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union(env.readTextFile(filePaths[i])); } } // 数据转换，构造整个数据处理的逻辑，计算并得出结果打印出来 unionStream.map(new MapFunction<String
Flink HA方案介绍 Flink HA方案介绍 每个Flink集群只有单个JobManager，存在单点失败的情况。Flink有Yarn、Standalone和Local三种模式，其中Yarn和Standalone是集群模式，Local是指单机模式。但Flink对于Yarn模
主备集群数据，减少查询毛刺，具体表现为： 高成功率：双并发读机制，保证每一次读请求的成功率。 可用性：单集群故障时，查询业务不中断。短暂的网络抖动也不会导致查询时间变长。 通用性：双读特性不支持双写，但不影响原有的实时写场景。 易用性：客户端封装处理，业务侧不感知。 HBase双读使用约束：
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Spark同步HBase数据到CarbonData开发思路 场景说明 数据实时写入HBase，用于点查业务，数据每隔一段时间批量同步到CarbonData表中，用于分析型查询业务。 数据规划 运行样例程序前，需要在Spark客户端的“spark-defaults.conf”配置文件中将配置项“spark
Hudi Schema演进并发说明 建表时需要指定hoodie.cleaner.policy.failed.writes = 'LAZY'，否则并发提交时会触发rollback。 DDL并发 表1 支持的DDL并发操作 DDL操作 add rename change type change
BulkLoad和Put应用场景有哪些 问题 HBase支持使用bulkload和put方式加载数据，在大部分场景下bulkload提供了更快的数据加载速度，但bulkload并不是没有缺点的，在使用时需要关注bulkload和put适合在哪些场景使用。 回答 bulkload是
在不需要进行shuffle分区时，会尝试使用本地shuffle reader读取shuffle数据，例如：将sort-merge join转换为broadcast-hash join后。 true spark.sql.adaptive.skewJoin.enabled 当此配置为true且spark
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HBase BulkLoad和Put应用场景说明 HBase支持使用bulkload和put方式加载数据，在大部分场景下bulkload提供了更快的数据加载速度，但bulkload并不是没有缺点的，在使用时需要关注bulkload和put适合在哪些场景使用。 bulkload是通
BulkLoad和Put应用场景有哪些 问题 HBase支持使用bulkload和put方式加载数据，在大部分场景下bulkload提供了更快的数据加载速度，但bulkload并不是没有缺点的，在使用时需要关注bulkload和put适合在哪些场景使用。 回答 bulkload是
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提升HBase连续Put数据场景性能 操作场景 对大批量、连续Put的场景，配置下面的两个参数为“false”时能大量提升性能。 “hbase.regionserver.wal.durable.sync” “hbase.regionserver.hfile.durable.sync”
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Hive常见日志说明 审计日志 对于审计日志来说，记录了某个时间点某个用户从哪个IP发起对HiveServer或者MetaStore的请求以及记录执行的语句是什么。 如下的HiveServer审计日志，表示在2016-02-01 14:51:22 用户user_chen向HiveServer发起了show
ClickHouse表开发建议 配置多个ClickHouseBalancer实例IP 配置多个ClickHouseBalancer实例IP可以避免ClickHouseBalancer实例单点故障。相关配置（with属性）如下： 'url' = 'jdbc:clickhouse:/
Spark同步HBase数据到CarbonData样例程序开发思路 场景说明 数据实时写入HBase，用于点查业务，数据每隔一段时间批量同步到CarbonData表中，用于分析型查询业务。 数据规划 创建HBase表，构造数据，列需要包含key，modify_time，valid
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