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email STRING); 建表时配置Hive数据加密 指定表的格式为RCFile（推荐使用）或SequenceFile，加密算法为ARC4Codec。SequenceFile是Hadoop特有的文件格式，RCFile是Hive优化的文件格式。RCFile优化了列存储
多次的Push down优化，从而对TB级数据查询进行最快响应。 高效率数据压缩：CarbonData使用轻量级压缩和重量级压缩的组合压缩算法压缩数据，可以减少60%~80%数据存储空间，大大节省硬件存储成本。 关于CarbonData的架构和详细原理介绍，请参见：https://carbondata
Impala与Hive间的关系 Impala使用Hive的元数据、ODBC驱动程序和SQL语法。与Hive不同，Impala不基于MapReduce算法，它实现了一个基于守护进程的分布式架构，它负责在同一台机器上运行的查询执行的所有方面。因此，它减少了使用MapReduce的延迟，这使Impala比Hive快。
查看ClickHouse慢查询语句 查看ClickHouse复制表数据同步监控 配置ClickHouse副本间数据强一致 配置ClickHouse支持事务能力 配置通过ELB访问ClickHouse 配置ClickHouse冷热分离 配置ClickHouse对接开源ClickHouse 配置ClickHouse元数据预先缓存到内存
Ranger访问权限策略章节授予用户Hive管理员权限和UDF操作权限。 使用具有Hive管理员权限的用户在Hive客户端创建全局的UDF算法： 创建CheckSum函数（在default数据库下执行）： create function checksum_aggregate as
setDataBlockEncoding(DataBlockEncoding.FAST_DIFF); //设置编码算法，HBase提供了DIFF，FAST_DIFF，PREFIX三种编码算法 hcd.setCompressionType(Compression.Algorithm
重启HBase服务使其生效。 参考验证加密是否配置成功的1~4登录HBase客户端，并执行major compact命令，生成基于新的加密算法的HFile文件。 major_compact '<table_name>' 在FusionInsight Manager界面，选择“集群
从关系数据库导入数据时的查询条件，示例：-where 'id = 2' -z,-compress 压缩参数，默认数据不压缩，通过该参数可以使用gzip压缩算法对数据进行压缩，适用于SequenceFile，text文本文件，和Avro文件。 -compression-codec Hadoop压缩编码，默认为gzip。
kafka_version xxx参数传入 - kafka_partition_hash 否 划分kafka topic partition的算法，支持default或murmur3 default kafka_key_format 否 Kafka record的key生成方式，支持array或Hash
kafka_version xxx参数传入 - kafka_partition_hash 否 划分kafka topic partition的算法，支持default或murmur3 default kafka_key_format 否 Kafka record的key生成方式，支持array或Hash
Source&Channel、Channel&Sink之间的事务机制。 Sink Processor支持配置failover、load_blance机制，例如负载均衡示例如下，详细参考http://flume.apache.org/releases/1.9.0.html。 server.sinkgroups=g1
'8'] NAME => 'base'：HBase表列族名称。 COMPRESSION：压缩方式 DATA_BLOCK_ENCODING：编码算法 SPLITS：预分region 执行如下命令，查看表是否创建成功，然后退出HBase Shell命令行界面。 list 步骤4：生成HFile文件并导入HBase
Source&Channel、Channel&Sink之间的事务机制。 Sink Processor支持配置failover、load_blance机制，例如负载均衡示例如下。 server.sinkgroups=g1 server.sinkgroups.g1.sinks=k1 k2 server.sinkgroups
true：存在仲裁部署。 false：不存在仲裁部署。 默认取值： 不涉及 support_elb Boolean 参数解释： 支持ELB。 约束限制： 不涉及 取值范围： true：支持ELB。 false：不支持ELB。 默认取值： 不涉及 multi_affinity_group_enable
ALM-38012 Broker的分区数量超过阈值 告警解释 系统每30秒周期性检测Kafka服务每个Broker实例的分区数量。该指标可以在Broker实例监控中查看Partition数目，当检测到某个Broker上的分区数量超过阈值时产生告警。用户可在Manager上选择“运维
OBSA支持流控重试 补丁号：MRS 1.9.0.9 发布时间：2022-08-10 修复问题列表： MRS大数据组件 superior调度器算法优化 补丁号：MRS 1.9.0.8 发布时间：2021-02-20 修复问题列表： MRS大数据组件 增加调用ECS getSecuritykey接口异常的监控
Computation）：支持迭代计算，有效应对多步的数据处理逻辑。 数据挖掘（Data Mining）：在海量数据基础上进行复杂的挖掘分析，可支持各种数据挖掘和机器学习算法。 流式处理（Streaming Processing）：支持秒级延迟的流式处理，可支持多种外部数据源。 查询分析（Query Analy
测机制Deathwatch等。 SSL： 当需要配置安全Flink集群时，需要配置SSL相关配置项，配置项包括SSL开关，证书，密码，加密算法等。 Network communication (via Netty)： Flink运行Job时，Task之间的数据传输和反压检测都依赖
从关系数据库导入数据时的查询条件，示例：-where 'id = 2' -z,-compress 压缩参数，默认数据不压缩，通过该参数可以使用gzip压缩算法对数据进行压缩，适用于SequenceFile，text文本文件，和Avro文件。 –compression-codec Hadoop压缩编码，默认为gzip。
httpdProxy.enable 配置是否使用httpd代理。 true spark.ssl.ui.enabledAlgorithms 配置ui ssl算法。 TLS_ECDHE_ECDSA_WITH_AES_256_GCM_SHA384,TLS_ECDHE_RSA_WITH_AES_256_GCM_SHA384
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