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调测Flink应用 编译并调测Flink应用 查看Flink应用调测结果 调测Flink SpringBoot样例程序 父主题： Flink开发指南（安全模式）
调测HetuEngine应用 在本地Windows环境中调测HetuEngine应用 在Linux环境中调测HetuEngine应用 调测HetuEngine Python3应用 父主题： HetuEngine开发指南（安全模式）
删除指定集群的标签 功能介绍 删除特定集群的标签。 接口约束 无 调用方法 请参见如何调用API。 URI DELETE /v1.1/{project_id}/clusters/{cluster_id}/tags/{key} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 cluster_id
删除数据连接 功能介绍 删除数据连接 调用方法 请参见如何调用API。 URI DELETE /v2/{project_id}/data-connectors/{connector_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 connector_id 是 String
blocksize”为512的倍数。 重新下载安装客户端或者更改客户端配置。 dfs.blocksize是客户端配置，以客户端为准。若客户端不配置，以服务端为准。 父主题： 使用HDFS
参考Hive JDBC代码用例开发的业务应用运行失败 问题背景与现象 用户参考Hive组件的“jdbc-examples”样例工程，完成其自身业务应用开发后，运行此应用失败。应用侧报如下异常： .......... 2017-05-11 14:33:52.174 ERROR
mapred-default.xml文件解析异常导致WebHCat启动失败 用户问题 MRS的Hive服务故障，重新启动后，Master2节点上的HiveServer和WebHCat进程启动失败，Master1节点进程正常。 原因分析 登录Master2节点，查看“/var/lo
HDFS日志文件过大导致OS盘空间不足 用户问题 OS盘/var/log分区空间不足。 问题现象 “/var/log/Bigdata/hdfs/*/hdfs-omm-*.out”日志文件过大，造成OS盘/var/log分区空间不足。 原因分析 在HDFS长时间运行场景下，操作系统会把JVM创建的“/tmp/
加载CarbonData表数据 操作场景 CarbonData table创建成功后，可使用LOAD DATA命令在表中加载数据，并可供查询。 触发数据加载后，数据以CarbonData格式进行编码，并将多维列式存储格式文件压缩后复制到存储CarbonData文件的HDFS路径下供快速分析查询使用。
优化Flink内存GC参数 操作场景 Flink是依赖内存计算，计算过程中内存不够对Flink的执行效率影响很大。可以通过监控GC（Garbage Collection），评估内存使用及剩余情况来判断内存是否变成性能瓶颈，并根据情况优化。 监控节点进程的YARN的Container
Spark Streaming性能调优 操作场景 Streaming作为一种mini-batch方式的流式处理框架，它主要的特点是：秒级时延和高吞吐量。因此Streaming调优的目标：在秒级延迟的情景下，提高Streaming的吞吐能力，在单位时间处理尽可能多的数据。 本章节适用于输入数据源为Kafka的使用场景。
快速使用HBase进行离线数据分析 HBase是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统。本章节提供从零开始使用HBase的操作指导，通过客户端实现创建表，往表中插入数据，修改表，读取表数据，删除表中数据以及删除表的功能。 背景信息 假定用户开发一个应用程序，用于管理
通过Windows系统提交MapReduce任务 配置场景 用户将MapReduce任务从Windows上提交到Linux上运行，则“mapreduce.app-submission.cross-platform”参数值需配置为“true”。若集群无此参数，或参数值为“false
Hive ORC数据存储优化 操作场景 “ORC”是一种高效的列存储格式，在压缩比和读取效率上优于其他文件格式。 建议使用“ORC”作为Hive表默认的存储格式。 前提条件 已登录Hive客户端，具体操作请参见Hive客户端使用实践。 操作步骤 推荐：使用“SNAPPY”压缩，适用于压缩比和读取效率要求均衡场景。
Hudi Cleaning操作说明 Cleaning用于清理不再需要的版本数据。 Hudi使用Cleaner后台作业，不断清除不需要的旧版本数据。通过配置hoodie.cleaner.policy和hoodie.cleaner.commits.retained可以使用不同的清理策略和保存的commit数量。
Hudi Compaction操作说明 Compaction用于合并mor表Base和Log文件。 对于Merge-On-Read表，数据使用列式Parquet文件和行式Avro文件存储，更新被记录到增量文件，然后进行同步/异步compaction生成新版本的列式文件。Merge
读取Hudi cow表视图 实时视图读取（Hive，SparkSQL为例）：直接读取Hive里面存储的Hudi表即可，${table_name}表示表名称。 select count(*) from ${table_name}; 实时视图读取（Spark dataSource A
IoTDB支持的数据类型和编码 IoTDB支持如下几种数据类型和编码方式，参见表1。 表1 IoTDB支持的数据类型和编码 类型 说明 支持的编码 BOOLEAN 布尔值 PLAIN、RLE INT32 整型 PLAIN、RLE、TS_2DIFF、GORILLA、FREQ、ZIGZAG
持有锁的时间。 该操作仅适用于MRS 3.5.0及之后版本。 操作步骤 请参考修改集群服务配置参数，进入HDFS的“全部配置”页面。 在搜索框中输入参数名称，根据实际需要，修改“HDFS”服务级别参数。 表1 HDFS异步删除特性配置参数 参数名称 描述 默认值 dfs.namenode
CREATE DATABASE 本章节主要介绍Doris创建数据库的SQL基本语法和使用说明。 基本语法 CREATE DATABASE [IF NOT EXISTS] db_name [PROPERTIES ("key"="value", ...)]; 使用示例 使用具有Dor
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