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当在Filter中使用Big Double类型数值时，过滤结果与Hive不一致 现象描述 当在filter中使用更高精度的double数据类型的数值时，过滤结果没有按照所使用的filter的要求返回正确的值。 可能原因 如果filter使用更高精度的double数据类型的数值，系统将会对该值四舍
edConverter 回答 原因： Hudi表数据含有Decimal类型数据。 初始入库BULK_INSET方式会使用Spark内部parquet文件的写入类进行写入，Spark对不同精度的Decimal类型处理是不同的。 UPSERT操作时，Hudi使用Avro兼容的parq
edConverter 回答 原因： Hudi表数据含有Decimal类型数据。 初始入库BULK_INSET方式会使用Spark内部parquet文件的写入类进行写入，Spark对不同精度的Decimal类型处理是不同的。 UPSERT操作时，Hudi使用Avro兼容的parq
ClickHouse表字段设计 规则 不允许用字符类型存放时间或日期类数据，尤其是需要对该日期字段进行运算或者比较的时候。 不允许用字符类型存放数值类型的数据，尤其是需要对该数值字段进行运算或者比较的时候。字符串的过滤效率相对于整型或者特定时间类型有下降。 建议 不建议表中存储过多的Nul
服务韧性 跨AZ容灾部署能力 MRS服务管理面提供双集群跨AZ容灾能力，即在另一个可用区（跨AZ）部署一个同构的MRS灾备集群。 如果生产集群所处的地理位置发生自然灾害，或者集群内部出现了故障从而导致生产集群无法正常对外提供读写服务，那么灾备集群可以切换为生产集群，从而保障业务连续性。
statement_name 描述 列举预编译语句（prepared statement）的输出列。 包括列名（或者别名），catalog，schema，表名，类型，类型的大小（in bytes）。 以及一个boolean值标识是否为别名。 示例 --PREPARE my_select1 FROM SELECT
Spark SQL无法查询到Parquet类型的Hive表的新插入数据 问题 为什么通过Spark SQL无法查询到存储类型为Parquet的Hive表的新插入数据？主要有以下两种场景存在这个问题： 对于分区表和非分区表，在Hive客户端中执行插入数据的操作后，会出现Spark SQL无法查询到最新插入的数据的问题。
数据的能力。支持多种计算引擎，提供IUD接口，在HDFS的数据集上提供了插入更新和增量拉取的功能。 如需使用Hudi，请确保MRS集群内已安装Spark/Spark2x服务。 图1 Hudi基本架构 Hudi特性 ACID事务能力，支持实时入湖和批量入湖。 多种视图能力（读优化视
Spark SQL无法查询到ORC类型的Hive表的新插入数据 问题 为什么通过Spark SQL无法查询到存储类型为ORC的Hive表的新插入数据？主要有以下两种场景存在这个问题： 对于分区表和非分区表，在Hive客户端中执行插入数据的操作后，会出现Spark SQL无法查询到最新插入的数据的问题。
Spark SQL无法查询到ORC类型的Hive表的新插入数据 问题 为什么通过Spark SQL无法查询到存储类型为ORC的Hive表的新插入数据？主要有以下两种场景存在这个问题： 对于分区表和非分区表，在Hive客户端中执行插入数据的操作后，会出现Spark SQL无法查询到最新插入的数据的问题。
为什么对decimal数据类型进行带过滤条件的查询时会出现异常输出？ 问题 当对decimal数据类型进行带过滤条件的查询时，输出结果不正确。 例如， select * from carbon_table where num = 1234567890123456.22; 输出结果：
目录），“/var/log/Bigdata/dbservice/scriptlog/gaussdbinstall.log”（gaussDB安装日志），“/var/log/gaussdbuninstall.log”（gaussDB卸载日志）。 HA：“/var/log/Bigdat
Flink在当前版本中重点构建如下特性，其他特性继承开源社区，不做增强。 DataStream Checkpoint 窗口 Job Pipeline 配置表 架构 Flink架构如图2所示。 图2 Flink架构 Flink整个系统包含三个部分： Client Flink Client主要给
org/projects/flink/flink-docs-release-1.15。 DataStream Checkpoint 窗口 Job Pipeline 配置表 结构 Flink结构如图2所示。 图2 Flink结构 Flink整个系统包含三个部分： Client Flink Client主要给
JavaStreamingContext(sparkConf, new Duration(Long.parseLong(batchSize) * 1000)); //配置Streaming的CheckPoint目录。 //由于窗口概念的存在，此参数是必需的。 ssc.checkpoint(checkPointDir);
数后的日期。 参数说明 指定日期：数据类型为TIMESTAMP或者STRING（格式为：yyyy-MM-dd HH:mm:ss），支持参数为NULL的特殊情况。 目标天数：数据类型为INT。 返回日期：指定日期增加目标天数后的日期，数据类型为STRING。 SQL示例 CREATE
目录），“/var/log/Bigdata/dbservice/scriptlog/gaussdbinstall.log”（gaussDB安装日志），“/var/log/gaussdbuninstall.log”（gaussDB卸载日志）。 HA：“/var/log/Bigdat
JavaStreamingContext(sparkConf, new Duration(Long.parseLong(batchTime) * 1000)); //配置Streaming的CheckPoint目录。 //由于窗口概念的存在，此参数是必需的。 ssc.checkpoint(checkPointDir);
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SparkConf sparkConf = new SparkConf().setAppName("KafkaWriter"); // 配置Kafka Properties kafkaParams = new Properties(); kafkaParams.put("metadata
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