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创建Bucket索引表调优 Bucket索引常用设置参数： Spark： hoodie.index.type=BUCKET hoodie.bucket.index.num.buckets=5 Flink index.type=BUCKET hoodie.bucket.index.num
开发Flink应用 DataStream程序 向Kafka生产并消费数据程序 异步Checkpoint机制程序 Stream SQL Join程序 父主题： Flink开发指南
MapReduce访问多组件样例代码 功能介绍 主要分为三个部分： 从HDFS原文件中抽取name信息，查询HBase、Hive相关数据，并进行数据拼接，通过类MultiComponentMapper继承Mapper抽象类实现。 获取拼接后的数据取最后一条输出到HBase、HDF
作业管理接口 新增并执行作业 查询作业列表信息 查询单个作业信息 终止作业 获取SQL结果 批量删除作业 父主题： API V2
PyFlink样例程序 PyFlink样例程序开发思路 PyFlink样例程序代码说明 使用Python提交Flink普通作业 使用Python提交Flink SQL作业 父主题： 开发Flink应用
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使用Hive Hive用户权限管理 Hive客户端使用实践 快速使用Hive进行数据分析 Hive数据存储及加密配置 Hive on HBase 配置Hive读取关系型数据库数据 Hive企业级能力增强 Hive性能调优 Hive运维管理 Hive常见SQL语法说明 Hive常见问题
使用Presto 配置sql-standard-with-group创建schema失败报Access Denied Presto的coordinator进程无法正常启动 Presto查询Kudu表时系统报错找不到表 Presto查询Hive表无数据 MRS Presto查询报错“The
读取Phoenix表数据 功能简介 使用Phoenix实现读数据。 代码样例 以下代码片段在com.huawei.bigdata.hbase.examples包的“PhoenixSample”类的testSelect方法中。 /** * Select Data */
Hive支持ZSTD压缩格式 ZSTD（全称为Zstandard）是一种开源的无损数据压缩算法，其压缩性能和压缩比均优于当前Hadoop支持的其他压缩格式，本特性使得Hive支持ZSTD压缩格式的表。Hive支持基于ZSTD压缩的存储格式有常见的ORC、RCFile、TextFi
Ldap为用户认证提供数据存储。 集群中的Ldap作为OMS Ldap的备份，其服务名称为LdapServer，角色实例为SlapdServer。 Database Manager的数据库，负责存储日志、告警等信息。 HA 高可用性管理模块，主备OMS通过HA进行主备管理。 NTP Server
Spark2x Spark2x基本原理 Spark2x多主实例 Spark2x多租户 Spark2x与其他组件的关系 Spark2x开源新特性说明 Spark跨源复杂数据的SQL查询优化 父主题： 组件介绍
Spark on Hudi开发规范 SparkSQL建表参数规范 Spark增量读取Hudi参数规范 Spark异步任务执行表compaction参数设置规范 Spark on Hudi表数据维护规范 Spark并发写Hudi建议 Spark读写Hudi资源配置建议 Spark On
Manager管理员用户名，密码以及OMS浮动IP地址。 OMS浮动IP地址获取方式：远程登录Master2节点，执行“ifconfig”命令，系统回显中“eth0:wsom”表示OMS浮动IP地址，请记录“inet”的实际参数值。如果在Master2节点无法查询到OMS浮动IP地址，请切
“/etc/hosts”文件不存在。 该主机的主机名不在文件中配置。 该主机名对应的IP不唯一。 该主机名对应的IP在ifconfig命令下的回显列表中不存在。 该文件中存在一个IP对应多个主机名的情况。 该文件中不存在hadoop本端域名映射关系，例如: xxx hadoop.example
4359809/cf1/95f210f931ad44c99e4028470be7d292 是，执行6。 否，执行9。 执行以下命令将文件移回“hdfs://hacluster/hbase/data”目录。 hdfs dfs -mv hdfs://hacluster/hbase/a
Spark应用开发简介 Spark简介 Spark是分布式批处理框架，提供分析挖掘与迭代式内存计算能力，支持多种语言（Scala/Java/Python）的应用开发。 适用以下场景： 数据处理（Data Processing）：可以用来快速处理数据，兼具容错性和可扩展性。 迭代计算（Iterative
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