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ORC文件版本 通过该字段配置ORC文件的版本（当Hive表文件的存储格式是ORC时）。 enum 是 0.12 输出分隔符 配置分隔符。 string 是 无 输出字段 配置输出信息： 位置：配置输出字段的位置。 字段名：配置输出字段的字段名。 类型：配置字段类型，字段类型为“DATE”
ORC文件版本 通过该字段配置ORC文件的版本（当Hive表文件的存储格式是ORC时）。 enum 是 0.12 输出分隔符 配置分隔符。 string 是 无 输出字段 配置输出信息： 位置：配置输出字段的位置。 字段名：配置输出字段的字段名。 类型：配置字段类型，字段类型为“DATE”
当hudi表存在timestamp类型字段时，需指定此参数为true，以实现同步timestamp类型到hive元数据中。该值默认为false，默认将timestamp类型同步为bigInt，默认情况可能导致使用sql查询包含timestamp类型字段的hudi表出现错误。 true 父主题：
行，此错误将再次发生。基本上，如果已经写入Hudi数据集parquet文件的记录R有一些更新U。R包含字段F，该字段包含某类数据类型，也就是LONG。U具有相同的字段F，该字段的数据类型是INT。Parquet FS不支持这种不兼容的数据类型转换。 对于此类错误，请从源头数据采集的位置进行有效的数据类型转换。
granularity_value Expr：属性表达式，基于字段或者字段的表达式来创建索引； type（...）：支持的索引类型，minmax、set等； Granularity：创建索引的记录粒度。比如index_granularity = 8192，granularity配置为3，则使用8192*3条记录创建一条索引数据。
同步hive parquet表，其分区字段为非string类型，无法正常使用hive import导入，只能考虑使用hcatalog方式，但是hcatalog方式报错如下： 回答 修改sqoop源码SqoopHCatUtilities中的代码，将限制代码去掉。 修改hive客户端中的hive-site
值，默认值为：64MB，单位为：bytes。 max_bytes_per_broker_scanner：用于限制单个BE处理的数据量的最大值，默认值为：3G，单位为：bytes。 max_broker_concurrency：用于限制一个作业的最大的导入并发数，默认值为：10。
mysqlimport命令，并且此两个命令所属MySQL客户端版本与MySQL服务器版本兼容，如果没有这两个命令或版本不兼容，请参考http://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/linux-installation-rpm.html，安装MySQL
mysqlimport命令，并且此两个命令所属MySQL客户端版本与MySQL服务器版本兼容，如果没有这两个命令或版本不兼容，请参考http://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/linux-installation-rpm.html，安装MySQL
> 当前查询执行线程池等待队列的长度 (BE)”。 单击“平滑次数”后的编辑按钮，根据实际使用情况，修改平滑次数配置项，单击“确定”。 单击“操作”列的“修改”，根据实际使用情况，更改告警阈值，单击“确定”。 等待十分钟，查看告警是否自动恢复。 是，处理完毕。 否，执行7。 收集故障信息。
配置过滤条件相关信息： 输入字段名：配置输入字段名，需填写上一个转换步骤生成的字段名。 操作：配置操作符。 比较值：配置比较值，可直接输入值或输入“#{已存在的字段名}”格式引用字段的具体值。 map 是 无 数据处理规则 首先判断条件是否成立。如果成立，更新字段的值；如果不成立，则不更新。
配置过滤条件相关信息： 输入字段名：配置输入字段名，需填写上一个转换步骤生成的字段名。 操作：配置操作符。 比较值：配置比较值，可直接输入值或输入“#{已存在的字段名}”格式引用字段的具体值。 map 是 无 数据处理规则 首先判断条件是否成立。如果成立，更新字段的值；如果不成立，则不更新。
多流join场景建议join字段设置为主键 如果join字段不为主键，会导致Flink shuffle task按照hash进行数据处理，导致在Flink中无法保序。同时状态后端中同一个join key字段会保留多份，join时会产生笛卡尔积。 比如A表字段为“id, field1”，B表字段为“id
使用RDS服务MySQL数据库 当用户选择的数据连接为“RDS服务MySQL数据库”时，请确保使用的数据库用户为root用户。如果为非root用户，需要先以root用户登录到数据库执行如下SQL命令为该数据库用户进行赋权，其中${db_name}与${db_user}为用户新建数据连接时输入的数据库名与用户名。
mysqlimport命令，并且此两个命令所属MySQL客户端版本与MySQL服务器版本兼容，如果没有这两个命令或版本不兼容，请参考http://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/linux-installation-rpm.html，安装MySQL
x之前版本，当用户选择的数据连接为“RDS服务MySQL数据库”时，请确保使用的数据库用户为root用户。如果为非root用户，请参考4~6新建用户并为该用户进行赋权。 对于MRS 3.x及之后版本，当用户选择的数据连接为“RDS服务MySQL数据库”时，数据库用户不允许为root用户，请参考4~6新建用户并为该用户进行赋权。
连接Doris数据库： export LIBMYSQL_ENABLE_CLEARTEXT_PLUGIN=1 mysql -u数据库登录用户 -p数据库登录用户密码 -P数据库连接端口 -hDoris FE实例IP地址 数据库连接端口为Doris FE的查询连接端口，可以通过登录Manager，单击“集群
解决Yarn配置本地化日志级别参数被设置为不支持修改的问题。 Hudi clean与archive逻辑解耦，不执行clean也能执行归档。 解决Hudi的.schema目录下文件找不到的问题。 解决Hudi clean触发时偶现文件mv to trash失败，导致.clean为空，影响Flink流读作业的问题。
tab_b WHERE name = 'xx'); 这里说的大表为条件过滤后的总数据量，千万级以上的数据量可定义为大表。 关联查询必须大表join小表 对于ClickHouse来说，原则上需要把多表join模型提前加工为宽表模型，但是在一些情况下，多个表，甚至是维度表变化比较频繁情
hmap作为缓存，以提高聚合性能。hashmap替代了之前的ColumnarBatch支持，从而避免拥有聚合表的宽模式（大量key字段或value字段）时产生的性能问题。 操作步骤 要启动聚合算法优化，在Spark客户端的“spark-defaults.conf”配置文件中进行设置。
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