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'corderstatus'], sorted_by = ARRAY['corderkey', 'corderstatus'], bucket_count = 16, orc_compress = 'SNAPPY', orc_compress_size = 6710422,
"type": "SAS", "size": 600 }, "data_volume_count": 1 }, { "group_name": "core_node_analysis_group",
ser来指定代理用户。 创建认证用户或代理用户请参考创建HetuEngine权限角色。 启用Ranger鉴权并为代理用户配置操作数据源的数据库、表、列的管理权限，具体操作请参考添加HetuEngine的Ranger访问权限策略。 集群已启用Kerberos认证（安全模式） 使用k
ng A, string delim, int count) → varchar 描述：当count为正数时，返回从左边开始计数的第count个分隔符delim左边的所有内容。当count为负数时，返回从右边开始计数的第count个分隔符delim右侧的所有内容。 select
作业名称，只能由字母、数字、中划线和下划线组成，并且长度为1～64个字符。 hadoop_job 运行程序参数 可选参数，为本次执行的作业配置相关优化参数（例如线程、内存、CPU核数等），用于优化资源使用效率，提升作业的执行性能。 常用运行程序参数如表2。 - 执行程序参数 可选参数，程序执行的关键参数，该参数
HUE_FLOAT_IP，检查是否可以ping通。 是，浮动IP已被使用，请重新配置其他IP地址。 否，执行7。 检查是否一次性查询了大量的数据。 是，优化Hue查询，避免一次性查询大量数据。 否，执行8。 联系运维人员。 父主题： 访问MRS组件Web UI界面常见异常问题
jdbc链接。 根据实际填写 hive_sync.table 选填 Hive的表名。 根据实际填写 hive_sync.db 选填 Hive的数据库名，默认为default。 根据实际填写 hive_sync.support_timestamp 选填 是否支持时间戳。 True changelog
enceFile，加密算法为ARC4Codec。SequenceFile是Hadoop特有的文件格式，RCFile是Hive优化的文件格式。RCFile优化了列存储，在对大表进行查询时，综合性能表现比SequenceFile更优。 set hive.exec.compress.output=true;
NoncharacterCodePoint} 函数 regexp_count(string, pattern) → bigint 描述：返回字符串中pattern匹配的次数。 SELECT regexp_count('1a 2b 14m', '\s*[a-z]+\s*'); --
ARRAY['ds', 'country'], bucketed_by = ARRAY['user_id'], bucket_count = 50 ); --插入空的分区 CALL system.create_empty_partition( schema_name
Hive故障排除 如何对insert overwrite自读自写场景进行优化 父主题： 使用Hive
指定的线程号，仅用于区分不同的线程 for (int threadNum = 0; threadNum < PRODUCER_THREAD_COUNT; threadNum++) { ProducerThread producerThread =
NameNode：4min+x DataNode：2min JournalNode：2min Zkfc：2min x为NameNode元数据加载时长，每千万文件大约耗时2分钟，例如5000万文件x为10分钟。 由于受DataNode数据块上报影响启动时间有一定浮动。 Yarn 5min+x R
xml”文件，且根据实际集群情况配置所需要的参数。JDBCServer相关参数详情，请参见Spark JDBCServer接口介绍。 开发思路 在default数据库下创建child表。 把“/home/data”的数据加载进child表中。 查询child表中的数据。 删除child表。 打包项目 通
流处理引擎。 Flink最适合的应用场景是低时延的数据处理（Data Processing）场景：高并发pipeline处理数据，时延毫秒级，且兼具可靠性。 Flink技术栈如图1所示。 图1 Flink技术栈 Flink在当前版本中重点构建如下特性，其他特性继承开源社区，不做增强。
流处理引擎。 Flink最适合的应用场景是低时延的数据处理（Data Processing）场景：高并发pipeline处理数据，时延毫秒级，且兼具可靠性。 Flink技术栈如图1所示。 图1 Flink技术栈 Flink在当前版本中重点构建如下特性，其他特性继承开源社区，不做增强。
句柄数 排查业务代码，不停地创建新的Producer对象，未正常关闭。 解决办法 停止当前应用，保证服务端句柄不再疯狂增加影响服务正常运行。 优化应用代码，解决句柄泄露问题。 建议：全局尽量使用一个Producer对象，在使用完成之后主动调用close接口进行句柄关闭。 父主题： 使用Kafka
IGH_MEM：预置优化RocksDB写磁盘参数，由于Flink不依赖RocksDB数据恢复作业，所以不建议使用当前配置。 DEFAULT state.backend 状态后端存储介质，建议“rocksdb”。 rocksdb 表2 HBase作为冷数据二级状态后端存储 参数名称
SplitSentenceBolt(), 8).shuffleGrouping("spout"); builder.setBolt("count", new WordCountBolt(), 12).fieldsGrouping("split", new Fields("word"));
则进程启动会失败。 见页面默认配置。 job.record.batch.delete.count 25 JobServer每一批老化数据的条数。 job.record.expire.count 500000 JobServer老化数据的条数。 job.record.expire.day
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