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Ranger仅支持对接RDS服务MySQL数据库，版本号为：MySQL 5.7.x、MySQL 8.0。 Hive支持对接RDS服务MySQL和PostgreSQL数据库，版本号为：MySQL 5.7.x、MySQL 8.0和PostgreSQL14。 在RDS管理控制台，选择“实
在读取文件时，将单个分区打包的最大字节数。 单位：byte。 134217728（即128M） spark.files.openCostInBytes 打开文件的预估成本， 按照同一时间能够扫描的字节数来测量。当一个分区写入多个文件时使用。高估更好，这样小文件分区将比大文件分区更先被调度。
在读取文件时，将单个分区打包的最大字节数。 单位：byte。 134217728（即128M） spark.files.openCostInBytes 打开文件的预估成本， 按照同一时间能够扫描的字节数来测量。当一个分区写入多个文件时使用。高估更好，这样小文件分区将比大文件分区更先被调度。
服务器称为一个Broker。对于每一个主题，Kafka集群保留一个用于缩放、并行化和容错性的分区（Partition）。每个分区是一个有序、不可变的消息序列，并不断追加到提交日志文件。分区的消息每个也被赋值一个称为偏移顺序（Offset）的序列化编号。 图1 Kafka结构 约束与限制
使用Sqoop Sqoop如何连接MySQL Sqoop读取MySQL数据到HBase时报HBaseAdmin.<init>方法找不到异常 通过Hue创建Sqoop任务将数据从HBase导入HDFS时报错 通过Sqoop从Hive导出数据到MySQL 8.0时报数据格式错误 通过sqoop
解决Hive启用Ranger鉴权，本用户创建的UDAF报无权限的问题。 解决MetaStore删除分区偶现死锁的问题。 解决CBG对接外置RDS mysql后开启添加列优化，执行alter cascade操作分区表，由于库中分区量较大导致mysql异常的问题。 解决MetaSpace内存泄漏的问题。 解决重启ZooKeeper节点后Hive
Append Path：必须指定 指定的文件格式，参见DataFrameWriter中的相关接口 exactly-once 支持写入分区表，按时间分区用处较大 Kafka Sink Append, Update, Complete 参见：https://archive.apache
N false --decode-partition 如果分区在写入过程中已编码，则解码分区值 N false --batch-sync-num 指定每批次同步hive的分区数 N 1000 Hive Sync时会判断表不存在时建外表并添加分区，表存在时对比表的schema是否存
新的base文件，而不是写log。 分区设置操作 Hudi支持多种分区方式，如多级分区、无分区、单分区、时间日期分区。用户可以根据实际需求选择合适的分区方式，接下来将详细介绍Hudi如何配置各种分区类型。 多级分区 多级分区即指定多个字段为分区键，需要注意的配置项： 配置项 说明
order_id = 'id1'; 每天订单量稳定，可采用天作为分区键。 历史分区更新不频繁，主要数据更新在新分区。 调优建议： 使用Bucket索引建表（Spark-SQL），并且索引键为订单ID， 分区键为日期。 定期使用compaction合并日志，提高查询性能。 SQL示例：
如何针对Topic进行配置增加和删除 问题背景与现象 使用Kafka过程中常常需要对特定Topic进行配置或者修改。 Topic级别可以修改参数列表： cleanup.policy compression.type delete.retention.ms file.delete.delay
值相比较。磁盘使用率有一个默认阈值，当检测到磁盘使用率超过阈值时产生该告警。 平滑次数为1，主机磁盘某一分区使用率小于或等于阈值时，告警恢复；平滑次数大于1，主机磁盘某一分区使用率小于或等于阈值的90%时，告警恢复。 告警属性 告警ID 告警级别 是否自动清除 12017 重要 是
ixedString（32）） 时间日期类型 Date 日期 用两个字节存储，表示从 1970-01-01（无符号）到当前的日期值。日期中没有存储时区信息。 DateTime 时间戳 用四个字节（无符号的）存储 Unix 时间戳。允许存储与日期类型相同的范围内的值。最小值为 1970-01-01
怎么通过客户端设置Map/Reduce内存？ 如何在导入Hive表时指定输出的文件压缩格式？ Hive表desc描述过长导致无法完整显示 Hive表中增加分区列后再插入数据显示为NULL 集群中创建的新用户执行查询Hive操作时无权限 执行SQL提交任务到指定队列时报错 执行load data
Hive的元数据信息，存储在MySQL等数据库中。MRS Hive集群的元数据会默认存储到MRS DBService（华为的Gaussdb数据库），也可以选择RDS（MySQL）作为外置元数据库。 Hive的业务数据，存储在HDFS文件系统或OBS对象存储中。 MySQL数据迁移到MRS集群Hive分区表
扩容MRS集群 MRS的扩容不论在存储还是计算能力上，都可以简单地通过增加Core节点或者Task节点来完成，不需要修改系统架构，降低运维成本。集群Core节点不仅可以处理数据，也可以存储数据。可以在集群中添加Core节点，通过增加节点数量处理峰值负载。集群Task节点主要用于处理数据，不存放持久数据。
GROUP BY partition ORDER BY partition ASC; 如果目标表存在该分区，将分区替换到目标表，到集群的每个节点上执行如下语法： ALTER TABLE table_dest REPLACE PARTITION partition_expr FROM
skewJoin.skewedPartitionFactor 此配置为一个倍数因子，用于判定分区是否为数据倾斜分区。单个分区被判定为数据倾斜分区的条件为：当一个分区的数据大小超过除此分区外其他所有分区大小的中值与该配置的乘积，并且大小超过spark.sql.adaptive.skewJoin
/sql/parquet Flink对接HDFS分区 Flink对接HDFS支持自定义分区。 Flink文件系统分区支持使用标准的Hive格式。不需要将分区预先注册到表目录中，分区是根据目录结构推断。 例如，根据下面的目录分区的表将被推断为包含日期时间和小时分区。 path └── datetime=2021-09-03
查看ClickHouse慢查询语句 操作场景 在ClickHouse上执行SQL语句查询时，常因为SQL语句的分区、where条件以及索引等设置不合理问题，导致SQL查询很慢，影响数据库的整体性能。针对该场景，MRS提供了ClickHouse慢查询语句的监控功能。 正在进行的慢查询
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