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Kafka相关特性说明 Kafka Idempotent特性 特性说明：Kafka从0.11.0.0版本引入了创建幂等性Producer的功能，开启此特性后，Producer自动升级成幂等性Producer，当Producer发送了相同字段值的消息后，Broker会自动感知消息是
化规则，启发式的优化规则，仅仅根据逻辑计划本身的特点给出优化，没有考虑数据本身的特点，也就是未考虑算子本身的执行代价。Spark在2.2中引入了基于代价的优化规则（CBO）。CBO会收集表和列的统计信息，结合算子的输入数据集来估计每个算子的输出条数以及字节大小，这些就是执行一个算子的代价。
化规则，启发式的优化规则，仅仅根据逻辑计划本身的特点给出优化，没有考虑数据本身的特点，也就是未考虑算子本身的执行代价。Spark在2.2中引入了基于代价的优化规则（CBO）。CBO会收集表和列的统计信息，结合算子的输入数据集来估计每个算子的输出条数以及字节大小，这些就是执行一个算子的代价。
2.11.4 requires Jackson Databind version >= 2.11.0 and < 2.12.0 执行程序时引入的jackson相关包与集群自带的包版本不一致，导致报错，建议使用集群自带的jackson相关jar包。 集群jar包路径：客户端安装目录
2.11.4 requires Jackson Databind version >= 2.11.0 and < 2.12.0 执行程序时引入的jackson相关包与集群自带的包版本不一致，导致报错，建议使用集群自带的jackson相关jar包。 集群jar包路径：“客户端安装目
数即可。 图2 选择开发环境 在工程信息页面，填写工程名称和存放路径，设置JDK版本，并勾选“Config later”（待工程创建完毕后引入scala的编译库文件），然后单击“Finish”完成工程创建。 图3 填写工程信息 父主题： 准备Spark应用开发环境
离线数据加载：通过StreamLoad将本地CSV文件导入Doris 应用场景 本地CSV文件数据通过StreamLoad导入到Doris，需要写入Doris的数据不重复，通过引入 Unique 数据模型保证 Key 的唯一性。 方案架构 离线数据可以从数据湖加载，也可以直接加载本地文件。从数据湖加载可以使用工具CD
YARN基本原理 为了实现一个Hadoop集群的集群共享、可伸缩性和可靠性，并消除早期MapReduce框架中的JobTracker性能瓶颈，开源社区引入了统一的资源管理框架YARN。 YARN是将JobTracker的两个主要功能（资源管理和作业调度/监控）分离，主要方法是创建一个全局的R
快照制作完成，CheckpointCoordinator认为快照制作失败，如图2所示。 图1 时间监控信息 图2 关系图 回答 Flink引入了第三方软件包RocksDB的缺陷问题导致该现象的发生。建议用户将checkpoint设置为FsStateBackend方式。 用户需要在
快照制作完成，CheckpointCoordinator认为快照制作失败，如图2所示。 图1 时间监控信息 图2 关系图 回答 Flink引入了第三方软件包RocksDB的缺陷问题导致该现象的发生。建议用户将checkpoint设置为FsStateBackend方式。 用户需要在
JDBCServer多主实例方案中，JDBCServer的实现使用YARN-Client模式，但YARN资源队列只有一个，为了解决这种资源局限的问题，引入了多租户模式。 多租户模式是将JDBCServer和租户绑定，每一个租户对应一个或多个JDBCServer，而一个JDBCServer只给
Tez/Mapreduce/Spark时会偶现一些空指针或类型转化异常？ 回答 当前MRS Hive不支持向量化执行。 向量化执行有很多社区问题引入目前没有稳定修复，默认hive.vectorized.execution.enabled=false，不建议将此参数打开。 父主题： Hive常见问题
在Flink应用中，调用flink-connector-kafka模块的接口，生产并消费数据。 代码样例 用户在开发前需要使用对接安全模式的Kafka，则需要引入FusionInsight的kafka-clients-*.jar，该jar包可在Kafka的客户端目录下获取。 下面代码片段仅为演示，完
快照制作完成，CheckpointCoordinator认为快照制作失败，如图2所示。 图1 时间监控信息 图2 关系图 回答 Flink引入了第三方软件包RocksDB的缺陷问题导致该现象的发生。建议用户将checkpoint设置为FsStateBackend方式。 用户需要在
快照制作完成，CheckpointCoordinator认为快照制作失败，如图2所示。 图1 时间监控信息 图2 关系图 回答 Flink引入了第三方软件包RocksDB的缺陷问题导致该现象的发生。建议用户将checkpoint设置为FsStateBackend方式。 用户需要在
在Flink应用中，调用flink-connector-kafka模块的接口，生产并消费数据。 代码样例 用户在开发前需要使用对接安全模式的Kafka，则需要引入FusionInsight的kafka-clients-*.jar，该jar包可在kafka客户端目录下获取。 下面代码片段仅为演示，完整
on Tez/Mapreduce/Spark时会偶现一些空指针或类型转化异常？ 回答 当前Hive不支持向量化执行。 向量化执行有很多社区问题引入目前没有稳定修复，默认hive.vectorized.execution.enabled=false，不建议将此参数打开。 父主题： Hive常见问题
ource Hudi的component_env。 使用spark-shell --master yarn-client，引入Hudi包生成测试数据： 引入需要的包 import org.apache.hudi.QuickstartUtils._ import scala.collection
快照制作完成，CheckpointCoordinator认为快照制作失败，如图2所示。 图1 时间监控信息 图2 关系图 回答 Flink引入了第三方软件包RocksDB的缺陷问题导致该现象的发生。建议用户将checkpoint设置为FsStateBackend方式。 用户需要在
nit命令。 执行spark-shell --master yarn-client命令进入spark-shell，然后引入Hudi相关软件包并生成测试数据。 引入需要的包。 import org.apache.hudi.QuickstartUtils._ import scala
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