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查看任务执行情况。 在FusionInsight Manager界面，选择“集群 > 服务 > Doris”，在左侧图表分类中单击“连接”，查看“FE的MySQL端口连接数”监控图表，如果连接数较大；选择“实例 > FE > 图表”，在左侧图表分类中单击“CPU和内存”，查看“FE的CPU使用率”
现数据丢失。 ReliableKafkaReceiver：通过ZooKeeper记录接收数据位移。 DirectKafka：直接通过RDD读取Kafka每个Partition中的数据，数据高可靠。 从实现上来看，DirectKafka的性能会是最好的，实际测试上来看，Direct
compression”配置项是无效的，因为它会读取“spark.sql.parquet.compression.codec”配置项的值。当“spark.sql.parquet.compression.codec”未做设置时默认值为“snappy”，“parquet.compression”会读取该默认值。 因此，“spark
ZookeeperBasedLockProvider hoodie.write.lock.hivemetastore.database Hive的database 无 hoodie.write.lock.hivemetastore.table Hive的table name 无 hoodie
ILED Rows Task读取的总数据条数，单位为千（k）、百万（M），通过分析相同Stage阶段不同Task读取的条数可以快速判断当前任务是否存在数据倾斜 Rows/s Task每秒钟读取的数据条数，通过分析相同Stage阶段不同Task每秒钟读取数据条数可以快速判断节点是否
OBS数据存储场景可根据业务需求配置本地缓存，提升读取速率，配置单盘100GB本地缓存示例：—data_cache=/srv/BigData/data1/impala:100GB HDFS存储开启短路读 HDFS存储场景下可开启短路读，提升读取速率，具体请参考：https://impala
创建ClickHouse数据库 本章节介绍创建ClickHouse数据库样例代码。 通过on cluster语句在集群中创建表1中以databaseName参数值为数据库名的数据库。 示例代片段参考如下： private void createDatabase(String databaseName
修改该参数值为“true”。 用户在HBase表写入数据时手动指定了时间戳，且时间早于上一次该HBase表的备份时间，则在增量备份任务中可能无法备份新数据。 HBase备份功能不支持对HBase的global或者命名空间的读取、写入、执行、创建和管理权限的访问控制列表（ACL）进
创建ClickHouse数据库 本章节介绍创建ClickHouse数据库样例代码。 以下代码片段在com.huawei.clickhouse.examples包的“Demo”类的createDatabase方法中。 通过on cluster语句在集群中创建表1中以databaseName参数值为数据库名的数据库。
com/templeton/v1/ddl/database/:db 参数 参数 描述 :db 数据库名 返回结果 参数 描述 location 数据库位置 comment 数据库的备注，如果没有备注则不存在 database 数据库名 owner 数据库的所有者 owertype 数据库所有者的类型 例子
permission 创建数据库时使用的权限 location 数据库的位置 comment 数据库的备注，比如描述 properties 数据库属性 返回结果 参数 描述 database 新创建的数据库的名字 例子 curl -i -u : --negotiate -X PUT -HC
environment variables CLOUD_SDK_AK and CLOUD_SDK_SK in the local environment ak = os.environ["CLOUD_SDK_AK"] sk = os.environ["CLOUD_SDK_SK"]
t操作后，会在外表数据路径下生成新的数据文件，且文件属组是userB，当userA查询tableA时，会读取外表数据目录下的所有的文件，此时会因没有userB生成的文件的读取权限而查询失败。 实际上，不只是查询场景，还有其他场景也会出现问题。例如：inset overwrite操
nonstrict模式是按照表进行拦截的，即对提交的SQL任务判断是否存在查询的表和写入的表是同一张表，如果存在就进行拦截，否则不拦截。nonstrict模式的拦截逻辑是在SQL编译阶段完成的，该模式优点是拦截效率高，缺点是查询和写入分区所对应的表相同，分区不同时也会被拦截。 strict模式是按照
Spark SQL企业级能力增强 配置矢量化读取ORC数据 配置过滤掉分区表中路径不存在的分区 配置Hive表分区动态覆盖 配置Spark SQL开启Adaptive Execution特性 配置SparkSQL的分块个数 父主题： 使用Spark2x（MRS 3.x及之后版本）
COLUMN string TYPE decimal(20,10); 在源数据库中插入数据，数据可以正常写入Hudi。 在源数据库侧，将数据类型VARCHAR修改为NUMBER。 在CDL WebUI界面启动任务，源数据库更新数据。 将数据类型NUMBER修改为VARCHAR 登录FusionInsight
创建ClickHouse数据库 本章节介绍创建ClickHouse数据库样例代码。 通过on cluster语句在集群中创建表1中以databaseName参数值为数据库名的数据库。 示例代片段参考如下： private void createDatabase(String databaseName
t操作后，会在外表数据路径下生成新的数据文件，且文件属组是userB，当userA查询tableA时，会读取外表数据目录下的所有的文件，此时会因没有userB生成的文件的读取权限而查询失败。 实际上，不只是查询场景，还有其他场景也会出现问题。例如：inset overwrite操
查询使用以“cn”结尾的邮箱的员工信息。 方案架构 Hive是建立在Hadoop上的数据仓库框架，提供大数据平台批处理计算能力，能够对结构化/半结构化数据进行批量分析汇总完成数据计算。提供类似SQL的Hive Query Language语言操作结构化数据，其基本原理是将HQL语言自动转换成MapR
WebUI界面。 在“Service Manager”中的HIVE处，单击添加Hive Service。 图1 添加Hive Service 请参考表1填写添加Hive Service的相关参数，未在表中列出的参数请保持默认值。 表1 参数说明 参数 说明 示例值 Service Name
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