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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
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
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
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
参数名称 参数含义 来源 产生告警的集群名称。 服务名 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。 对系统的影响 RegionServer的Region数超出阈值，过多的Region会加剧RegionServer的负载，使得内存、磁盘IO、CPU
operation的方式控制insert语句的写入方式，包括bulk_insert、insert、upsert。使用这种方式控制hoodie写入，需要注意执行完SQL后，必须执行reset hoodie.datasource.write.operation;重置Hudi的写入方式，否则该参数会影响其他SQL的执行。
订阅消费者组中的一个消费者。如果所有的消费者实例都属于同样的消费组，它们就以传统队列负载均衡方式工作。如上图中，Consumer1与Consumer2之间为负载均衡方式；Consumer3、Consumer4、Consumer5与Consumer6之间为负载均衡方式。如果消费者实
Streaming提交作业，提交到集群后报类找不到的错误。 问题现象 Spark Streaming代码打成jar包提交到集群后报类找不到错误，通过以下两种方式依然不生效。 在提交Spark作业的时候使用--jars 命令引用类所在的jar包。 将类所在的jar包引入Spark Streaming的jar包。 原因分析
票据方式：从MRS集群管理员处获取一个“人机”用户，用于后续的安全登录，开启Kerberos服务的renewable和forwardable开关并且设置票据刷新周期，开启成功后重启kerberos及相关组件。 默认情况下，用户的密码有效期是90天，所以获取的keytab文件的有效期是90天。
HBase”来修改阈值。当等待同步的HFile文件数量小于或等于阈值时，告警消除。 告警属性 告警ID 告警级别 是否自动清除 19019 重要 是 告警参数 参数名称 参数含义 来源 产生告警的集群名称。 服务名 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。 Trigger
HBase”修改阈值。当等待同步的wal文件数量小于或等于阈值时，告警消除。 告警属性 告警ID 告警级别 是否自动清除 19020 重要 是 告警参数 参数名称 参数含义 来源 产生告警的集群名称。 服务名 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。 Trigger
DGC方式如何创建Flink Hive Sql作业 问题现象 使用DGC方式如何创建Flink Hive Sql作业。 解决方法 若通过DGC方式创建提交Flink Hive作业，以读Kafka写Hive作业为例，步骤如下： 提前在Hive客户端中创建Hive表。例如： create
参数名称 参数含义 来源 产生告警的集群名称。 服务名 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。 Trigger Condition 系统当前指标取值满足自定义的告警设置条件。 对系统的影响 RegionServer的handler使用率超出阈值，
ey值下，value的值非常多，每次新的value值到来都要使用RocksDB的merge()操作；触发计算时需要将该key值下所有的value值读出。 RocksDB的方式为merge()->merge()....->merge()->read()，该方式读取数据时非常耗时，如图1所示。
A_HOME”的值，服务端替换“etc”目录下“ENV_VARS”文件中“JAVA_HOME”的值。 其中“JAVA_HOME”的值可通过登录正常启动Flume的节点，执行echo ${JAVA_HOME}获取。 ${install_home}为Flume客户端的安装路径。 父主题：
ey值下，value的值非常多，每次新的value值到来都要使用RocksDB的merge()操作；触发计算时需要将该key值下所有的value值读出。 RocksDB的方式为merge()->merge()....->merge()->read()，该方式读取数据时非常耗时，如图1所示。
ey值下，value的值非常多，每次新的value值到来都要使用RocksDB的merge()操作；触发计算时需要将该key值下所有的value值读出。 RocksDB的方式为merge()->merge()....->merge()->read()，该方式读取数据时非常耗时，如图1所示。
jar。当前版本用户除了这一步外还需要额外的配置项，否则会报class not found异常。 回答 当前版本的Spark内核直接依赖于Kafka相关的jar包（结构流使用），因此提交结构流任务时，需要把Kafka相关jar包加入到结构流任务driver端的库目录下，确保driver能够正常加载kafka包。
jar。当前版本用户除了这一步外还需要额外的配置项，否则会报class not found异常。 回答 当前版本的Spark内核直接依赖于kafka相关的jar包（结构流使用），因此提交结构流任务时，需要把Kafka相关jar包加入到结构流任务driver端的库目录下，确保driver能够正常加载kafka包。
支持用户将数据块的各个副本存放在指定具有不同标签的节点，如某个文件的数据块的2个副本放置在标签L1对应节点中，该数据块的其他副本放置在标签L2对应的节点中。 支持选择节点失败情况下的策略，如随机从全部节点中选一个。 如图7所示。 /HBase下的数据存储在A，B，D /Spark下的数据存储在A，B，D，E，F
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