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确保本端和远端集群的数据节点上分别部署至少一个HSFabric实例。 确保本端和远端集群的HSFabric实例所在节点的网络互通。 操作步骤： 开放本域数据源。通过创建Virtual Schema方式来对远端访问请求屏蔽本域的物理数据源的真实Schema信息、实例信息，远端使用Virtual Schema名称即可访问本域对应的数据源。
vaExample.jar）复制到Linux环境的Flink运行环境下（即Flink客户端），如“/opt/client”。然后在该目录下创建“conf”目录，将需要的配置文件复制至“conf”目录，具体操作请参考准备运行环境，运行Flink应用程序。 在Linux环境中运行Fl
如需新增租户，可参考管理MRS集群租户进行集群租户的规划与创建。 服务与动作 单击“添加”指定当前SQL防御规则所关联的SQL引擎并配置规则的阈值参数。 每条规则可以关联1个SQL引擎，如需针对其他SQL引擎继续配置，可以继续添加规则。 服务：选择当前SQL防御规则所关联的SQL引擎。 S
ams()将输入文本分割为4-shingles（文本被分成长度为4的连续子序列，每个子序列称为一个shingle或者gram），它们被用于创建每个初始文本的集合摘要。将集合摘要相互比较，以获得其相应初始文本相似性的近似值。 WITH text_input(id, text) AS
样例工程位置 描述 doris-examples/doris-example Doris数据读写操作的应用开发示例。 通过调用Doris接口可实现创建用户表、向表中插入数据、查询表数据、删除表等功能，相关业务场景介绍请参见Doris JDBC接口调用样例程序。 springboot/doris-examples
样例工程位置 描述 doris-examples/doris-example Doris数据读写操作的应用开发示例。 通过调用Doris接口可实现创建用户表、向表中插入数据、查询表数据、删除表等功能，相关业务场景介绍请参见Doris JDBC接口调用样例程序。 springboot/doris-examples
序采用此密钥文件进行API方式认证。 Client 客户端直接面向用户，可通过Java API、HBase Shell或者Web UI访问服务端，对HBase的表进行读写操作。本文中的HBase客户端特指HBase client的安装包，可参考HBase对外接口介绍。 父主题： HBase开发指南（安全模式）
问权限策略。 表1 Kafka默认用户组 用户组名称 描述 kafkaadmin Kafka管理员用户组。添加入本组的用户，拥有所有主题的创建，删除，授权及读写权限。 kafkasuperuser Kafka高级用户组。添加入本组的用户，拥有所有主题的读写权限。 kafka Ka
> 告警 > 阈值设置> 服务 > HBase”修改阈值。当Region数小于或等于阈值时，告警消除。 告警属性 告警ID 告警级别 是否自动清除 19011 重要 是 告警参数 参数名称 参数含义 来源 产生告警的集群名称。 服务名 产生告警的服务名称。 角色名 产生告警的角色名称。
性能。使用该索引无法支持Flink和Spark交叉混写。 对于数据总量持续上涨的表，采用Bucket索引时，须使用时间分区，分区键采用数据创建时间。 参照Flink状态索引的特点，Hudi表超过一定数据量后，Flink作业状态后端压力很大，需要优化状态后端参数才能维持性能；同时由
SERT，当初始化数据集时建议使用BULK_INSERT。 批量写入Hudi表 引入Hudi包生成测试数据，参考使用Spark Shell创建Hudi表章节的2到4。 写入Hudi表，写入命令中加入参数：option("hoodie.datasource.write.operation"
source $BIGDATA_CLIENT_HOME/bigdata_env 启用多实例功能后，为其他HBase服务实例进行应用程序开发时还需执行以下命令，切换指定服务实例的客户端。 例如HBase2：source /opt/client/HBase2/component_env。
数字超过了定义长度 不推荐使用，应该明确以上异常，进行数据预处理。 示例： 假设有以下表，字段origin_zip中包含了一些无效数据： -- 创建表 create table shipping (origin_state varchar,origin_zip varchar,packages
"log.time.threshold", 120); } } 样例3：main()方法创建一个job，指定参数，提交作业到hadoop集群。 public static void main(String[] args) throws
SERT，当初始化数据集时建议使用BULK_INSERT。 批量写入Hudi表 引入Hudi包生成测试数据，参考使用Spark Shell创建Hudi表章节的2到4。 写入Hudi表，写入命令中加入参数：option("hoodie.datasource.write.operation"
关键字。所以在使用Hive dialect时，必须使用反引号（`）引用此类关键字，才能将其用作标识符。 在Hive中不能查询在Flink中创建的视图。 【示例】修改SQL解析为Hive语法（sql-submit-defaults.yaml）： configuration: table
KuduMaster实例IP1:7051, KuduMaster实例IP2:7051, KuduMaster实例IP3:7051 查询Kudu服务KuduMaster实例的配置信息。 kudu master get_flags KuduMaster实例IP:7051 查询表的schema。
3建议使用HConnection connection = HConnectionManager.createConnection(conf)来创建连接池，废弃HTablePool。 新的EndPoint接口，参见http://hbase.apache.org/book/cp.html。
zookeeper.url ZooKeeper的URL路径，同服务端的同名参数，且需要和服务端配置一致。 - spark.thriftserver.retry.times 尝试连接服务端的最大次数。如果设置为负数或零，客户端将不会重新尝试连接服务端。 5 spark.thriftserver.retry
"log.time.threshold", 120); } } 样例3：main()方法创建一个job，指定参数，提交作业到hadoop集群。 public static void main(String[] args) throws
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