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传入数据为NULL值，不做转换处理。 配置输入字段列数，大于原始数据实际包含字段列数，全部数据成为脏数据。 样例 通过“CSV文件输入”算子，生成三个字段A、B和C。 源文件如下： 配置“字符串空格清除转换”算子，生成三个新字段D、E和F。 转换后，依次输出这六个字段，结果如下： 父主题：
de节点上读取数据。 数据保密性 MRS分布式文件系统在Apache Hadoop版本基础上提供对文件内容的加密存储功能，避免敏感数据明文存储，提升数据安全性。 业务应用只需对指定的敏感数据进行加密，加解密过程业务完全不感知。在文件系统数据加密基础上，Hive服务支持列加密（参见
Flume日志采集概述 Flume是一个分布式、可靠和高可用的海量日志聚合的系统。它能够将不同数据源的海量日志数据进行高效收集、聚合、移动，最后存储到一个中心化数据存储系统中。支持在系统中定制各类数据发送方，用于收集数据。同时，提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方（可定制）的能力。 Fl
private def printUsage { System.out.println("Usage: {checkPointDir} {topic} {brokerList} {zkQuorum}") System.exit(1) } } 父主题： Streami
dluser”，加入用户组cdladmin、hadoop、kafka、supergroup，主组选择“cdladmin”组，关联角色“System_administrator”。 操作步骤 使用cdluser用户登录FusionInsight Manager（首次登录需要修改密码），选择“集群
serSync也不会同步没有所属用户的用户组到RangerAdmin中。 统一审计 Ranger插件支持记录审计日志，当前审计日志存储介质支持本地文件。 高可靠性 Ranger支持RangerAdmin双主，两个RangerAdmin同时提供服务，任意一个RangerAdmin故障不会影响Ranger的功能。
补齐。 map 是 无 数据处理规则 对字段的值做逆序操作。 传入数据为NULL值，不做转换处理。 配置输入字段列数，大于原始数据实际包含字段列数，全部数据成为脏数据。 样例 通过“CSV文件输入”算子，生成两个字段A和B。 源文件如下： abcd,product FusionInsight
传入数据为NULL值，不做转换处理。 配置输入字段列数，大于原始数据实际包含字段列数，全部数据成为脏数据。 样例 通过“CSV文件输入”算子，生成三个字段A、B和C。 源文件如下： 配置“字符串空格清除转换”算子，生成三个新字段D、E和F。 转换后，依次输出这六个字段，结果如下： 父主题：
数据规划 首先需要把原日志文件放置在HDFS系统里。 在Linux系统上新建两个文本文件，将log1.txt中的内容复制保存到input_data1.txt，将log2.txt中的内容复制保存到input_data2.txt。 在HDFS上建立一个文件夹“/tmp/input”，并上传input_data1
补齐。 map 是 无 数据处理规则 对字段的值做逆序操作。 传入数据为NULL值，不做转换处理。 配置输入字段列数，大于原始数据实际包含字段列数，全部数据成为脏数据。 样例 通过“CSV文件输入”算子，生成两个字段A和B。 源文件如下： abcd,product FusionInsight
${BASEDIR}/lib/*.jar do i_cp=$i_cp:$file echo "$file" done for file in ${BASEDIR}/conf/* do i_cp=$i_cp:$file done java -cp .${i_cp} com.huawei
Address 外部地址 Internal Address 内部地址 Process CPU Utilization 物理CPU使用率 System CPU Utilization 系统CPU使用率 Heap Utilization 堆内存使用率 Non-Heap Memory Used
Flink流式读Hudi表建议 设置合理的消费参数避免File Not Found问题 当下游消费Hudi过慢，上游写入端会把Hudi文件归档，导致File Not Found问题。优化建议如下： 调大read.tasks。 如果有限流则调大限流参数。 调大上游compaction、archive、clean参数。
SYNC_HIVE 本章节仅适用于MRS 3.5.0-LTS及之后版本。 命令功能 同步Hudi表（存储层中的Hudi数据目录）到Hive。 命令格式 call sync_hive(table => '[table]', tablePath => '[tablePath]') 参数描述
ttl”配置数据清理周期，默认为90天。 MRS 3.3.0之前版本，在ClickHouse客户端给TTL的系统表执行如下语句： alter table system.表名 modify TTL event_date + INTERVAL 保留天数 day; 该语句只是配置运行SQL节点的系统表的T
count++; counts.put(word, count); System.out.println("word: " + word + ", count: " + count); } 父主题：
count++; counts.put(word, count); System.out.println("word: " + word + ", count: " + count); } 父主题：
finished with failed status 解决方法 使用root用户登录Spark客户端节点，调高“spark-defaults.conf”文件中“spark.driver.memory”参数值。 父主题： 作业管理类
KerberosConfigPath = "Your file path of krb5.conf" KerberosKeytabPath = "Your file path of user.keytab" jdbc_location = "Your file path of the jdbc jar"
否则会导致IoTDB启动失败。 查询场景调优举例：如果查询的范围比较大，单个序列10000个点以上，JVM分配内存的20% / 序列数 > 160K，即为默认配置下存储引擎对查询最友好的状态。 序列和内存大小举例：500万序列，对应内存配置为：-Xms128G -Xmx128G write_read_sc
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