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置为更高的值以确保新数据被“填充”到现有小的文件组中，直到达到指定大小为止，但其会增加摄取延迟。 为能够支持快速摄取的同时不影响查询性能，引入了Clustering服务来重写数据以优化Hudi数据湖文件的布局。 Clustering服务可以异步或同步运行，Clustering会添
设计时应避免HBase随机查找、排序的应用场景。 业务表设计建议 预分Region，使Region分布均匀，提高并发 避免过多的热点Region。根据应用场景，可考虑将时间因素引入Rowkey。 同时访问的数据尽量连续存储。同时读取的数据相邻存储；同时读取的数据存放在同一行；同时读取的数据存放在同一cell。 查询频
Test --master yarn-client 客户端安装目录/Spark/spark1-1.0-SNAPSHOT.jar;，排查是否引入了非法字符。 如果是，修改非法字符，重新执行命令。 重新执行命令后，发生其他错误，查看该jar包的属主属组信息，发现全为root。 修改j
0x00007fcda9eb8eb1 回答 上述问题在Oracle官网上有类似的情况，该问题现象是Oracle JVM的缺陷，并不是平台代码引入的问题，且Spark中有对Executor的容错机制，Executor Crash之后，Stage会进入重试，可以保证任务最终可以执行完成，不会对业务产生影响。
0x00007fcda9eb8eb1 回答 上述问题在Oracle官网上有类似的情况，该问题现象是Oracle JVM的缺陷，并不是平台代码引入的问题，且Spark中有对Executor的容错机制，Executor Crash之后，Stage会进入重试，可以保证任务最终可以执行完成，不会对业务产生影响。
hbase-common模块依赖commons-crypto，在hbase-common的pom.xml文件中，对于commons-crypto的引入，<version>使用了${commons-crypto.version}变量。该变量的解析逻辑为，os为aarch64时值为“1.0.
hbase-common模块依赖commons-crypto，在hbase-common的pom.xml文件中，对于commons-crypto的引入，<version>使用了${commons-crypto.version}变量。该变量的解析逻辑为，os为aarch64时值为“1.0.
运行Spark应用时修改split值报错 提交Spark任务时提示参数格式错误 磁盘容量不足导致Spark、Hive和Yarn服务不可用 引入jar包不正确导致Spark任务无法运行 Spark任务由于内存不够或提交作业时未添加Jar包，作业卡住 提交Spark任务时报错“Cla
hbase-common模块依赖commons-crypto，在hbase-common的pom.xml文件中，对于commons-crypto的引入，<version>使用了${commons-crypto.version}变量。该变量的解析逻辑为，os为aarch64时值为“1.0.
hbase-common模块依赖commons-crypto，在hbase-common的pom.xml文件中，对于commons-crypto的引入，<version>使用了${commons-crypto.version}变量。该变量的解析逻辑为，os为aarch64时值为“1.0.
复的详细方法，进行快速排障。 Manager关键特性：统一用户权限管理 Manager提供系统中各组件的权限集中管理功能。 Manager引入角色的概念，采用RBAC的方式对系统进行权限管理，集中呈现和管理系统中各组件零散的权限功能，并且将各个组件的权限以权限集合（即角色）的形式
在确定数据都为新数据时建议使用INSERT，当存在更新数据时建议使用UPSERT，当初始化数据集时建议使用BULK_INSERT。 批量写入Hudi表 引入Hudi包生成测试数据，参考使用Spark Shell创建Hudi表章节的2到4。 写入Hudi表，写入命令中加入参数：option("hoodie
MIN：保留最小值。 Unique模型 在某些多维分析场景下，用户更关注的是如何保证Key的唯一性，即如何获得Primary Key唯一性约束。因此，引入了Unique数据模型。 读时合并 Unique模型的读时合并实现完全可以用Aggregate模型中的REPLACE方式替代，其内部的实现方式和数据存储方式也完全一样。
MIN：保留最小值。 Unique模型 在某些多维分析场景下，用户更关注的是如何保证Key的唯一性，即如何获得Primary Key唯一性约束。因此，引入了Unique数据模型。 读时合并 Unique模型的读时合并实现完全可以用Aggregate模型中的REPLACE方式替代。其内部的实现方式和数据存储方式也完全一样。
MIN：保留最小值。 Unique模型 在某些多维分析场景下，用户更关注的是如何保证Key的唯一性，即如何获得Primary Key唯一性约束。因此，引入了Unique数据模型。 读时合并 Unique模型的读时合并实现完全可以用Aggregate模型中的REPLACE方式替代。其内部的实现方式和数据存储方式也完全一样。
集中。如果你想要将数据从一个源的每个并行实例中散发到一些mappers的子集中，用来分散负载，但是又不想要完全的rebalance 介入（引入`rebalance()`），这会非常有用。 dataStream.rescale(); 广播：广播每个元素到所有分区。 dataStream
义。 Event-time：使用事件本身自带的时间戳进行计算，使乱序到达或延迟到达的事件处理变得更加简单。 Watermark：Flink引入Watermark概念，用以衡量事件时间的发展。Watermark也为平衡处理时延和数据完整性提供了灵活的保障。当处理带有Watermar
Group使用资源超过预设值时，多个Workload将共享集群可用空闲资源并自动突破阈值，继续使用系统内存以保证查询任务的稳定执行。与此同时，在Workload Group中引入了查询排队的功能，在创建Workload Group时可以设置最大查询数，超出最大并发的查询将会进行队列中等待执行，以此来缓解高负载下系统的压力。
Hive JDBC样例程序开发思路 场景说明 假定用户开发一个Hive数据分析应用，用于管理企业雇员信息，如表1、表2所示。 开发思路 数据准备。 创建三张表，雇员信息表“employees_info”、雇员联络信息表“employees_contact”、雇员信息扩展表“emp
Hive JDBC样例程序开发思路 场景说明 假定用户开发一个Hive数据分析应用，用于管理企业雇员信息，如表1、表2所示。 开发思路 数据准备。 创建三张表，雇员信息表“employees_info”、雇员联络信息表“employees_contact”、雇员信息扩展表“emp
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