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由于SQL的KeyGenerator默认是org.apache.hudi.keygen.ComplexKeyGenerator，要求DataSource方式写入时KeyGenerator与SQL设置的一致。 父主题： Hudi SQL语法参考
文件（夹）导致频繁切换IO降低系统速度（并且会占用大量内存且出现频繁的内存-文件切换），也不会因为过少的存储文件夹（降低了并发度从而）导致写入命令阻塞。 应根据自己的数据规模和使用场景，平衡存储文件的存储组设置，以达到更好的系统性能。 所有的时间序列必须以root开始、以传感器作为结尾。
配置HDFS应用安全认证 场景说明 访问安全集群环境中的服务，需要先通过Kerberos安全认证。所以HDFS应用程序中需要写入安全认证代码，确保HDFS程序能够正常运行。 安全认证有两种方式： 命令行认证： 提交HDFS应用程序运行前，在HDFS客户端执行如下命令进行认证。 kinit
回答 目前容量计算是基于磁盘的，类似于Linux里面的df命令。理想状态下，用户不会在同一个磁盘内配置多个data.dir，否则所有的数据都将写入一个磁盘，在性能上会有很大的影响。 因此配置如下： 例如，如果机器有如下磁盘： host-4:~ # df -h Filesystem
Trigger condition 系统当前指标取值满足自定义的告警设置条件。 对系统的影响 DataNode容量不足，会影响到HDFS的数据写入。 可能原因 集群磁盘容量已满。 DataNode节点间数据倾斜。 处理步骤 检查集群磁盘容量是否已满。 登录MRS集群详情页面，在“告警
对系统的影响 产生该告警表示HBase服务的znode的数量使用率已经超过规定的阈值，如果不及时处理，可能会导致问题级别升级为紧急，最终导致数据写入失败。 可能原因 HBase配置了容灾并且容灾存在数据同步失败或者同步速度慢； HBase集群存在大量的WAL文件在进行split。 处理步骤
LongDeserializer --formatter kafka.tools.DefaultMessageFormatter 向步骤 4中打开的写入窗口中写入消息： >This is Kafka Streams test >test starting >now Kafka Streams
</root> Loader每个作业都需要关联一个连接器，连接器主要作用：对于数据导入到集群的场景来说，就是从外部数据源读取数据；对于数据从集群导出去的场景来说，就是将数据写入到外部数据源。上述示例配置的是一个SFTP数据源连接器。配置SFTP和FTP的数据源连接器需要设置密码并进行加密。密码加密方法如下：
Conditions”区域，单击“Select User”下选择框选择用户。 单击“Add Permissions”，勾选“Read”和“Execute”。 设置用户读取其他用户的目录或文件的权限 在“Resource Path”配置文件夹或文件。 在“Allow Conditions”区域，单击“Select
prequery.period.max.minute 预热的最大时长，单位分钟 60 spark.prequery.tables 表名配置database.table:int，表名支持通配符*，int代表预热多长时间内有更新的表，单位为天。 default.test*:10 spark
Spark使用说明 Spark用户权限管理 Spark客户端使用实践 访问Spark WebUI界面 使用代理用户提交Spark作业 配置Spark读取HBase表数据 配置Spark任务不获取HBase Token信息 Spark Core企业级能力增强 Spark SQL企业级能力增强
点间的连线则表明了节点间的数据是如何流动的。 Spout 在一个Topology中产生源数据流的组件。通常情况下Spout会从外部数据源中读取数据，然后转换为Topology内部的源数据。 Bolt 在一个Topology中接受数据然后执行处理的组件。Bolt可以执行过滤、函数操作、合并、写数据库等任何操作。
系统当前指标取值满足自定义的告警设置条件。 对系统的影响 无法同步集群中HBase的数据到备集群，同步数据积压，导致大量主备数据不一致，使得容灾主备倒换或者双读从备集群读取不到最新的数据。如果持续不处理，还会导致主集群的存储空间以及ZooKeeper节点被大量积压，最终导致主集群服务故障。 可能原因 备集群HBase服务异常。
prequery.period.max.minute 预热的最大时长，单位分钟 60 spark.prequery.tables 表名配置database.table:int，表名支持通配符*，int代表预热多长时间内有更新的表，单位为天。 default.test*:10 spark
>、Like、or。 多源异构：协同分析既支持Hive、GaussDB、ClickHouse等结构化数据源，也支持HBase、Elasticsearch等非结构化数据源。 全局元数据：对于非结构化数据源HBase，提供映射表方式将非结构化SCHEMA映射成结构化SCHEMA，实现
系统当前指标取值满足自定义的告警设置条件。 对系统的影响 ZooKeeper可用连接数不足，当连接率超过100%时无法处理外部连接，导致上游组件（例如Yarn、Flink等）无法正常运行。 可能原因 该节点ZooKeeper连接量过大，超过阈值。某些连接进程存在连接泄露，或配置的最大连接数不符合实际使用场景。
</root> Loader每个作业都需要关联一个连接器，连接器主要作用：对于数据导入到集群的场景来说，就是从外部数据源读取数据；对于数据从集群导出去的场景来说，就是将数据写入到外部数据源。上述示例配置的是一个SFTP数据源连接器。配置SFTP和FTP的数据源连接器需要设置密码并进行加密。密码加密方法如下：
集群 > 服务 > Doris”，查看“Leader所在的主机”获取。 将代码中PORT = "xxx"的“xxx”修改为Doris的MySQL协议查询连接端口，默认为29982，可登录FusionInsight Manager，选择“集群 > 服务 > Doris > 配置”，搜索“query_port”获取。
Spark on OBS性能调优 配置场景 Spark on OBS在小批量频繁请求OBS的场景下，可以通过关闭OBS监控提升性能。 配置描述 在Spark客户端的“core-site.xml”配置文件中修改配置。 表1 参数介绍 参数 描述 默认值 fs.obs.metrics
查询HBase全局二级索引信息 场景介绍 用户可以使用全局二级索引工具批量查看某个数据表相关索引的定义及状态。 查询HBase全局二级索引信息 在HBase客户端执行以下命令可查看索引的定义及状态： hbase org.apache.hadoop.hbase.hindex.global
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