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JDK，请确保IntelliJ IDEA中的JDK配置为Open JDK。 不同的IntelliJ IDEA不要使用相同的workspace和相同路径下的示例工程。 安装Maven 开发环境的基本配置。用于项目管理，贯穿软件开发生命周期。 安装Scala Scala开发环境的基本配置。版本要求：2.12
IoTDB是针对时间序列数据收集、存储与分析一体化的数据管理引擎。它具有体量轻、性能高、易使用的特点，支持对接Hadoop与Spark生态，适用于工业物联网应用中海量时间序列数据高速写入和复杂分析查询的需求。 背景信息 假定某某集团旗下有3个生产线，每个生产线上有5台设备，传感器会实时采集这些设备的指标数据（例如温
x及之后版本。 对系统的影响 更换过程中MRS系统需要重启，此时系统无法访问且无法提供服务。 更换证书以后，所有组件和Manager的模块使用的证书将自动更新。 更换证书以后，还未信任该证书的本地环境，需要重新安装证书。 前提条件 获取需要导入到MRS集群的CA证书文件（*.crt）、密钥文件（*
与Apache Impala的紧密集成，使其成为将HDFS与Apache Parquet结合使用的更好选择。 提供强大而灵活的一致性模型，允许您根据每个请求选择一致性要求，包括用于严格可序列化的一致性的选项。 提供同时运行顺序读写和随机读写的良好性能。 易于管理。 高可用性。
或无法实现的应用。 Kudu的应用场景有： 需要最终用户立即使用新到达数据的报告型应用 同时支持大量历史数据查询和细粒度查询的时序应用 使用预测模型并基于所有历史数据定期刷新预测模型来做出实时决策的应用 Kudu与其他组件的关系 Kudu与HBase的关系： Kudu的设计参考了
Hive是一个开源的，建立在Hadoop上的数据仓库框架，提供类似SQL的HQL语言操作结构化数据，其基本原理是将HQL语言自动转换成Mapreduce任务或Spark任务，从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。 Hive主要特点如下： 通过HQL语言非常容易的完成数据提取、转换和加载（ETL）。
与Apache Impala的紧密集成，使其成为将HDFS与Apache Parquet结合使用的更好选择。 提供强大而灵活的一致性模型，允许您根据每个请求选择一致性要求，包括用于严格可序列化的一致性的选项。 提供同时运行顺序读写和随机读写的良好性能。 易于管理。 高可用性。
详情以实际版本对应的操作指导为准。 CDM服务支持迁移的数据源可参考支持的数据源，数据源为Apache Hive时，不支持2.x版本，建议使用的版本为1.2.X、3.1.X，请执行搬迁前务必确认是否支持搬迁。 方案架构 Hive数据迁移分两部分内容： Hive的元数据信息，存储在MySQL等数据库中。MRS
SL，则需要添加以下参数。开启外部连接SSL后，因为YARN目前的开源版本无法代理HTTPS请求，所以无法通过YARN代理访问Flink的原生页面，用户可以在集群的同一个VPC下，创建windows虚拟机，在该虚拟机中访问Flink 原生页面。 表4 参数描述 参数 参数值示例 描述
Filter_Condition(NonIndexCol1) 针对多个列创建的联合索引场景下： 当查询时使用的列（多个），是联合索引所有对应列的一部分或者全部，且列的顺序与联合索引一致时，此索引会被利用来提升查询性能。 例如，针对C1、C2、C3列创建了联合索引，生效的场景包括： Filter_Condition(IndexCol1)
Filter_Condition(NonIndexCol1) 针对多个列创建的联合索引场景下： 当查询时使用的列（多个），是联合索引所有对应列的一部分或者全部，且列的顺序与联合索引一致时，此索引会被利用来提升查询性能。 例如，针对C1、C2、C3列创建了联合索引，生效的场景包括： Filter_Condition(IndexCol1)
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Filter_Condition(NonIndexCol1) 针对多个列创建的联合索引场景下： 当查询时使用的列（多个），是联合索引所有对应列的一部分或者全部，且列的顺序与联合索引一致时，此索引会被利用来提升查询性能。 例如，针对C1、C2、C3列创建了联合索引，生效的场景包括： Filter_Condition(IndexCol1)
前“meta_dir”中的元数据，启动一个新的MASTER，然后再逐一添加其他FE。 操作步骤 结束所有FE进程，同时结束所有业务访问，保证在元数据恢复期间不受外部访问出现不可预期的问题。 查找FE所有实例节点上元数据，找到最新的一个节点FE，作为恢复的Master。 进入FE后
HDFS时，建议使用的版本为2.8.X、3.1.X，请执行搬迁前务必确认是否支持搬迁。 方案架构 CDM围绕大数据迁移上云和智能数据湖解决方案，提供了简单易用的迁移能力和多种数据源到数据湖的集成能力，降低了客户数据源迁移和集成的复杂性，有效的提高您数据迁移和集成的效率。 CDM服务
s”目录下自动创建一个和分区名称一样的znode的问题。 解决调用MRS的作业管理接口API，返回的Spark日志的url和实际不一致的问题。 解决Spark JDBCServer切换成多实例模式后shuffle数据会不断累积，导致磁盘被打满的问题。 解决Spark InsertOverwrite数据不一致问题。
持开启CBO（Cost Based Optimization），系统会自动根据表的统计信息，例如数据量、文件数等，选出合适计划提高多表Join的效率。Hive需要先收集表的统计信息后才能使CBO正确的优化。 CBO优化器会基于统计信息和查询条件，尽可能地使Join顺序达到更优。但
一个sparkSQL的应用程序，而通过JDBC连接进来的客户端共同分享这个sparkSQL应用程序的资源，也就是说不同的用户之间可以共享数据。JDBCServer启动时还会开启一个侦听器，等待JDBC客户端的连接和提交查询。所以，在配置JDBCServer的时候，至少要配置JDB
如果希望下次继续使用已输入的HetuEngine SQL语句，请单击保存。 Hue界面不支持指定租户运行任务，会在用户关联的租户列表中随机选择一个默认租户运行任务。 查看历史： 单击“查询历史记录”，可查看HetuEngine SQL运行情况，支持显示所有语句或只显示保存的语句的运行情况。历史
在“名称”中输入作业的名称。 在“类型”中选择“导出”。 在“组”中设置作业所属组，默认没有已创建的组，单击“添加”创建一个新的组，输入组的名称，单击“确定”保存。 在“队列”中选择执行该作业的YARN队列。默认值“root.default”。 在“优先级”中选择执行该作业的YARN队列
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