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HDFS用户权限管理 创建HDFS权限角色 配置HDFS用户访问HDFS文件权限 父主题： 使用HDFS
Spout Topology中产生源数据的组件，是Tuple的来源，通常可以从外部数据源（如消息队列、数据库、文件系统、TCP连接等）读取数据，然后转换为Topology内部的数据结构Tuple，由下一级组件处理。 Bolt Topology中接受数据并执行具体处理逻辑（如过滤，统计、转换、合并、结果持久化等）的组件。
除表后，其所有的元数据以及表中已加载的数据都会被删除。 操作步骤 运行如下命令删除表。 DROP TABLE [IF EXISTS] [db_name.]table_name; “db_name”为可选参数。如果没有指定“db_name”，那么将会删除当前数据库下名为“table_name”的表。
使用Spark执行Hudi样例程序开发思路 场景说明 本章节介绍如何使用Spark操作Hudi执行插入数据、查询数据、更新数据、增量查询、特定时间点查询、删除数据等操作。 详细代码请参考样例代码。 打包项目 通过IDEA自带的Maven工具，打包项目，生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中调测Spark应用。
I添加索引会生成与相关数据对应的索引数据，这将花费大量时间。另一方面，使用addIndices()创建的索引不会构建与表数据对应的索引数据。因此，可以使用TableIndexer工具来完成索引的构建。 如果索引数据与表数据不一致，该工具可用于重新构建索引数据。 如果暂时禁用索引并
ckHouse的数据进行回撤。在Flink处理更新数据的时候产生的回撤流就无法在ClickHouse中执行，导致数据结果不对。 同时通过Flink CDC对接上游数据库写ClickHouse的场景也受限，上游数据库如果进行了物理操作，那么ClickHouse中数据无法进行同步删除。
操作步骤 通过调大如下的参数来进行AM调优。 参数入口： 在Yarn客户端的“mapred-site.xml”配置文件中调整如下参数。“mapred-site.xml”配置文件在客户端安装路径的conf目录下，例如“/opt/client/Yarn/config”。 参数 描述 默认值
--ldap_uri-port ldap port 389 - --max_log_files 进程日志的最大文件个数。 10 - --max_log_size 进程的日志文件大小最大值，单位 MB。 200 - statestored.customized.configs Statestored进程的自定义配置项。
Projects”，进行maven项目依赖import。 图1 reimport projects 编译运行程序。 放置好配置文件，并修改代码匹配登录用户后，文件列表如图2所示。 图2 hbase-example待编译目录列表 编译方式有以下两种： 方法一 选择“Maven > 样例工程名称
librdkafka源码地址：https://github.com/edenhill/librdkafka。 在src/rdkafka_conf.c文件中增加sasl.kerberos.service.name配置项。 "Kerberos principal name that Kafka
使用hive-table方式同步数据到obs上的hive表报错 问题 使用hive-table方式同步数据到obs上的hive表报错。 回答 修改数据同步方式，将-hive-table改成-hcatalog-table。 父主题： Sqoop常见问题
apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer")); // 消息内容使用的反序列化类 props.put(VALUE_DESERIALIZER, kafkaProc.
目录。将样例工程中“conf”的配置文件上传到Linux中“conf”目录。 在“/opt/test”根目录新建脚本“run.sh”，修改内容如下并保存： #!/bin/sh BASEDIR=`cd $(dirname $0);pwd` cd ${BASEDIR} for file
WebUI”的“oozie”（两个任选一个），进入Oozie WebUI页面。 admin用户默认不具备其他组件的管理权限，如果访问组件原生界面时出现因权限不足而打不开页面或内容显示不全时，可手动创建具备对应组件管理权限的用户进行登录。 在浏览器地址栏的URL地址后追加“/servicehealth”重新访问，“s
配置Hive UDF 用户通过在配置文件“udf.properties”中添加注册信息来注册Hive UDF，需按“函数名称 类路径”格式添加每一行内容： 以“udf.properties” 为例，已明确要注册的四个Hive UDF： booleanudf io.hetu.core.hive
ClickHouse是面向联机分析处理的列式数据库，支持SQL查询，且查询性能好，特别是基于大宽表的聚合分析查询性能非常优异，比其他分析型数据库速度快一个数量级。 ClickHouse的设计优点： 数据压缩比高 多核并行计算 向量化计算引擎 支持嵌套数据结构 支持稀疏索引 支持数据Insert和Update
Doris冷热分离介绍 在数据分析的实际应用场景中，冷热数据经常有不同的查询频次及响应速度要求。例如，在行为分析场景中，需支持近期流量数据的高频查询和高时效性，历史数据的访问频次很低，但需长时间备份以保证后续的审计和回溯工作，且查询需求也会随着时间推移锐减，如果将所有数据存储在本地，将造成大量的资源浪费。
使用OfflineMetaRepair工具重新构建元数据后HMaster启动失败 问题 为什么在使用OfflineMetaRepair工具重新构建元数据后，HMaster启动的时候会等待namespace表分配超时，最后启动失败？ 且HMaster将输出下列FATAL消息表示中止：
输出算子 Hive输出 Spark输出 表输出 文件输出 HBase输出 ClickHouse输出 父主题： 算子帮助
HDFS用户权限管理 创建HDFS权限角色 配置HDFS用户访问HDFS文件权限 父主题： 使用HDFS
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