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changelog与CDC格式的数据类似，只不过存储的方式不同，CDC格式数据会将更新前和更新后的数据在一行记录，而changelog数据会将更新数据拆分成两行，一行是对更新前数据的删除操作，一行是更新后的数据插入操作记录。Flink在计算的时候会将基于更新数据的聚合结果删除，再将基于更新后数据的计算结果插入。ch
String 队列的内在状态（自身状态）。表示队列的有效状态为OPEN或CLOSED。CLOSED状态的队列不接受任何新的allocation请求。 eopen_state String 队列的外在状态（父队列状态）。有效状态为队列自身状态及其父队列状态的组合。CLOSED状态的队列不接受任何新的allocation请求。
AM通过此接口向NM提供需要启动的containers列表的请求。 stopContainers(StopContainersRequest request) AM通过此接口请求NM停止一系列已分配的Containers。 样例代码 YARN作业提交的样例代码详细可以参考MapRe
AM通过此接口向NM提供需要启动的containers列表的请求。 stopContainers(StopContainersRequest request) AM通过此接口请求NM停止一系列已分配的Containers。 样例代码 YARN作业提交的样例代码详细可以参考MapRe
properties”文件开启executor的debug日志，提交测试任务，查看executor的日志并确认作业提交过程中的报错。 日志路径：/var/log/Bigdata/executor/logs/exe.log 如果当前任务在exeutor中出错，执行如下命令打印executor的jstack信息，确认线程当前执行状态。
描述：该函数返回类型为bigint，它提供了count(distinct x)的近似计数。如果所有输入都是null值，则返回0。 此函数所有可能的值相对于正确的值的误差服从近似正态分布，其标准差应小于e。它不保证任何特定输入集的误差的上限。 当前该函数的实现中，e的取值范围为[0.0040625,0.26000]。
AM通过此接口向NM提供需要启动的containers列表的请求。 stopContainers(StopContainersRequest request) AM通过此接口请求NM停止一系列已分配的Containers。 样例代码 YARN作业提交的样例代码详细可以参考MapRe
String 队列的内在状态（自身状态）。表示队列的有效状态为OPEN或CLOSED。CLOSED状态的队列不接受任何新的allocation请求。 eopen_state String 队列的外在状态（父队列状态）。有效状态为队列自身状态及其父队列状态的组合。CLOSED状态的队列不接受任何新的allocation请求。
将互信场景下的同名用户其中一个集群的配置文件放入“../src/main/resources/hadoopDomain”目录下，将另一集群的配置文件放入“../src/main/resources/hadoop1Domain”目录下。 其中，配置文件为准备运行环境配置文件获取的“core-site
当合并SummingMergeTree表的数据片段时，ClickHouse会把所有具有相同主键的行进行汇总，将同一主键的行替换为包含sum后的一行记录。 如果主键的组合方式使得单个键值对应于大量的行，则可以显著地减少存储空间并加快数据查询的速度。 AggregatingMergeTree
5.0及以后版本。 使用场景 通过CompiledPlan提交的作业，算子的并行度、算子的TTL都以CompiledPlan中的值为准，而不是“flink-conf.yaml”中的值。FlinkSQL支持通过修改作业的CompiledPlan来设置算子并行度。 修改CompiledPlan时不能破坏Json
--指定KeyGenerator，与Spark创建的Hudi表类型一致。 'hoodie.datasource.write.hive_style_partitioning' = 'true', --使用hive支持的分区格式。 'read.streaming
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。 操作步骤 一个简单的流处理系统由以下三部分组件组成：数据源
置HDFS客户端配置项“dfs.client.skipTrash.enabled=true”。 以root用户登录集群任一Master节点。 执行如下命令编辑HDFS用到的“hdfs-site.xml”文件。 vim 客户单安装目录/HDFS/hadoop/etc/hadoop/hdfs-site
GROUP BY GROUP BY GROUP BY将SELECT语句的输出行划分成包含匹配值的分组。简单的GROUP BY可以包含由输入列组成的任何表达式，也可以是按位置选择输出列的序号。 以下查询是等效的： SELECT count(*), nationkey FROM customer
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。 操作步骤 一个简单的流处理系统由以下三部分组件组成：数据源
byte[] value) 向HFS表中的存储文件的列族中插入一个文件，以name为列名，value为文件内容。 public void addFile(String name, byte[] value, long ts) 向HFS表中的存储文件的列族中插入一个文件，以name为列名
生新版本的Parquet文件，那旧版本的文件就不能被Clean清理，增加存储压力。 CPU与内存比例为1:4~1:8。 Compaction作业是将存量的parquet文件内的数据与新增的log中的数据进行合并，需要消耗较高的内存资源，按照之前的表设计规范以及实际流量的波动结合考
example.Producer类中，用于实现新Producer API向安全Topic生产消息。 样例代码 Producer线程run方法中的消费逻辑。 样例代码获取方式请参考获取MRS应用开发样例工程。 代码样例： public void run() {
everyone.if.no.acl.found”参数为“true”，重启Kafka服务。 删除Topic设置的ACL。 例如： kinit test_user 需要使用Kafka管理员用户（属于kafkaadmin组）操作。 例如： kafka-acls.sh --authorizer-properties
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