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read_write_kafka() 表1 使用Python提交普通作业参数说明 参数 说明 示例 bootstrap.servers Kafka的Broker实例业务IP和端口。 192.168.12.25:21005 specific_jars “客户端安装目录/Flink/flink/lib/flink-connector-kafka-*
fileInputStream.close(); fileInputStream = null; } } 获取ZooKeeper的IP列表和端口、集群的认证模式、HiveServer的SASL配置、HiveServer在ZooKeeper中节点名称、客户端对服务端的发现模式、以及
fileInputStream.close(); fileInputStream = null; } } 获取ZooKeeper的IP列表和端口、集群的认证模式、HiveServer的SASL配置、HiveServer在ZooKeeper中节点名称、客户端对服务端的发现模式、以及
产生告警的服务名称。 角色名 产生告警的角色名称。 主机名 产生告警的主机名。 附加信息 Task Failure Rate 产生告警的计算实例租户名和当前超过阈值的大小。 对系统的影响 HetuEngine计算实例任务失败率过高，会影响业务的正常运行，需及时排查问题并处理。 可能原因 计算实例资源配置过小。
selectExpr("CAST(value AS STRING)") .as(Encoders.STRING()); //生成运行字数。 Dataset<Row> wordCounts = lines.flatMap(new FlatMapFunction<String
插入ClickHouse数据 本章节介绍插入ClickHouse数据样例代码。 创建ClickHouse表创建的表具有三个字段，分别是String、UInt8和Date类型。 示例代片段参考如下： String insertSql = "insert into " + databaseName + "
Hudi使用Cleaner后台作业，不断清除不需要的旧版本数据。通过配置hoodie.cleaner.policy和hoodie.cleaner.commits.retained可以使用不同的清理策略和保存的commit数量。 执行cleaning有两种方式： 同步clean由参数hoodie.clean
插入ClickHouse数据 本章节介绍插入ClickHouse数据样例代码。 创建ClickHouse表创建的表具有三个字段，分别是String、UInt8和Date类型。 示例代片段参考如下： String insertSql = "insert into " + databaseName + "
mples-2.7.x.jar HDFS存储路径：以“/user”开头。Spark Script需要以“.sql”结尾，MapReduce和Spark需要以“.jar”结尾。sql、jar不区分大小写。 父主题： 使用Spark
into dsrTable select * from srcTabble 开启log列裁剪，提升mor表查询效率 mor表读取的时候涉及到Log和Parquet的合并，性能不是很理想。可以开启log列裁剪减少合并时IO读取开销 SparkSQL执行查询，先执行： set hoodie.enable
创建内部表时指定location，则创建失败。 开启本功能之后，创建Hive内部表不能执行location。因为对建表语句做了限制，如果数据库中已存在建表时指向非当前默认warehouse目录的表，在执行建库、表脚本迁移、重建元数据操作时需要特别注意，防止错误。 操作步骤 进入Hive服务配置页面：
的规则和建议。 Doris数据变更规则 应用程序不能直接使用delete或者update语句变更数据，可以使用CDC的upsert方式来实现。 不建议业务高峰期或在表上频繁地进行加减字段，建议在业务前期规划建表时预留将来要使用的字段。如果必须添加或删除字段，及修改字段类型和注释，
Manager页面，选择“集群 > 概览 > 更多 > 下载客户端”，“选择客户端类型”设置为“仅配置文件”，单击“确定”，等待客户端文件包生成后根据浏览器提示下载客户端到本地并解压。 例如，客户端文件压缩包为“FusionInsight_Cluster_1_Services_Client
gPolicy配置，不同的调度策略，会有不同的资源分配顺序。 对于即席查询和批量查询，可以根据不同的SQL类型进行更合理的资源分配。 可以对不同的查询类型，比如EXPLAIN、INSERT、SELECT和DATA_DEFINITION等类型，匹配到不同的资源组，分配不同的资源来执行查询。
int hiveValue = table1List.get(i).getInt(1); // 根据列簇和列，获取hbase值 String hbaseValue = Bytes.toString(resultData.getValue(columnFamily
Spark应用调优 Spark Core调优 SQL和DataFrame调优 Spark Streaming调优 Spark CBO调优 父主题： Spark应用开发常见问题
产生告警的角色名称。 主机名 产生告警的主机名。 附加信息 Cpu Usage Exceeds The Threshold 产生告警的计算实例租户名和当前超过阈值的大小。 对系统的影响 HetuEngine计算实例CPU负载使用率超过阈值，会导致该计算实例性能下降，业务SQL响应变慢。 可能原因
打包成功之后，在工程根目录的“target”子目录下获取打好的jar包，例如“MRTest-XXX.jar”，jar包名称以实际打包结果为准。 上传生成的应用包“MRTest-XXX.jar”到Linux客户端上，例如“/opt/client/conf”，与配置文件位于同一目录下。 在Linux环境下运行样例工程。
运行环境：Windows系统或Linux系统。 如需在本地调测程序，运行环境需要和集群业务平面网络互通。 安装JDK Java/Scala开发和运行环境的基本配置。版本要求如下： 服务端和客户端仅支持自带的OpenJDK，版本为1.8.0_272，不允许替换。 对于客户应用需引用SDK类的Jar包运行在客户应用进程中的。
partitionOverwriteMode 当前执行insert overwrite 命令插入数据到分区表时，支持两种模式：STATIC模式和DYNAMIC模式。STATIC模式下，Spark会按照匹配条件删除所有分区。在DYNAMIC模式下，Spark按照匹配条件匹配分区，并动态匹配没有指定匹配条件的分区。
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