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WebUI”界面。 登录FusionInsight Manager系统，具体请参见访问FusionInsight Manager（MRS 3.x及之后版本）。 选择“集群 > 待操作集群名称 > 服务 > Loader”。 单击“LoaderServer(节点名称，主)”打开“Loader
kerberos认证时用户，在安全版本下必须填写。安全集群需要配置此项，普通模式集群无需配置。 flume_hdfs hdfs.kerberosKeytab kerberos认证时keytab文件路径，在安全版本下必须填写。安全集群需要配置此项，普通模式集群无需配置。 /opt/test/conf/user
逻辑：以下两种情况下判定这两辆车是同行车 如果两辆车都通过相同序列的收费站， 通过同一收费站之间的时间差小于一个特定的值。 该例子有两种实现模式，其中实现1的逻辑如图1所示，实现2的逻辑如图2所示。 图1 实现1逻辑 实现1的逻辑说明 ： 根据车牌号聚合该车通过的所有收费站并排序，处理后数据如下。
权限控制：可以按照用户粒度设置数据库或者表的操作权限，保障数据的安全性。 数据备份与恢复：提供了数据备份导出与导入恢复机制，满足生产环境的要求。 分布式管理：提供集群模式，能够自动管理多个数据库节点。 列式存储与数据压缩 ClickHouse是一款使用列式存储的数据库，数据按列进行组织，属于同一列的数据会被
replicas 1 当Producer设置acks为-1时，指定需要写入成功的副本的最小数目。 配置高可用、高性能的影响： 配置高可用、高性能模式后，数据可靠性会降低。在磁盘故障、节点故障等场景下存在数据丢失风险。 Kafka高可靠性配置说明 如果业务需要保证数据高可靠性，可以采用相关参数：
执行以下命令，配置环境变量。 source /opt/Flumeenv/bigdata_env 客户端数量是否为1。 是，采用单独安装模式，执行8，安装结束。 否，采用批量安装模式，执行9。 在Flume客户端安装目录下执行以下命令，安装客户端到指定目录（绝对路径），例如安装到“/opt/Flum
逻辑：以下两种情况下判定这两辆车是同行车： 如果两辆车都通过相同序列的收费站， 通过同一收费站之间的时间差小于一个特定的值。 该例子有两种实现模式，其中实现1的逻辑如图1所示，实现2的逻辑如图2所示。 图1 实现1逻辑 实现1的逻辑说明 ： 根据车牌号聚合该车通过的所有收费站并排序，处理后数据如下：
删除创建的ZNode。 delete /test MRS 3.x及以后版本集群执行以下操作： 下载客户端配置文件。 登录FusionInsight Manager页面，具体请参见访问FusionInsight Manager（MRS 3.x及之后版本）。 选择“集群 > 待操作集群的名称 >
逻辑：以下两种情况下判定这两辆车是同行车： 如果两辆车都通过相同序列的收费站， 通过同一收费站之间的时间差小于一个特定的值。 该例子有两种实现模式，其中实现1的逻辑如图1所示，实现2的逻辑如图2所示。 图1 实现1逻辑 实现1的逻辑说明 ： 根据车牌号聚合该车通过的所有收费站并排序，处理后数据如下：
hk-X/4f854bf4-ea54-4595-a9d9-9b9080779ffe 其中，flink/checkpoint/checkpoint表示指定的根目录。 fd5f5b3d08628d83038a30302b611表示以jobID命名的第二次目录。 chk-X中"X"为checkpoint编号，第三层目录。
true hoodie.bloom.index.use.treebased.filter 为true时，启用基于间隔树的文件过滤优化。与暴力模式相比，此模式可根据键范围加快文件过滤速度。 true hoodie.bloom.index.bucketized.checking 为true时
CLI，CLI启动的时候，会同时启动一个Hive副本。Client是Hive的客户端，用户连接至Hive Server。在启动Client模式的时候，需要指出Hive Server所在节点，并且在该节点启动Hive Server。WebUI是通过浏览器访问Hive。MRS仅支持C
WebUI界面配置opengauss的thirdparty-kafka连接时增加opengauss的连接信息，如果opengauss部署为一主多备模式，需在“host”填写所有的IP。 配置完成之后，在CDL WebUI界面创建从thirdparty-kafka抓取数据到Hudi的任务并启动即可收到心跳数据。
-u <user name>:<password> -X POST -HContent-type:application/json -d '{"plainText":"<password>"}' 'https://x.x.x.x:28443/web/api/v2/tools/enc
消费者对感兴趣的主题进行订阅，并采取pull的方式消费数据，使得消费者可以根据其消费能力自主地控制消息拉取速度，同时，可以根据自身情况自主选择消费模式，例如批量、重复消费，从尾端开始消费等；另外，需要消费者自己负责维护其自身消息的消费记录。 可扩展性 当在Kafka集群中可通过增加Bro
-k -i -u user name:password -X POST -HContent-type:application/json -d '{"plainText":"password"}' 'https://x.x.x.x:28443/web/api/v2/tools/encrypt'
"JobHistory2x", "JDBCServer2x", "SparkResource2x", "IndexServer2x" ], "visible" : true, "children_components" : [ "Spark2x" ], "m
以，选择一个合适的数据模型非常重要。 Aggregate模型可以通过预聚合，极大地降低聚合查询时所需扫描的数据量和查询的计算量，适合有固定模式的报表类查询场景，但是该模型不适用于count(*)查询。同时因为固定了Value列上的聚合方式，在进行其他类型的聚合查询时，需要考虑语义正确性。
设置数据保存信息并运行作业 单击“下一步”，进入“输出设置”界面，设置数据保存方式。 表4 输出设置参数 参数名 说明 示例 架构名称 数据库模式名。 dbo 表名 数据库表名，用于最终保存传输的数据。 说明： 表名可以使用宏定义，具体请参考Loader算子配置项中使用宏定义。 test
设置数据保存信息并运行作业 单击“下一步”，进入“输出设置”界面，设置数据保存方式。 表4 输出设置参数 参数名 说明 示例 架构名称 数据库模式名。 dbo 表名 数据库表名，用于最终保存传输的数据。 说明： 表名可以使用宏定义，具体请参考Loader算子配置项中使用宏定义。 test
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