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oin计算）能够支持50~100并发，对于简单的SQL查询，支持100~200左右查询。 如果集群有混合负载（要求极致性能的点查/范围查询和有大数据量聚合及join查询），建议将不同类型的负载拆分到不同集群；对于集群规划有远远超过100个并发业务系统，也需要设计将业务分摊到不同的集群。
以执行。 如果需要修改clean默认的参数，需要在执行前以set方式设置好需要保留的commit数等参数。 系统响应 可在driver日志和客户端中查看命令运行成功或失败。 父主题： Hudi DML语法说明
同的。 定位思路 无。 处理步骤 当需要高精度的数据比较时，可以使用Decimal数据类型的数值，例如，在财务应用程序中，equality和inequality检查，以及取整运算，均可使用Decimal数据类型的数值。 参考信息 无。 父主题： CarbonData故障处理
说明：对此规则或建议进行的解释。 示例：对此规则或建议从正、反两个方面给出。 适用范围 基于MRS-Hudi进行数据存储、数据加工作业的设计、开发、测试和维护。 该设计开发规范是基于MRS 3.3.0版本。 父主题： Hudi应用开发规范
配置输入字段列数，大于原始数据实际包含的字段列数，全部数据成为脏数据。 遇到类型转换错误，当前数据保存为脏数据。 空值转换 原始数据包含NULL值，转换为用户指定的值。 配置输入字段列数，大于原始数据实际包含的字段列数，全部数据成为脏数据。 随机值转换 不涉及处理NULL值、空字符串，不生成脏数据。
消费失败，已经消费数据的offset无法正常提交，所以下次重新消费时还是在旧的offset消费数据，从而导致消费数据重复。 解决办法 建议用户在Manager页面调整以下服务参数： request.timeout.ms=100000 session.timeout.ms=90000
配置输入字段列数，大于原始数据实际包含的字段列数，全部数据成为脏数据。 遇到类型转换错误，当前数据保存为脏数据。 空值转换 原始数据包含NULL值，转换为用户指定的值。 配置输入字段列数，大于原始数据实际包含的字段列数，全部数据成为脏数据。 随机值转换 不涉及处理NULL值、空字符串，不生成脏数据。
park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parquet文件写入类进行写入，这个和Spark的写入方式是不兼容的。 解决方案： 执行BULK_INSERT时指定设置“hoodie.datasource.write.row.writer
commits个Instant不会被归档，以此保证有足够的Instant去触发compation schedule。 系统响应 可在driver日志和客户端中查看命令运行成功或失败。 父主题： Hudi DML语法说明
park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parquet文件写入类进行写入，这个和Spark的写入方式是不兼容的。 解决方案： 执行BULK_INSERT时指定设置“hoodie.datasource.write.row.writer
同的。 定位思路 无。 处理步骤 当需要高精度的数据比较时，可以使用Decimal数据类型的数值，例如，在财务应用程序中，equality和inequality检查，以及取整运算，均可使用Decimal数据类型的数值。 参考信息 无。 父主题： CarbonData故障排除
的JVM最大使用内存 set mapred.child.java.opts=-Xms1024M -Xmx3584M;//此参数为全局参数，即对Map和Reduce统一设置 参数设置只对当前session有效。 父主题： 使用Hive
索引表数据的rowkey由索引列构成，并且包含分隔符，格式为“\x01索引值\x00”，因此预分区需要指定成对应格式，例如，当使用id列和age列作为索引列时，两个列均为整数，使用id列完成预分区，可以指定索引表预分区点为： \x010,\x011,\x012.... 代码样例
在Windows环境的开发环境IntelliJ IDEA中，在“Maven Projects > 样例工程名称 > Lifecycle”中，执行“clean”和“package”操作，编译完成后，在target目录下即可生成“hetu-examples-XXX.jar”文件。 上传“hetu-examples-XXX
计费样例 计费场景 某用户于2023/03/18 15:30:00购买了一个按需计费的MRS普通版分析集群，规格配置如下： master_node_default_group节点组（简称Master节点组）： 节点个数：3 节点规格：c6.2xlarge.2（8vCPUs，16GB）
dir被配置在一个磁盘分区内，DataNode的容量计算将会出错。 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：
Flink开启Checkpoint样例程序开发思路 场景说明 假定用户需要每隔1秒钟需要统计4秒中窗口中数据的量，并做到状态严格一致性，即：当应用出现异常并恢复后，各个算子的状态能够处于统一的状态。 数据规划 使用自定义算子每秒钟产生大约10000条数据。 产生的数据为一个四元组
Flink开启Checkpoint样例程序开发思路 场景说明 假定用户需要每隔1秒钟需要统计4秒中窗口中数据的量，并做到状态严格一致性，即：当应用出现异常并恢复后，各个算子的状态能够处于统一的状态。 数据规划 使用自定义算子每秒钟产生大约10000条数据。 产生的数据为一个四元组
Flink开启Checkpoint样例程序开发思路 场景说明 假定用户需要每隔1秒钟需要统计4秒中窗口中数据的量，并做到状态严格一致性，即：当应用出现异常并恢复后，各个算子的状态能够处于统一的状态。 数据规划 使用自定义算子每秒钟产生大约10000条数据。 产生的数据为一个四元组
MergeTree ClickHouse中最重要的引擎，基于分区键（partitioning key）的数据分区分块存储、前缀稀疏索引（order by和primary key）。 ReplacingMergeTree 相对于MergeTree，它会用最新的数据覆盖具有相同主键的重复项。 删除
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