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GuardianDTProvider fs.obs.guardian.accesslabel.enabled 是否开启使用Guardian对接OBS的access label。 true fs.obs.guardian.enabled 是否开启使用Guardian。 true 进入Guardian服务“概览”页面，选择“更多
普通物化视图与projection对比 物化视图类型 原表数据与物化视图一致性 灵活性 物化视图开发及维护复杂度 普通物化视图 数据从原表同步到物化视图需要时间窗。 灵活性较高，有新的业务可开发新的物化视图。 可开发复杂逻辑SQL语句的物化视图。 复杂度较高，需要开发很多物化视图，每个物化视图都需要单独去管理和维护。
导入”，将该文件导入后再修改非加密传输的相关配置项即可。 导入配置文件时，建议配置Source/Channel/Sink的各自的个数都不要超过40个，否则可能导致界面响应时间过长。 表1 Flume角色服务端所需修改的参数列表 参数名称 参数值填写规则 参数样例 名称 不能为空，必须唯一 test spoolDir
导入”，将该文件导入后再修改非加密传输的相关配置项即可。 导入配置文件时，建议配置Source/Channel/Sink的各自的个数都不要超过40个，否则可能导致界面响应时间过长。 表1 Flume角色服务端所需修改的参数列表 参数名称 参数值填写规则 参数样例 名称 不能为空，必须唯一 test spoolDir
配置Hive目录旧数据自动移除至回收站 操作场景 此功能适用于Hive组件。 开启此功能后，执行写目录：insert overwrite directory "/path1" ...，写成功之后，会将旧数据移除到回收站，并且同时限制该目录不能为Hive元数据库中已经存在的数据库路径。
通过Flink分析网页停留时间 通过HBase管理企业用户信息 HDFS文件操作 Hive数据分析应用 Impala应用开发 Kafka消息发布及订阅 Kudu应用开发 MapReduce应用开发 Oozie离线分析网站日志 通过Spark分析网页停留时间 Storm动态单词统计 通过JDBC访问SparkSQL
conf”配置文件中进行设置。 表1 参数介绍 参数 描述 默认值 spark.sql.hive.manageFilesourcePartitions 是否启用Metastore分区管理（包括数据源表和转换的Hive表）。 true：启用Metastore分区管理，即数据源表存储分区在Hive
conf”配置文件中进行设置。 表1 参数介绍 参数 描述 默认值 spark.sql.hive.manageFilesourcePartitions 是否启用Metastore分区管理（包括数据源表和转换的Hive表）。 true：启用Metastore分区管理，即数据源表存储分区在Hive
元数据存储：Hive将元数据存储在数据库中，如MySQL、Derby。Hive中的元数据包括表的名字，表的列和分区及其属性，表的属性（是否为外部表等），表的数据所在目录等。 Hive结构 Hive为单实例的服务进程，提供服务的原理是将HQL编译解析成相应的MapReduce或
rk SQL样例程序。 增强特性 对比开源社区，华为还提供了两个增强特性，JDBCServerHA方案和设置JDBCServer连接的超时时间。 JDBCServerHA方案，多个JDBCServer主节点同时提供服务，当其中一个节点发生故障时，新的客户端连接会分配到其他主节点上
默认取值： 不涉及 access_time Long 参数解释： 文件访问时间。 约束限制： 不涉及 取值范围： 不涉及 默认取值： 不涉及 modification_time Long 参数解释： 文件修改时间。 约束限制： 不涉及 取值范围： 不涉及 默认取值： 不涉及 请求示例
配置Doris表的列权限管理 操作场景 在FE的自定义配置项中添加“enable_col_auth”参数开启列授权后，Doris支持对列级别权限的管理。 该特性仅MRS 3.3.1及之后版本支持。 表的列级别的授权仅支持Select_priv权限。 必须使用具有Grant_priv权限的用户进行列权限的管理操作。
表运维 TTL变更 父主题： ClickHouse数据库运维
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。 4M 父主题： Spark SQL性能调优
输入消息内容，输入完成后按回车发送消息： 1,name1 2,name2 3,name3 执行以下命令查看Sink表中是否接收到数据，即查看Kafka topic是否正常写入数据。 sh kafka-console-consumer.sh --topic 主题名称 --bootstrap-server
生成客户端会占用大量的磁盘IO，不建议在集群处于安装中、启动中、打补丁中等非稳态场景下载客户端。 配置待安装客户端节点的NTP时间同步，使节点时间与MRS集群时间同步。 登录MRS服务管理控制台，在集群列表单击MRS集群名称，进入MRS集群详情页面。 单击“节点管理”，展开Maste
Scala和Java语言）。 为了丰富样例代码，Java版本使用了Processing Time作为数据流的时间戳，而Scala版本使用Event Time作为数据流的时间戳。具体执行命令参考如下： 将Checkpoint的快照信息保存到HDFS。 Java bin/flink run
API进行增强，能自动针对此类型任务关闭Sort过程。当Sort被关闭，获取Maps输出数据以后，直接合并后输出给Reduce，避免了由于排序而浪费大量时间。这种方式极大程度地提升了大部分SQL任务的效率。 MapReduce开源增强特性：History Server优化解决日志小文件问题 运
并作为执行计划中的代价估算，例如对于代价评估中识别的小表，会广播小表放在内存中广播到各个节点上，进行join操作，大大节省shuffle时间。 此开关对于Join场景有较大的性能优化，但是会带来OBS调用量的增加。 处理步骤 在SparkSQL中设置以下参数后再运行： set spark
kHouse表的列。 输入与输出 输入：需要输出的字段。 输出：ClickHouse表。 参数说明 表1 算子参数说明 参数 含义 类型 是否必填 默认值 数据库名 配置ClickHouse表所在的数据库。 string 是 default 表名 配置数据写入ClickHouse对应的表名。
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