格式。 根据查询结果创建新表，使用CREATE AS SELECT句式。 这种方式比较灵活，可以在复制原表表结构的同时
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