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'hot_cold_table', {NAME=>'f', COLD_BOUNDARY=>""} 为已经存在的表设置冷热分离，或者修改冷热分离分界线，单位为秒，可实现数据热存储转为冷存储或冷存储转为热存储，例如： 将热存储数据转为冷存储数据： 将写入到hot_cold_table表的f列的超过一天（86400秒）的数据归档到冷存储中：
onInsight Manager，修改该用户的初始密码。 步骤3：添加HetuEngine数据源 本章节以使用HetuEngine数据源实现关联查询同一集群的HBase、Hive、IoTDB数据为例进行演示，Hive数据源已默认对接。 添加IoTDB数据源。 使用新创建的具有H
abase。 可以使用INSERT INTO命令，将Hive Catalog中的表数据，插入到Interal Catalog中的内部表，从实现导入外部数据目录数据。 父主题： 配置Doris支持多源数据
在许多场景下，可以通过建立Hive分区方法减少每一次扫描的总数据量，这种做法可以显著地改善性能。 Hive的分区使用HDFS的子目录功能实现，每一个子目录包含了分区对应的列名和每一列的值。当分区很多时，会有很多HDFS子目录，如果不依赖工具，将外部数据加载到Hive表各分区不是一件容易的事情。
apache.spark.sql.hbase.HBaseSQLParser spark.shuffle.manager 处理数据的方式。有两种实现方式可用：sort和hash。sort shuffle对内存的使用率更高，是Spark 1.2及后续版本的默认选项。 SORT spark
支持在数据传输过程中修改或丢弃传输的基本单元Event。用户可以通过在配置中指定Flume内建拦截器的类名列表，也可以开发自定义的拦截器来实现Event的修改或丢弃。Flume内建支持的拦截器如下表所示，本章节会选取一个较为复杂的作为示例。其余的用户可以根据需要自行配置使用。官网参考：http://flume
apache.spark.sql.hbase.HBaseSQLParser spark.shuffle.manager 处理数据的方式。有两种实现方式可用：sort和hash。sort shuffle对内存的使用率更高，是Spark 1.2及后续版本的默认选项。Spark2.x及后续版本不支持hash。
ve”保存该监控面板。 图9 监控面板数据 在Grafana查询IoTDB数据。 在5.a创建的Dashboards中，配置对应的SQL以实现不同数据的查询功能。 例如，查询过去3个小时内，每隔10分钟某一设备的温度湿度平均值指标（滑动窗口）。 选择SQL类型为“Drop-downList”，并配置查询温度的命令：
x及后续版本。 场景1 DataNodes分区场景。 场景说明： 用户需要让不同的应用数据运行在不同的节点，分开管理，就可以通过标签表达式，来实现不同业务的分离，指定业务存放到对应的节点上。 通过配置NodeLabel特性使得： /HBase下的数据存储在DN1、DN2、DN3、DN4节点上。
Manager：云专线用于搭建用户本地数据中心与线上云VPC之间高速、低时延、稳定安全的专属连接通道，充分利用线上云服务优势的同时，继续使用现有的IT设施，实现灵活一体，可伸缩的混合计算环境。 操作前请确保云专线服务可用，并已打通本地数据中心到线上VPC的连接通道。云专线详情请参考什么是云专线。
Mapreduce和Yarn的数据存放在HDFS上，故其依赖HDFS提供备份与恢复即可。 ZooKeeper中存储的业务数据，其备份恢复能力由各上层组件按需独立实现。 MRS集群数据备份恢复原理 任务 在进行备份恢复之前，需要先创建备份恢复任务，并指定任务的参数，例如任务名称、备份数据源和备份文件保存
Manager：云专线用于搭建用户本地数据中心与线上云VPC之间高速、低时延、稳定安全的专属连接通道，充分利用线上云服务优势的同时，继续使用现有的IT设施，实现灵活一体，可伸缩的混合计算环境。 操作前请确保云专线服务可用，并已打通本地数据中心到线上VPC的连接通道。云专线详情请参考什么是云专线。
支持在数据传输过程中修改或丢弃传输的基本单元Event。用户可以通过在配置中指定Flume内建拦截器的类名列表，也可以开发自定义的拦截器来实现Event的修改或丢弃。Flume内建支持的拦截器如下表所示，本章节会选取一个较为复杂的作为示例。其余的用户可以根据需要自行配置使用。 拦
-Wall -o hdfs_test.o hdfs_test.c cc -o hdfs_test hdfs_test.o -lhdfs 运行文件以实现创建文件、读写追加文件和删除文件的功能，运行如下命令。 make run 执行结果如下。 [root@10-120-85-2 hdfs-c-example]#
x及后续版本。 场景1 DataNodes分区场景。 场景说明： 用户需要让不同的应用数据运行在不同的节点，分开管理，就可以通过标签表达式，来实现不同业务的分离，指定业务存放到对应的节点上。 通过配置NodeLabel特性使得： /HBase下的数据存储在DN1、DN2、DN3、DN4节点上。
如果在创建索引后将列族TTL更改为较低值，则索引可能会晚于用户数据被删除。 HBase表启动容灾之后，主集群新建二级索引，索引表变更不会自动同步到备集群。要实现该容灾场景，必须执行以下操作： 在主表创建二级索引之后，需要在备集群使用相同方法创建结构、名称完全相同的二级索引。 在主集群手动将索引列族
如果在创建索引后将列族TTL更改为较低值，则索引可能会晚于用户数据被删除。 HBase表启动容灾之后，主集群新建二级索引，索引表变更不会自动同步到备集群。要实现该容灾场景，必须执行以下操作： 在主表创建二级索引之后，需要在备集群使用相同方法创建结构、名称完全相同的二级索引。 在主集群手动将索引列族
allow:name:localhost, deny:ip:* SpoolDir Source Spool Dir Source监控并传输目录下新增的文件，可实现实时数据传输。常用配置如下表所示： 表2 Spooling Directory Source常用配置 参数 默认值 描述 channels
则返回0。 此函数所有可能的值相对于正确的值的误差服从近似正态分布，其标准差应小于e。它不保证任何特定输入集的误差的上限。 当前该函数的实现中，e的取值范围为[0.0040625,0.26000]。 select approx_distinct(weight,0.0040625)
查看MRS集群资源监控指标 MRS支持将集群中所有部署角色的节点，按管理节点、控制节点和数据节点进行分类，分别计算关键主机监控指标在每类节点上的变化趋势，并在报表中按用户自定义的周期显示分布曲线图。MRS集群指标监控采用周期性监控，历史监控平均周期约为5分钟。 用户可在MRS管理
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