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编译并运行Flink应用 在程序代码完成开发后，建议您上传至Linux客户端环境中运行应用。使用Scala或Java语言开发的应用程序在Flink客户端的运行步骤是一样的。 基于YARN集群的Flink应用程序不支持在Windows环境下运行，只支持在Linux环境下运行。 操作步骤
percent 设置磁盘之间进行数据均衡操作时，各个磁盘的数据存储量与理想状态之间的差异阈值。例如，各个磁盘的理想数据存储量为1TB，此参数设置为10。那么，当目标磁盘的数据存储量达到900GB时，就认为该磁盘的存储状态就已经足够好了。取值范围[1-100]。 10 dfs.disk
stState替换ValueState存储容器 RocksDB场景下，由于RocksDB是一个内嵌式的KV数据库，它的数据都是根据key和value进行存放的。对于map类数据，若使用ValueState，在RocksDB中作为一条记录存储，value是整个map，而使用MapS
导入并配置Flink样例工程 操作场景 Flink针对多个场景提供样例工程，包含Java样例工程和Scala样例工程等，帮助客户快速学习Flink工程。 针对Java和Scala不同语言的工程，其导入方式相同。 以下操作步骤以导入Java样例代码为例。操作流程如图1所示。 图1 导入样例工程流程
id='12005000201'; 删除用户信息表。 drop table user_info; 外部分区表的操作： 创建外部分区表并导入数据： 创建外部表数据存储路径： hdfs dfs -mkdir /hive/ hdfs dfs -mkdir /hive/user_info 建表： create
Flink流式写Hudi表参数规范 参数名称 是否必填 参数描述 建议值 Connector 必填 读取表类型。 hudi Path 必填 表存储的路径。 根据实际填写 hoodie.datasource.write.recordkey.field 必填 表的主键。 根据实际填写 write
Spark从Hive读取数据再写入HBase样例程序开发思路 场景说明 假定Hive的person表存储用户当天消费的金额信息，HBase的table2表存储用户历史消费的金额信息。 现person表有记录name=1,account=100，表示用户1在当天消费金额为100元。
Ranger日志介绍 日志描述 日志存储路径：Ranger相关日志的默认存储路径为“/var/log/Bigdata/ranger/角色名” RangerAdmin：“/var/log/Bigdata/ranger/rangeradmin”（运行日志）。 TagSync：“/va
metastore.warehouse.dir”。 设置值为配置LakeFormation实例章节获取的hive Catalog在OBS中的存储路径。 名称：hive.metastore.warehouse.dir 值：obs://lakeformation-test/hive 图1
Hudi支持Partial Update 本章节内容仅适用于MRS 3.3.1-LTS及之后版本。 该特性允许用户使用Hudi完成部分列更新。用户可以使用同一主键下的最新数据逐一更新每行数据的不同列字段，直到整条数据完整。 场景说明 当前开源社区提供了PartialUpdateA
Hive CBO原理介绍 Hive CBO原理介绍 CBO，全称是Cost Based Optimization，即基于代价的优化器。 其优化目标是： 在编译阶段，根据查询语句中涉及到的表和查询条件，计算出产生中间结果少的高效join顺序，从而减少查询时间和资源消耗。 Hive中实现CBO的总体过程如下：
set owner='user_name'”场景以外。 不允许创建Hive on HBase的分区表 Hive on HBase表将实际数据存储在HBase上。由于HBase会将表划分为多个分区，将分区散列在RegionServer上，因此不允许在Hive中创建Hive on HBase分区表。
配置OBS的AK/SK 保存配置并重启Hive服务。 在beeline中直接使用OBS的目录进行访问。例如，执行如下命令创建Hive表并指定数据存储在test-bucket文件系统的test_obs目录中。 cd 客户端安装目录 source bigdata_env kinit 组件操
导入并配置Flink样例工程 操作场景 Flink针对多个场景提供样例工程，包含Java样例工程和Scala样例工程等，帮助客户快速学习Flink工程。 针对Java和Scala不同语言的工程，其导入方式相同。 以下操作步骤以导入Java样例代码为例。操作流程如图1所示。 图1 导入样例工程流程
配置HetuEngine物化视图改写能力 开启物化视图改写能力 HetuEngine支持在System级别或者Session级别开启物化视图改写能力，开启方法如下所示： Session级别： 参考快速使用HetuEngine访问Hive数据源在HetuEngine客户端执行set
对系统的影响 无法使用Oozie服务调度任务。 可能原因 DBService服务异常或者Oozie存储在DBService中的数据遭到破坏，导致Oozie服务不可用。 HDFS服务异常或者Oozie存储在HDFS中的数据遭到破坏时，导致Oozie服务不可用。 Yarn服务异常，导致Oozie服务不可用。
TABLE创建空表。 使用IF NOT EXISTS子句时，如果表已经存在则不会报错。 可选WITH子句可用于设置新创建的表的属性，如表的存储位置（location）、是不是外表（external）等。 示例 用指定列的查询结果创建新表orders_column_aliased：
快速配置常用参数 配置项 说明 默认值 spark.sql.parquet.compression.codec 对于非分区parquet表，设置其存储文件的压缩格式。 在JDBCServer服务端的“spark-defaults.conf”配置文件中进行设置。 snappy spark.dynamicAllocation
快速配置常用参数 配置项 说明 默认值 spark.sql.parquet.compression.codec 对于非分区parquet表，设置其存储文件的压缩格式。 在JDBCServer服务端的“spark-defaults.conf”配置文件中进行设置。 snappy spark.dynamicAllocation
Spark从Hive读取数据再写入HBase样例程序开发思路 场景说明 假定Hive的person表存储用户当天消费的金额信息，HBase的table2表存储用户历史消费的金额信息。 现person表有记录name=1,account=100，表示用户1在当天消费金额为100元。
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