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需要进行Clustering的文件组。 对于每个组使用strategyParams实例化适当的策略类（例如：sortColumns），然后应用该策略重写数据。 创建一个REPLACE提交，并更新HoodieReplaceCommitMetadata中的元数据。 如何执行Clustering
状态码 状态码如表1所示。 表1 状态码 状态码 编码 状态说明 100 Continue 继续请求。 这个临时响应用来通知客户端，它的部分请求已经被服务器接收，且仍未被拒绝。 101 Switching Protocols 切换协议。只能切换到更高级的协议。 例如，切换到HTTPS的新版本协议。
前面升级失败的客户端，跳过升级成功的客户端。 客户端批量升级工具也支持升级之前的旧客户端。 执行非root用户安装的客户端升级时，请确保相应用户在目标节点客户端所在目录及父目录的读写权限，否则会升级失败。 -f参数输入的客户端包必须为全量客户端，不支持单组件或部分组件客户端包作为输入。
service sssd restart SUSE sevice nscd restart 重启相关服务后，在节点通过id username命令查看相应用户信息是否已有效。 父主题： 使用Kafka
HetuEngine提供统一标准SQL对分布于多个地域（或数据中心）的多种数据源实现高效访问，屏蔽数据在结构、存储及地域上的差异，实现数据与应用的解耦。 图2 HetuEngine跨域功能示意 跨域关键技术和优势 无单点瓶颈：HSFabric可进行水平扩展，多通道并行传输，速率最大化，跨地域延迟不再成为瓶颈。
Execution特性前，Spark SQL根据spark.sql.shuffle.partitions配置指定shuffle时的partition个数。此种方法在一个应用中执行多种SQL查询时缺乏灵活性，无法保证所有场景下的性能合适。开启Adaptive Execution后，Spark SQL将自动为每个
Execution特性前，Spark SQL根据spark.sql.shuffle.partitions配置指定shuffle时的partition个数。此种方法在一个应用中执行多种SQL查询时缺乏灵活性，无法保证所有场景下的性能更优。开启Adaptive Execution后，Spark SQL将自动为每个
使用Kafka Eagle对接MRS Kafka 应用场景 Kafka Eagle是一款分布式、高可用的Kafka监控软件，提供丰富的Kafka监控指标，例如：Kafka集群的Broker数、Topic数、Consumer数、Topic LogSize Top10、Topic Capacity
规划好恢复数据保存表的数据库，数据表在HDFS的保存位置，以及访问恢复数据的用户清单。 检查Doris备份文件保存路径。 停止Doris的上层应用。 恢复Doris业务数据 在FusionInsight Manager，选择“运维 > 备份恢复 > 备份管理”。 在任务列表指定任务的“操作”列，选择“更多
能执行恢复操作，必须重新备份 检查DBService主备实例状态是否正常。如果不正常，不能执行恢复操作。 停止依赖MRS集群运行的上层业务应用。 在MRS Manager停止所有待恢复数据的NameNode角色实例，其他的HDFS角色实例必须保持正常运行，恢复数据后重启NameN
Manager首页，选择“运维 > 告警 > 阈值设置 > 待操作集群的名称 > HBase > 单个RegionServer的Region数目”，选中目前应用的规则，单击“修改”查看目前的阈值设置是否合理。 如果过小，则根据集群实际情况，增大阈值，执行17。 如果阈值设置合理，则执行18。 图2
过程中的工作流等。 业务作业类型Hive SQL、Spark SQL、Spark Python等，是否需要使用MRS的第三方包，参考MRS应用开发样例。 调度系统，需要考虑调度系统对接MRS集群。 迁移后，业务割接允许中断时长，识别平台业务优先级。 识别在迁移过程中不能中断的业务
使用CDM服务迁移HBase数据至MRS集群 应用场景 本章节适用于将线下IDC机房或者公有云HBase集群中的数据（支持数据量在几十TB级别或以下的数据量级）迁移到华为云MRS服务。 本章节以通过华为云CDM服务 2.9.1.200版本进行数据迁移为例介绍。不同版本操作可能有差
需要进行Clustering的文件组。 对于每个组使用strategyParams实例化适当的策略类（例如：sortColumns），然后应用该策略重写数据。 创建一个REPLACE提交，并更新HoodieReplaceCommitMetadata中的元数据。 如何执行Clustering
jar文件后，服务器默认保留5分钟，5分钟内单击确定则完成UDF创建，超时后单击确定则创建UDF失败并弹出错误提示：本地UDF文件路径有误。 在UDF列表中，可查看当前应用内所有的UDF信息。可在对应UDF信息的“操作”列编辑或删除UDF信息（只能删除未被使用的UDF项）。 （可选）如果需要立即运行或开发作业
位于计算和存储之间，为包括 Apache Spark、Presto、Mapreduce 和 Apache Hive的计算框架提供了数据抽象层，使上层的计算应用可以通过统一的客户端API和全局命名空间访问包括HDFS和OBS在内的持久化存储系统，从而实现了对计算和存储的分离。 商用 Alluxio简介
本实践指导使用Hive对OBS中存储的原始数据进行导入、分析等操作，展示了如何构建弹性、低成本的存算分离大数据分析。以用户开发一个Hive数据分析应用为例，通过客户端连接Hive后，执行HQL语句访问OBS中的Hive数据。进行企业雇员信息的管理、查询。 通过Flink作业处理OBS数据
行业务数据恢复。 对系统的影响 元数据恢复后，会丢失从备份时刻到恢复时刻之间的数据。 元数据恢复后，需要重新启动ClickHouse的上层应用。 前提条件 检查ClickHouse元数据备份文件保存路径。 如果需要从远端HDFS恢复数据，需要准备备集群，且已完成数据备份，详细操作
发送成功，要么都发送失败。 read-process-write模式：将消息消费和生产封装在一个事务中，形成一个原子操作。在一个流式处理的应用中，常常一个服务需要从上游接收消息，然后经过处理后送达到下游，这就对应着消息的消费和生产。 二次开发代码样例如下： // 初始化配置,开启事务特性
family="f2"> <!-- 定义拼接字段的类名，且该类必须在客户应用中不存在 --> <qualifier class="com.huawei
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