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段如下： public class StreamingExampleProducer { public static void main(String[] args) throws IOException { if (args.length < 2) {
Servers”页签的“Compactions”即可查看到major compact进度。 所有的“Compaction Progress”都为100%且“Remaining KVs”都为0时，使用omm用户执行如下命令销毁旧的密钥文件： sh ${BIGDATA_HOME}/FusionInsight_HD_8
为false，则只获取当前用户提交的job。默认为false。 返回结果 参数 描述 id Job id detail 如果showall为true，那么显示detail信息，否则为null。 例子 curl -ik -u : --negotiate "http://10.64
STATUS 查询（Select） SHOW TABLE PROPERTIES 查询（Select） SELECT 查询（Select） EXPLAIN 查询（Select） CREATE VIEW 查询（Select）、Select授权（Grant Of Select）、建表（Create）
是否将动态过滤器下推到JDBC查询中。 true（默认值）：开启下推。 false：关闭下推。 true dynamic-filtering.wait-timeout 在启动JDBC查询之前，HetuEngine将等待从连接的构建端收集动态过滤器的最大持续时间。使用较大的超时可能会导致
Timeout：该状态也表示导入已完成，只是数据可能会延迟可见，无需重试。 Label Already Exists：Label重复，需更换Label。 Fail：导入失败。 ExistingJobStatus 已存在的Label对应的导入作业的状态。 该字段只有当Status为"Label Already
huaweixxx.bigdata.hudi.examples.TransformerExample // 指定如何处理数据源拉取来的数据，可根据自身业务需求做定制 --enable-hive-sync // 开启hive同步，同步hudi表到hive --continuous // 指定流处理模式为连续模式
ver，而一个JDBCServer只给一个租户提供服务。不同的租户可以配置不同的YARN队列，从而达到资源隔离，且JDBCServer根据需求动态启动，可避免浪费资源。 实现方案 多租户模式的HA方案原理如图2所示。 图2 Spark JDBCServer多租户 ProxySer
Alluxio Alluxio是一个面向基于云的数据分析和人工智能的数据编排技术。在MRS的大数据生态系统中，Alluxio位于计算和存储之间，为包括Apache Spark、Presto、Mapreduce和Apache Hive的计算框架提供了数据抽象层，使上层的计算应用可以
(DECIMAL '5.3253'); Query 20201126_034601_00053_tq98i@default@HetuEngine failed: Insert query has mismatched column types: Table: [decimal(10,3)]
布 解决的问题 MRS 3.1.2-LTS.2.9修复问题列表： 大数据组件 解决Spark任务执行失败，日志报错“assertion failed:shard->count == 0”问题 解决Hive使用beeline连接出现卡住无法连接问题 解决MemartsCC的cc-worker进程日志刷爆日志盘问题
date # Detailed Table Information
Alluxio应用开发简介 Alluxio简介 Alluxio是一个面向基于云的数据分析和人工智能的开源的数据编排技术。它为数据驱动型应用和存储系统构建了桥梁, 将数据从存储层移动到距离数据驱动型应用更近的位置，从而能够更容易、更快地被访问。同时使得应用程序能够通过一个公共接口连接到许多存储系统。
解决Flinkserver SQL校验失败的问题。 解决Flink客户端不支持-yD或-D配置keytab和principal的问题。 解决Flink算子chain打开时sink算子出现异常被source算子捕获，作业tm不失败的问题。 解决MRS实时任务告警通知不显示具体作业名称的问题。 解决Flume自定义时间拦截器未生效的问题。
只是为了获取一行数据，它却扫描了很多不必要的数据。因此，如果对于这样的查询请求非常频繁并且对查询性能要求较高，使用Filter无法满足这个需求。 这就是HBase HIndex产生的背景。HIndex为HBase提供了按照某些列的值进行索引的能力。 图1 HIndex 索引数据不支持滚动升级。
BlockPlacementPolicyWithNodeLabel。 org.apache.hadoop.hdfs.server.blockmanagement.AvailableSpaceBlockPlacementPolicy host2tags 配置DataNode主机与标签的对应关系。 主机名称支持配置IP扩展表达式（如192
BlockPlacementPolicyWithNodeLabel。 org.apache.hadoop.hdfs.server.blockmanagement.AvailableSpaceBlockPlacementPolicy host2tags 配置DataNode主机与标签的对应关系。 主机名称支持配置IP扩展表达式（如192
--------------------------------------- 1960-01-22 03:04:00.000 Asia/Shanghai (1 row) 常用提取函数 域 描述 YEAR year() QUARTER quarter() MONTH month() WEEK
2022-04-01 18:59:11 LoadFinishTime: 2022-04-01 18:59:11 URL: NULL JobDetails: {"Unfinished backends":{"5072bde59b74b65-8d2c0ee5b029adc0":[]},"ScannedRows":27
lter或SingleColumnRangeFilter，它会在一个在过滤条件中提供确定值column_family:qualifierpair（称该列为col1）。 若col1作为表上的第一个索引列，那么该表上的任何索引都可以成为查询期间使用的候选索引。例如： 如果有col1上
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