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否，执行17。 磁盘不支持smart，通常是因为配置的RAID卡不支持，此时需要使用对应RAID卡厂商的检查工具进行处理，然后执行16。 例如LSI一般是MegaCLI工具。 在告警详情页面单击“清除告警”，并继续观察该告警，查看同一块磁盘的告警是否会继续上报。 如果当前磁盘出现三次以上该告警，建议用户更换磁盘。
SingleOutputStreamOperator<R> apply(WindowFunction<T, R, K, W> function) 应用一个一般的函数到窗口上，窗口中的数据会作为一个整体被计算。 function指的是执行的窗口函数。 resultType为返回的数据的类型信息。 public
SingleOutputStreamOperator<R> apply(WindowFunction<T, R, K, W> function) 应用一个一般的函数到窗口上，窗口中的数据会作为一个整体被计算。 function指的是执行的窗口函数。 resultType为返回的数据的类型信息。 public
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RUN_TABLE_SERVICE 本章节仅适用于MRS 3.3.1-LTS及之后版本。 命令功能 对Hudi MOR表一键式执行Compaction/Clean/Archive，其中Compaction仅执行已存在的Scheudle。 单表执行表服务命令 命令格式 call r
0ms、800ms、1600ms、3200ms、6400ms、12800ms，也就是说close函数最多要50.8秒才能返回。 备注说明 一般出现上述现象，说明集群负载很大，通过调整参数只是临时规避这个问题，建议还是降低集群负载。 例如：避免把所有CPU都分配MapReduce跑任务。
池中，资源池中的各节点性能如表3所示。 表3 不同资源池中的各节点性能 标签名 节点数 硬件和网络配置 添加到 关联 Normal 10 一般 资源池A 普通的任务队列 HighCPU 10 高性能CPU 资源池B 计算密集型的任务队列 HighMEM 10 大量内存 资源池C 内存密集型的任务队列
Delete轻量化删除表数据 本章节主要介绍轻量化delete删除表数据的SQL基本语法和使用说明。 本章节仅适用于MRS 3.3.0及之后版本。 基本语法 DELETE FROM [db.]table [ON CLUSTER cluster] WHERE expr 使用示例 建表：
rberos认证请单击“返回”关闭Kerberos认证后再创建集群。购买集群后，不支持修改。 如果您对价格有疑问，可以单击页面左下角“了解计费详情”，根据计费详情来了解产品价格。 若您选择“按需计费”时，可能因为冻结保证金失败或者账号可能存在风险导致下单失败，请联系技术支持处理。
否，执行18。 磁盘不支持smart，通常是因为配置的RAID卡不支持，此时需要使用对应RAID卡厂商的检查工具进行处理，然后执行17。 例如LSI一般是MegaCLI工具。 在FusionInsight Manager界面，选择“运维 > 告警 > 告警”，单击该告警操作列的“清除”，并
/user/hive/warehouse/person -hive-table person -split-by<column-name> 表的列名，用来切分工作单元，一般后面跟主键ID。 -table <table-name> 关系数据库表名，数据从该表中获取。 -target-dir <dir> 指定HDFS路径。
ct_implementation配置，支持将countDistinct语法转成所配置的近似算法。查询性能有数量级的提升。 近似算法的误差一般在1%以内。在数据准确度要求不高，比如趋势分析等，建议使用近似去重提升用户体验。 【使用精确去重查询】 耗时：1.280秒。 【使用近似查询】
Hudi性能调优 性能调优方式 当前版本Hudi写入操作主推Spark，因此Hudi的调优和Spark比较类似，可参考Spark Core性能调优。 推荐资源配置 mor表： 由于其本质上是写增量文件，调优可以直接根据hudi的数据大小（dataSize）进行调整。 dataSi
Hudi性能调优 性能调优方式 当前版本Hudi写入操作主推Spark，因此Hudi的调优和Spark比较类似。 推荐资源配置 mor表： 由于其本质上是写增量文件，调优可以直接根据Hudi的数据大小（dataSize）进行调整。 dataSize如果只有几个G，推荐跑单节点运行
Impala样例程序开发思路 场景说明 假定用户开发一个Impala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“empl
Impala样例程序开发思路 场景说明 假定用户开发一个Impala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“empl
Impala样例程序开发思路 场景说明 假定用户开发一个Impala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“empl
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“employees_info_extended”。
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