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日志）。 日志归档规则：HDFS的日志启动了自动压缩归档功能，默认情况下，当日志大小超过100MB的时候，会自动压缩，压缩后的日志文件名规则为：“<原有日志名>-<yyyy-mm-dd_hh-mm-ss>.[编号].log.zip”。最多保留最近的100个压缩文件，压缩文件保留个数可以在Manager界面中配置。
Bucket，需按照已有的数据量来进行分区分桶，能更好的提升导入及查询性能。Auto Bucket会造成Tablet数量过多，最终导致有大量的小文件。 创建表时的副本数必须至少为2，默认是3，禁止使用单副本。 没有聚合函数列的表不应该被创建为AGGREGATE表。 创建主键表时需保持主键的列唯一，不建议将所有列
tid}” 运行中的任务日志存储在以上路径中，运行结束后会基于YARN的配置是否汇聚到HDFS目录中，详情请参见Yarn常用配置参数。 日志归档规则： MapReduce的日志启动了自动压缩归档功能，缺省情况下，当日志大小超过50MB的时候，会自动压缩，压缩后的日志文件名规则为：
tid}” 运行中的任务日志存储在以上路径中，运行结束后会基于YARN的配置是否汇聚到HDFS目录中，详情请参见Yarn常用配置参数。 日志归档规则： MapReduce的日志启动了自动压缩归档功能，缺省情况下，当日志大小超过50MB的时候，会自动压缩，压缩后的日志文件名规则为：
N_TOKEN，缓存中将会找不到HDFS_DELEGATION_TOKEN。 为了能够在随后的工作中再次使用同一个Token，为MapReduce任务配置参数。当参数为false时，用户能够再次使用同一个Token。 jobConf.setBoolean("mapreduce.job
N_TOKEN，缓存中将会找不到HDFS_DELEGATION_TOKEN。 为了能够在随后的工作中再次使用同一个Token，为MapReduce任务配置参数。当参数为false时，用户能够再次使用同一个Token。 jobConf.setBoolean("mapreduce.job
leader没响应，连接将不能被建立。 15 initLimit follower连接到leader并与leader同步的时间（时长为ticket时长的倍数）。 15 如果将参数“initLimit”和“syncLimit”的参数值均配置为“300”之后，ZooKeeper Se
clean”，双击“clean”运行maven的clean命令。 选择“Maven > clickhouse-examples > Lifecycle > install”，双击“install”运行maven的insatll命令。 图2 maven工具的clean和install 将target目录下的clickhouse-examples-*
ts\”目录下查看并获取当前目录的所有jar文件。 将“clickhouse-examples\out\artifacts\clickhouse_examples.jar”目录下的所有jar文件和“clickhouse-examples”目录下的“conf”文件夹复制到Click
jar”目录下查看并获取当前目录的所有jar文件。 将“clickhouse-examples\out\artifacts\clickhouse_examples.jar”目录下的所有jar文件和“clickhouse-examples”目录下的“conf”文件夹复制到Click
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'zw_test_kafka', 'format' = 'json', 'properties.bootstrap.servers' = 'Kafka的Broker实例业务IP:Kafka端口号', 'properties.group.id' = 'example-group1', 'scan
8'); 上述命令所创建的表的详细信息如下： 表1 表信息定义 参数 描述 productSalesTable 待创建的表的名称。该表用于加载数据进行分析。 表名由字母、数字、下划线组成。 productdb 数据库名称。该数据库将与其中的表保持逻辑连接以便于识别和管理。 数据库名称由字母、数字、下划线组成。
8'); 上述命令所创建的表的详细信息如下： 表1 表信息定义 参数 描述 productSalesTable 待创建的表的名称。该表用于加载数据进行分析。 表名由字母、数字、下划线组成。 productdb 数据库名称。该数据库将与其中的表保持逻辑连接以便于识别和管理。 数据库名称由字母、数字、下划线组成。
e。 Filepath：需要填写文件或目录的绝对路径。 OVERWRITE：如果使用了这个关键字，目标表（或分区）的数据将被删除，并使用文件中读取的数据来替代。 限制 如果要加载数据到指定分区，用户必须在partition子句中列出表的所有字段。 不支持复杂类型数据，比如Array，Map等。
如何开发Flume第三方插件 该操作指导用户进行第三方插件二次开发。 本章节适用于MRS 3.x及之后版本。 将自主研发的代码打成jar包。 安装Flume服务端或者客户端，如安装目录为“/opt/flumeclient”。 建立插件目录布局。 进入“Flume客户端安装目录/f
gz”压缩包中的“jars”目录中获取。 用户应用程序的编译依赖包根据代码不同而不同，需用户根据自己编写的代码进行加载。 将运行程序的依赖Jar包上传至需要运行此应用的节点中，例如“$SPARK_HOME/jars”路径。 用户需要将SparkLauncher类的运行依赖包和应用
ty.kerberos.login.keytab :”配置项错误，未进行安全配置。 解决办法 从MRS上下载用户的keytab认证文件，并放置到Flink客户端所在节点的某个目录下。 在“flink-conf.yaml”文件中配置： keytab路径。 security.kerberos
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