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Interval Spark RDD的执行周期，单位：秒。 1 Max Rate Per Partition 使用Kafka direct stram API时，从每个Kafka分区读取数据的最大速率限制，单位：个/秒， 0表示无限制。 0 Parallelism 写Hudi时的并发数。 100
<系统域名> 系统随机生成 Loader系统启动与Kerberos认证用户。 HTTP/<hostname> 系统随机生成 用于连接各组件的HTTP接口，<hostname>表示集群中节点主机名。 hue 系统随机生成 Hue系统启动与Kerberos认证用户，并用于访问HDFS和Hive。
后可以通过分布式表代理操作多张本地表。 分布式表的表结构尽量和本地表的结构一致。如果不一致，在建表时不会报错，但在查询或者插入时可能会发生异常。 ClickHouse数据类型说明 MRS的ClickHouse服务数据类型如表1所示。 ClickHouse完整数据类型介绍，请参考开源官方数据类型介绍。
指定JDBCServer节点的URL。 “CLIENT_HOME”是指客户端路径。 多租户模式与非多租户模式两种模式的JDBCServer接口相比，除连接方式不同外其他使用方法相同。由于Spark JDBCServer是Hive中的HiveServer2的另外一个实现，其使用方法
程序命令中设置安全认证参数。 安全认证代码（Java版） 目前样例代码统一调用LoginUtil类进行安全认证。安全登录流程请参见安全认证接口章节。 在Spark样例工程代码中，不同的样例工程，使用的认证代码不同，基本安全认证或带ZooKeeper认证。样例工程中使用的示例认证参
程序命令中设置安全认证参数。 安全认证代码（Java版） 目前样例代码统一调用LoginUtil类进行安全认证。安全登录流程请参见安全认证接口章节。 在Spark样例工程代码中，不同的样例工程，使用的认证代码不同，基本安全认证或带ZooKeeper认证。样例工程中使用的示例认证参
后可以通过分布式表代理操作多张本地表。 分布式表的表结构尽量和本地表的结构一致。如果不一致，在建表时不会报错，但在查询或者插入时可能会发生异常。 ClickHouse数据类型说明 MRS的ClickHouse服务数据类型如表1所示。 ClickHouse完整数据类型介绍，请参考开源官方数据类型介绍。
认实现类来挂载geohash的自定义实现类。自定义索引抽象类方法包括： Init方法，用来提取、验证和存储handler属性。在失败时发生异常，并显示错误信息。 Generate方法，用来生成索引。它为每行数据生成一个索引数据。 Query方法，用来对给定输入生成索引值范围列表。
4). mode(Overwrite). save(basePath) 示例中各参数介绍请参考表1。 使用spark datasource接口更新Mor表，Upsert写入小数据量时可能触发更新数据的小文件合并，使在Mor表的读优化视图中能查到部分更新数据。 当update的数据
制。 稀疏：表中为空（null）的列不占用存储空间。 MRS服务支持HBase组件的二级索引，支持为列值添加索引，提供使用原生的HBase接口的高性能基于列过滤查询的能力。 HBase结构 HBase集群由主备Master进程和多个RegionServer进程组成。如图1所示。 图1
4). mode(Overwrite). save(basePath) 示例中各参数介绍请参考表1。 使用spark datasource接口更新Mor表，Upsert写入小数据量时可能触发更新数据的小文件合并，使在Mor表的读优化视图中能查到部分更新数据。 当update的数据
认实现类来挂载geohash的自定义实现类。自定义索引抽象类方法包括： Init方法，用来提取、验证和存储handler属性。在失败时发生异常，并显示错误信息。 Generate方法，用来生成索引。它为每行数据生成一个索引数据。 Query方法，用来对给定输入生成索引值范围列表。
数据库表中的一列或多列，提供了快速随机查找和有效访问有序记录的基础。 协处理器 HBase提供的在RegionServer执行的计算逻辑的接口。协处理器分两种类型，系统协处理器可以全局导入RegionServer上的所有数据表，表协处理器即是用户可以指定一张表使用协处理器。 Block
success-file'。 sink.partition-commit.policy.class - String 用于实现分区提交策略接口的分区提交策略类。 仅在自定义提交策略中生效。 sink.partition-commit.success-file.name _SUCCESS
本地配置好Maven及SDK相关参数后，样例工程会自动加载相关依赖包，具体操作可参考配置并导入样例工程。 在示例程序“WordCountDemo”中，通过调用Kafka接口来获取单词记录，然后把单词记录分类统计，得到每个单词记录数，关键代码片段如下： ... static Properties getStreamsConfig()
capacity”一起配置使用。 replication.source.maxretriesmultiplier 10 Replication出现异常时的最大重试次数。 replication.source.sleepforretries 1000 每次重试的sleep时间。（单位：毫秒）
关依赖包，具体操作可参考配置并导入样例工程。 图2 导入Kafka样例程序 在示例程序“WordCountDemo”中，通过调用Kafka接口来获取单词记录，然后把单词记录分类统计，得到每个单词记录数，关键代码片段如下： ... static Properties getStreamsConfig()
系统性能下降，慢盘会导致系统I/O性能下降，从而影响系统的响应速度和吞吐量。这可能会导致客户的业务运行变慢（例如：作业提交运行变慢、页面响应迟钝、接口响应超时等），甚至出现崩溃或错误。 系统故障：慢盘故障可能会导致系统故障，从而导致客户的业务受到影响。如果慢盘上存储的数据包含关键信息，可能会导致系统崩溃或数据丢失。
Task运行中会创建结果文件，支持对文件创建行为进行配置，配置项包括文件覆盖策略，目录创建等。 State Backend： Flink提供了HA和作业的异常恢复，并且提供版本升级时作业的暂停恢复。对于作业状态的存储，Flink依赖于state backend，作业的重启依赖于重启策略，用户可以
Task运行中会创建结果文件，支持对文件创建行为进行配置，配置项包括文件覆盖策略，目录创建等。 State Backend： Flink提供了HA和作业的异常恢复，并且提供版本升级时作业的暂停恢复。对于作业状态的存储，Flink依赖于state backend，作业的重启依赖于重启策略，用户可以
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