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we use configuration transfer solution conf.set(CONNECTION_IMPL_KEY, DUAL_READ_CONNECTION); // conf.set("", ""); } 在“HBaseDualReadSa
通过为MRS集群绑定ECS委托方式访问OBS，避免了AK/SK直接暴露在配置文件中的风险，具体请参考配置MRS集群通过IAM委托对接OBS。 在MRS集群中配置AK/SK，AK/SK会明文暴露在配置文件中，请谨慎使用，具体请参考MRS集群客户端如何通过AK/SK信息对接OBS。 MRS通过集群
public void cancel() { running = false; } } } //consumer代码 public class ReadFromKafka { public static
--yarnapplicationType <arg>：为Yarn application自定义类型。 -yD <arg>：动态参数配置。 -yd,--yarndetached：以分离模式启动。 -yh,--yarnhelp：获取yarn帮助。 -yid,--yarnapplicationId
--yarnapplicationType <arg>：为Yarn application自定义类型。 -yD <arg>：动态参数配置。 -yd,--yarndetached：以分离模式启动。 -yh,--yarnhelp：获取yarn帮助。 -yid,--yarnapplicationId
重新设置建表语句的分区字段，该分区字段可以更均匀的区分表中的数据，并创建表tableNameBak，执行6。 执行以下命令将告警上报中的tableName表的数据写入tableNameBak中： insert into tableNameBak select * from tableName; 数据写入成功后
break; } case REMOTE: { remoteSubmit(builder); break;
break; } case REMOTE: { remoteSubmit(builder); break;
YARN REST API接口介绍 功能简介 通过HTTP REST API来查看更多Yarn任务的信息。目前Yarn的REST接口只能进行一些资源或者任务的查询。完整和详细的接口请直接参考官网上的描述以了解其使用： http://hadoop.apache.org/docs/r3
CLOUD_SDK_SK in the local environment String ak = System.getenv("CLOUD_SDK_AK"); String sk = System.getenv("CLOUD_SDK_SK");
id”文件仍然存在，则会触发append /system/balancer.id操作，进而导致Balance操作失败。 如果“/system/balancer.id”文件的释放时间超过了软租期60s，则第二次执行Balance操作的客户端的append操作会抢占租约，此时最后一个block处于under
EcsObsCredentialsProvider：通过ECS云服务获取AK/SK信息。 com.obs.services.BasicObsCredentialsProvider：使用用户传入OBS的AK/SK信息。 com.obs.services.EnvironmentVari
@Override public void cancel() { running = false; } } } //consumer代码 public class ReadFromKafka { public static void
ClickHouse样例工程介绍 MRS样例工程获取地址为https://github.com/huaweicloud/huaweicloud-mrs-example，切换分支为与MRS集群相匹配的版本分支，然后下载压缩包到本地解压，即可获取各组件对应的样例代码工程。 当前MRS
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IoTDB性能调优 配置场景 IoTDB主要利用堆内存完成读写操作。提高IoTDB内存可以有效提高IoTDB读写性能。 配置描述 登录集群FusionInsight Manager页面，选择“集群 > 服务 > IoTDB > 配置 > 全部配置”，进入IoTDB配置界面搜索并修改参数。
inary反序列化。因此可以用varbinary来存储数据草图。 函数 make_set_digest(x)→setdigest 描述：将所有的输入值X，组合到setdigest中。 SELECT make_set_digest(value) FROM (VALUES 1, 2,
spark.rdd.RDD$$anonfun$partitions$2.apply(RDD.scala:239) at org.apache.spark.rdd.RDD$$anonfun$partitions$2.apply(RDD.scala:237) at scala.Option
<= columnCount; i++) { stringBuffer.append(md.getColumnName(i)); stringBuffer.append(" "); } logger.info(stringBuffer
AAAA":{"AppendBatchAcceptedCount":"0","EventAcceptedCount":"0","AppendReceivedCount":"0","MonTime":"0","StartTime":"1551152735503","AppendBatchReceivedCount":"0"
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