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0，最高不能超过36.8.0。 具体软件，请到对应的官方网站获取。 https://pypi.org/project/setuptools/#files 将下载的setuptools压缩文件复制到客户端机器上，解压后进入解压目录，在客户端机器的命令行终端执行python setup.py
需要重新设计key，以更小粒度的key使得task大小合理化。 修改并行度。 调用rebalance操作，使数据分区均匀。 缓冲区超时设置 由于task在执行过程中存在数据通过网络进行交换，数据在不同服务器之间传递的缓冲区超时时间可以通过setBufferTimeout进行设置。 当设置“setBu
properties”文件，控制的是JobManager和TaskManager的算子内的日志输出，输出的日志会打印到对应的yarn contain中，可以在Yarn WebUI查看对应日志。 MRS 3.1.0及之后版本的Flink 1.12.0版本开始默认的日志框架是log4j2，配置的方式跟之前
当主机（节点）故障异常时，用户可能需要在MRS停止主机上的所有角色，对主机进行维护检查。故障清除后，启动主机上的所有角色恢复主机业务。 操作MRS集群前提条件 如果通过MRS管理控制台操作，需要已完成IAM用户同步（在集群详情页的“概览”页签，单击“IAM用户同步”右侧的“同步”进行IAM用户同步）。
节点，因此需要保证正常加载驱动类的情况下，保证源端数据库和集群节点的网络正常通信。 处理步骤 检查源端数据库端口对集群节点均放通。 若使用EIP公网通信，那么集群节点均需要绑定公网，尤其是分析节点，必须绑定公网才能保证作业正常运行。 sqoop实例一般分布在Master节点，但作
windowTime;为统计数据的窗口跨度,时间单位都是分。 object FlinkStreamScalaExample { def main(args: Array[String]) { // 打印出执行flink run的参考命令 System.out
Hive支持ZSTD压缩格式 ZSTD（全称为Zstandard）是一种开源的无损数据压缩算法，其压缩性能和压缩比均优于当前Hadoop支持的其他压缩格式，本特性使得Hive支持ZSTD压缩格式的表。Hive支持基于ZSTD压缩的存储格式有常见的ORC、RCFile、TextFile、JsonFile
高频访问的SQL查询和有高耗时的算子（连接， 聚合等算子）的SQL通过建立物化视图进行预计算，然后在查询的SQL中将能匹配到物化视图的查询或者子查询转换为物化视图，避免了数据的重复计算，这种情况下往往能较大地提高查询的响应效率。 物化视图通常基于对数据表进行聚合和连接的查询结果创建。
org/project/setuptools/#files获取相应的安装包。 将下载的setuptools压缩文件复制到客户端机器上，解压后进入解压目录，在客户端机器的命令行终端执行以下命令： python setup.py install 如下内容表示安装setuptools的5.7版本成功。 Finished
荐使用社区版本的clickhouse-jdbc来进行应用程序开发。 基本概念 cluster cluster（集群）在ClickHouse里是一种逻辑的概念，它可以由用户根据需要自由的定义，与通常理解的集群有一定的差异。多个ClickHouse节点之间是一种松耦合的关系，各自独立存在。
需要重新设计key，以更小粒度的key使得task大小合理化。 修改并行度。 调用rebalance操作，使数据分区均匀。 缓冲区超时设置 由于task在执行过程中存在数据通过网络进行交换，数据在不同服务器之间传递的缓冲区超时时间可以通过setBufferTimeout进行设置。 当设置“setBu
入湖程序的并行度p设置：建议 p = （dataSize）/128M, 程序分配core的数量保持和p一致即可。内存设置建议内存大小和core的比例大于1.5:1 即一个core配1.5G内存， 堆外内存设置建议内存大小和core的比例大于0.5:1。 cow表： cow表的原理是
在IDEA代码编辑窗口左侧空白处单击鼠标左键设置相应代码行断点，如图4所示，在SparkPi.scala的29行设置断点。 图4 设置断点 启动调试。 在IDEA菜单栏中选择“Run > Debug 'Unnamed'”开启调试窗口，接着开始SparkPi的调试，比如单步调试、查看调用栈、跟踪变量值等，如图5所示。
在IDEA代码编辑窗口左侧空白处单击鼠标左键设置相应代码行断点，如图4所示，在SparkPi.scala的29行设置断点。 图4 设置断点 启动调试。 在IDEA菜单栏中选择“Run > Debug 'Unnamed'”开启调试窗口，接着开始SparkPi的调试，比如单步调试、查看调用栈、跟踪变量值等，如图5所示。
在IDEA代码编辑窗口左侧空白处单击鼠标左键设置相应代码行断点，如图4所示，在SparkPi.scala的29行设置断点。 图4 设置断点 启动调试。 在IDEA菜单栏中选择“Run > Debug 'Unnamed'”开启调试窗口，接着开始SparkPi的调试，比如单步调试、查看调用栈、跟踪变量值等，如图5所示。
要重启的服务，进入服务页面。在“服务状态”页签单击“更多”，选择“重启服务”或“滚动重启服务”。 在FusionInsight Manager界面，选择“集群 > 服务 > 待操作的服务名称”，单击右上角的“更多”，选择“重启服务”或“滚动重启服务”。 升级路径不一样重启的服务不一样，详情见如下表格。
windowTime;为统计数据的窗口跨度,时间单位都是分。 object FlinkStreamScalaExample { def main(args: Array[String]) { // 打印出执行flink run的参考命令 System.out
图1展示了使用IoTDB套件的全部组件形成的整体应用架构，IoTDB特指其中的时间序列数据库组件。 图1 IoTDB结构 用户可以通过JDBC/Session将来自设备传感器上采集的时序数据和服务器负载、CPU内存等系统状态数据、消息队列中的时序数据、应用程序的时序数据或者其他数据库中的时序数据导
org/project/setuptools/#files获取相应的安装包。 将下载的setuptools压缩文件复制到客户端机器上，解压后进入解压目录，在客户端机器的命令行终端执行以下命令： python setup.py install 如下内容表示安装setuptools的5.7版本成功： Finished
一个表可以拥有一个或者多个分区，每个分区以文件夹的形式单独存在表文件夹的目录下。对分区内数据进行查询，可缩小查询范围，加快数据的检索速度和可对数据按照一定的条件进行管理。 分区是在创建表的时候用PARTITIONED BY子句定义的。 CREATE EXTERNAL TABLE
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