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分区设置操作 Hudi支持多种分区方式，如多级分区、无分区、单分区、时间日期分区。用户可以根据实际需求选择合适的分区方式，接下来将详细介绍Hudi如何配置各种分区类型。 多级分区 多级分区即指定多个字段为分区键，需要注意的配置项： 配置项 说明 hoodie.datasource.write
Hive开源增强特性：支持HBase删除功能 由于底层存储系统的原因，Hive并不能支持对单条表数据进行删除操作，但在Hive on HBase功能中，MRS解决方案中的Hive提供了对HBase表的单条数据的删除功能，通过特定的语法，Hive可以将自己在HBase表中符合条件的一条或者多条数据清除。
Load Balancing：表示在Sink Group中所有Sink都处于活跃状态，每个Sink都会从Channel中去获取数据并进行处理，并且保证在运行过程中该Sink Group的所有Sink的负载是均衡的，多用于性能提升场景。 Load Balancing配置样例： client
设置为相应的倍数。 说明： 用户设置Interceptor时，需要考虑多行合并后的场景，否则会造成数据丢失。如果Interceptor无法处理多行合并场景，请将该配置设置为1。 selector.type replicating 选择器类型，“replicating”或“mult
分区设置操作 Hudi支持多种分区方式，如多级分区、无分区、单分区、时间日期分区。用户可以根据实际需求选择合适的分区方式，接下来将详细介绍Hudi如何配置各种分区类型。 多级分区 多级分区即指定多个字段为分区键，需要注意的配置项： 配置项 说明 hoodie.datasource.write
使用flink_admin登录Manager，选择“集群 > 服务 > Flink”，在“Flink WebUI”右侧，单击链接，访问Flink的WebUI。 参考如何创建FlinkServer作业，新建Flink SQL流作业，在作业开发界面进行如下作业配置。然后输入SQL，执行SQL校验通过后，启动作
个文件中的记录总数约为130K。 默认值（60000）大约是此近似值的一半。 注意： 将此值设置的太低，将产生很多误报，并且索引查找将必须扫描比其所需的更多的文件；如果将其设置的非常高，将线性增加每个数据文件的大小（每50000个条目大约4KB）。 60000 hoodie.index
重不一致。 需要重新设计key，以更小粒度的key使得task大小合理化。 修改并行度。 优化数据结构 把数据按列存放，读取数据时就可以只扫描需要的列。 使用Hash Shuffle时，通过设置spark.shuffle.consolidateFiles为true，来合并shuf
e-site.xml配置文件，此配置文件上设置“hadoop.security.authentication”为“kerberos”。 解决办法 属于用户使用不当。对于本业务应用来说，若要解决此问题，可以参考如下几种办法： 方法1： 直接参考Hive组件的“jdbc-examples”样例工程，将core-site
重不一致。 需要重新设计key，以更小粒度的key使得task大小合理化。 修改并行度。 优化数据结构 把数据按列存放，读取数据时就可以只扫描需要的列。 使用Hash Shuffle时，通过设置spark.shuffle.consolidateFiles为true，来合并shuf
重不一致。 需要重新设计key，以更小粒度的key使得task大小合理化。 修改并行度。 优化数据结构 把数据按列存放，读取数据时就可以只扫描需要的列。 使用Hash Shuffle时，通过设置spark.shuffle.consolidateFiles为true，来合并shuf
operations: Write from hosts: * Topic设置ACL，则不允许采用Kafka非安全端口21005来访问。 解决办法 修改或者添加自定义配置“allow.everyone.if.no.acl.found”参数为“true”，重启Kafka服务。 删除Topic设置的ACL。
submitTopologyAs(StormSubmitter.java:213) 查看系统/tmp目录，发现存在user.keytab文件，且文件宿主非运行用户。 解决办法 提交拓扑时携带用户user.keytab文件。 提交拓扑时的用户需要和user.keytab文件用户一致。 删除/tmp目录下不对应的user
= TableEnvironment.getTableEnvironment(env); //基于EventTime进行处理 env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime);
该服务中所有角色实例正常运行。 故障 至少一个角色实例运行状态为“故障”或被依赖的服务状态不正常。 服务的运行状态为“故障”，会触发告警，请根据告警信息处理。 未知 该服务中所有角色实例状态为“未知”。 正在恢复 后台系统正在尝试自动启动服务。 亚健康 该服务所依赖的服务状态不正常，异常服务的
这是性能规格的问题，MapReduce任务运行失败的根本原因是由于ApplicationMaster的内存溢出导致的，即物理内存溢出导致被NodeManager kill。 解决方案： 将ApplicationMaster的内存配置调大，在客户端“客户端安装路径/Yarn/config/mapred-site.xml”配置文件中优化如下参数：
timed out after [10000 milliseconds] 可能原因 Flink开启了SSL通信加密，却没有正确的配置SSL证书。 解决办法 针对MRS 2.x及之前版本，操作如下： 方法1： 关闭Flink SSL通信加密，修改客户端配置文件“conf/flink-conf
据分布均匀和查询吞吐均衡。 数据均匀是为了避免某些桶的数据存在倾斜影响数据均衡和查询效率。 查询吞吐利用查询SQL的分桶剪裁优化避免了全桶扫描，以提升查询性能。 分桶列的选取：优先考虑数据较为均匀且常用于查询条件的列作为分桶列。 可使用以下方法分析是否会导致数据倾斜： SELECT
more 原因分析 业务量大导致连接HiveServer单个节点最大连接数超过了200，需要调大连接HiveServer实例的最大连接数。 解决办法 进入Hive服务配置页面： MRS 3.x之前版本，单击集群名称，登录集群详情页面，选择“组件管理 > Hive > 服务配置”，单击
这是性能规格的问题，MapReduce任务运行失败的根本原因是由于ApplicationMaster的内存溢出导致的，即物理内存溢出导致被NodeManager kill。 解决方案： 将ApplicationMaster的内存配置调大，在客户端“客户端安装路径/Yarn/config/mapred-site.xml”配置文件中优化如下参数：
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