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ClickHouse依赖ZooKeeper，zxid（ZooKeeper Transaction ID）是ZooKeeper为了实现分布式一致性而引入的一种事务编号，是一个长64位的数字。高32位用来表示当前Leader的周期，低32位用来表示当前请求产生的事务在当前Leader周期内的
通过JDBC方式实现查询HetuEngine SQL任务 功能简介 通过JDBC连接方式，使用用户名和密码连接到HetuEngine，组装对应的SQL发送到HetuEngine执行，并能查询对应的SQL语句执行进度和状态。 import io.XXX.jdbc.XXXResultSet;
使用hcatalog方式同步数据，报错getHiveClient方法不存在 问题 使用hcatalog方式同步数据，报错getHiveClient方法不存在。 回答 将https://repo.huaweicloud.com/repository/maven/huaweiclou
通过JDBC方式实现查询HetuEngine SQL任务 功能简介 通过JDBC连接方式，组装对应的SQL发送到HetuServer执行，并能查询对应的SQL语句执行进度和状态。 import io.XXX.jdbc.XXXResultSet; import java.sql.Connection;
本章节适用于MRS 3.x及后续版本。 配置步骤 MRS引入配置参数“dfs.pipeline.ecn”。当该配置启用时，DataNode会在写入通道超出负荷时从其中发出信号。客户端可以基于该阻塞信号进行退避，从而防止系统超出负荷。引入该配置参数的目的是为了使通道更加稳定，并减少不必要
本章节适用于MRS 3.x及后续版本。 配置步骤 MRS引入配置参数“dfs.pipeline.ecn”。当该配置启用时，DataNode会在写入通道超出负荷时从其中发出信号。客户端可以基于该阻塞信号进行退避，从而防止系统超出负荷。引入该配置参数的目的是为了使通道更加稳定，并减少不必要
当前开源社区提供了PartialUpdateAvroPayload机制实现部分列更新，但该功能在多流更新，每条流更新不同列场景下会出现数据相互覆盖的问题。 通过引入sequence组的概念，Hudi可以很好的解决该问题，实现真正的部分更新。 按建表时按需求，将表中的列切分成不同的sequence组。每
务，可以极大降低用户使用大数据的门槛，帮助用户快速构建大数据处理中心。 集群管理 以Hadoop为基础的大数据生态的各种组件均是以分布式的方式进行部署，其部署、管理和运维复杂度较高。 MRS集群管理提供了统一的运维管理平台，包括一键式部署集群能力，并提供多版本选择，支持运行过程中
使用hive-table方式同步数据到orc表或者parquet表失败 问题 使用hive-table方式同步数据到orc表或者parquet表失败。 报错信息中有kite-sdk的包名。 回答 修改数据同步方式，将-hive-table改成-hcatalog-table。 父主题：
row_format] [STORED AS file_format] [LOCATION hdfs_path]; 创建表样例存在以下两种方式。 方式一：创建一个src_data表，将数据源中的数据一行一行写入src_data表中。 数据源存储在HDFS的“/user/omm/userinput”文件夹下：create
使用hive-table方式同步数据到obs上的hive表报错 问题 使用hive-table方式同步数据到obs上的hive表报错。 回答 修改数据同步方式，将-hive-table改成-hcatalog-table。 父主题： Sqoop常见问题
首先在计算引擎上（比如Impala）用SQL语句创建表对象； 然后通过Kudu的驱动往这个表里写数据； 在计算引擎上直接查询这个表里的数据。 在本开发程序示例中，为了不引入额外的计算引擎，将以Kudu为主，全部通过Java API接口来进行描述： 建立Kudu连接 创建Kudu表 写Kudu数据 修改Kudu表
化规则，启发式的优化规则，仅仅根据逻辑计划本身的特点给出优化，没有考虑数据本身的特点，也就是未考虑算子本身的执行代价。Spark在2.2中引入了基于代价的优化规则（CBO）。CBO会收集表和列的统计信息，结合算子的输入数据集来估计每个算子的输出条数以及字节大小，这些就是执行一个算子的代价。
种架构存在一个缺点：主NameNode会成为客户端请求处理的瓶颈，在请求繁忙的集群中表现更为明显。 为了解决主NameNode的瓶颈问题，引入了一个新状态的NameNode：从NameNode。从NameNode类似于备NameNode，也保持着最新的元数据信息和块位置信息。除此
化规则，启发式的优化规则，仅仅根据逻辑计划本身的特点给出优化，没有考虑数据本身的特点，也就是未考虑算子本身的执行代价。Spark在2.2中引入了基于代价的优化规则（CBO）。CBO会收集表和列的统计信息，结合算子的输入数据集来估计每个算子的输出条数以及字节大小，这些就是执行一个算子的代价。
L语句创建表对象； 然后通过Kudu的驱动往这个表里写数据； 于此同时可以在计算引擎上直接查询这个表里的数据。 在本开发程序示例中，为了不引入额外的计算引擎，将以Kudu为主，全部通过Java API接口来进行描述： 建立Kudu连接 创建Kudu表 写Kudu数据 修改Kudu表
历史版本的HDFS使用了全局锁，读-写互斥，写-写互斥，即全局一把锁。但是实际上并非所有的读-写，写-写操作都会产生资源竞争。因此在该版本汇总引入了细粒度锁特性（FGL）。FGL对全局锁按照目录以及操作类型进行拆分，只有会产生资源竞争的操作才会使用同一个锁。因此极大地提升了写性能。
种架构存在一个缺点：主NameNode会成为客户端请求处理的瓶颈，在请求繁忙的集群中表现更为明显。 为了解决主NameNode的瓶颈问题，引入了一个新状态的NameNode：从NameNode。从NameNode类似于备NameNode，也保持着最新的元数据信息和块位置信息。除此
使用Hcatalog方式同步Hive和MySQL之间的数据，timestamp和data类型字段会报错 问题 使用Hcatalog方式同步Hive和MySQL之间的数据，timestamp和data类型字段会报错： 回答 调整Sqoop源码包中的代码，将timestamp强制转换类型和Hive保持一致。
用add jar方式创建function，执行drop function时出现问题 问题 问题一： 用户没有drop function的权限，能够drop成功。具体场景如下： 在FusionInsight Manager页面上添加user1用户，给予用户admin权限，执行下列操作：
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