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基础使用 Spark SQL 基础操作 Spark SQL允许用户直接运用SQL语句对数据进行操作，在此过程中，Spark会负责对SQL语句进行解析、优化以及执行。 以下示例展示了如何使用Spark SQL进行读取文件。示例如下： 示例1：Spark支持多种数据格式，本示例读取了JSON格式文件的数据，并输出为Parquet格式。 val peopleDF = spark.read.json(&q

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访问模式 通过BLB访问ClickHouse集群 前提条件 用户已创建BMR Clickhouse集群。 操作步骤 具体配置流程如下，参考 https://cloud.baidu.com/doc/BLB/s/cjwvxnr91 创建BLB实例，可根据业务负载购买对应类型和规格的BLB实例 配置clickhouse实例 添加监听端口号 通过JDBC访问ClickHouse集群 获取主机的 IP 地址

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ranger概述 Apache Ranger 提供集中式的权限管理框架，可以对Hadoop生态中的HDFS/HIVE/YARN 等组件提供细粒度的权限访问控制，并且提供了Web UI页面方便管理员进行操作。 Ranger简介 Apache Ranger 是一个为大数据平台提供集中化安全管理的开源框架，专门用于确保 Hadoop 生态系统中的数据安全。以下是 Ranger 的主要组件及其作用。 Ra

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续费说明 续费方式 MapReduce目前支持自动续费和手动续费。使用预付费方式购买的包年包月集群，在集群状态为“运行中”或“已停服”时可续费。 表一 续费说明 续费类型 续费说明 自动续费 在 产品服务>MapReduce>集群列表 页，单击 自动续费 按钮进入续费管理。 手动续费 1.在 产品服务>MapReduce>集群列表 页，单击需续费集群对应的 续费 按钮，进入该集群的续费页。 2.选

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引擎增强 Spark Native Engine 截止目前，Spark是一个运行在JVM上的大数据计算引擎，其计算性能依然有很大的提升空间。我们通过引入ClickHouse计算引擎实现了Spark性能的巨大提升，同时还能保证和现有Spark的兼容性。 基本原理 我们先以一段简单的聚合SQL为例，看下Spark是如何执行的 我们的SQL代码经过解析先在Driver中生成了执行计划，执行计划优化后最终

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退款说明 退订方式 预付费退订：系统将会收取您使用时长对应的消费金额，剩余服务时长的费用将退还至原账户，退款金额=订单金额-已消费金额。 后付费退订：系统将会收取您使用时长对应的消费金额，退订后，不再产生新的消费金额。

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Spark示例 前提条件 已完成创建 BMR 集群，并且配置了 Paimon、Spark 组件，详情请参见创建集群。 注意事项 Paimon 的 JAR 文件已存放到 ${SPARK_HOME}/jars 目录； 默认使用 Hive Catalog； Hive 用户可以直接使用 Spark 创建的表； 启动 Spark 不需要添加 Paimon 相关参数。 操作示例 SSH登录集群，参考 SSH连

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客户端登录 操作步骤 远程登录到创建好的集群 ssh root@$public_ip 登录ClickHouse客户端 su - clickhouse clickhouse-client -m -u admin --password 集群密码 表一 clickhouse-client常用参数 参数 描述 -h 主机名 -d 数据库名 -m 客户端支持多行SQL输入以分号结尾，不指定该参数默认以回车作

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