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Spout 功能介绍 Spout是Storm的消息源，它是Topology的消息生产者，一般来说消息源会从一个外部源读取数据并向Topology中发送消息（Tuple）。 一个消息源可以发送多条消息流Stream，可以使用OutputFieldsDeclarer.declarerS
Spout 功能介绍 Spout是Storm的消息源，它是Topology的消息生产者，一般来说消息源会从一个外部源读取数据并向Topology中发送消息（Tuple）。 一个消息源可以发送多条消息流Stream，可以使用OutputFieldsDeclarer.declarerS
Spout 功能介绍 Spout是Storm的消息源，它是Topology的消息生产者，一般来说消息源会从一个外部源读取数据并向Topology中发送消息（Tuple）。 一个消息源可以发送多条消息流Stream，可以使用OutputFieldsDeclarer.declarerS
极速查询性能。同时，ClickHouse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核心的功能特性介绍如下： 完备的DBMS功能 ClickHouse拥有完备的DBMS数据库管理系统（Database
MRS是否支持同时运行多个Flume任务？ Flume客户端可以包含多个独立的数据流，即在一个配置文件properties.properties中配置多个Source、Channel、Sink。 这些组件可以链接以形成多个数据流。 例如在一个配置中配置两个数据流，示例如下： server.sources =
不要调用Admin的closeRegion方法关闭一个Region Admin中，提供了关闭一个Region的接口： public void closeRegion(final String regionname, final String serverName) 通过该方法关闭一个Region，HBase
string ] [ WITH properties ] AS query 描述 该语法是使用SELECT查询结果创建物化视图。物化视图是一个数据库对象，它包含了一个查询的结果，例如：它可以是远程数据的本地副本，单表查询或者多表join后查询的结果的行或列、行和列的子集，也可以是使用聚合函数的汇总表。
principal：指定ZooKeeper服务端使用principal，格式为“zookeeper/hadoop.系统域名”，例如：zookeeper/hadoop.HADOOP.COM。系统域名可登录FusionInsight Manager，选择“系统 > 权限 > 域和互信”，查看“本端域”参数值获取。；
Spark SQL在不同DB都可以显示临时表 问题 切换数据库之后，为什么还能看到之前数据库的临时表？ 创建一个DataSource的临时表，例如以下建表语句。 create temporary table ds_parquet using org.apache.spark.sql
小写格式敏感。 否：当数据源同一个Schema下有多个Table名称，如cktable（小写）、CKTABLE（大写）和CKtable（大小写混合），HetuEngine只能使用cktable（小写）。 是：要求数据源同一个Schema下只能有一个Table名称，如cktable
Sink必须关联到一个Channel。 每个Flume的Agent可以配置多个Source、Channel、Sink模块，即一个Source将数据发送给多个Channel，再由多个Sink发送到下一个Agent或目的地。 Flume支持多个Flume配置级联，即上一个Agent的Si
Sink必须关联到一个Channel。 每个Flume的Agent可以配置多个Source、Channel、Sink模块，即一个Source将数据发送给多个Channel，再由多个Sink发送到下一个Agent或目的地。 Flume支持多个Flume配置级联，即上一个Agent的Si
给指定集群添加标签 功能介绍 为特定的集群添加一个tag。 一个集群上最多有20个标签，此接口为幂等接口。添加标签时，如果创建的标签已经存在（key相同），则覆盖。 接口约束 无 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v1.1/{project_id}/clust
Spark SQL在不同DB都可以显示临时表 问题 切换数据库之后，为什么还能看到之前数据库的临时表？ 创建一个DataSource的临时表，例如以下建表语句。 create temporary table ds_parquet using org.apache.spark.sql
decode byte in position 0: unexpected end of data”。 原因分析 Hive中一个中文字符长度为“1”；而Impala中一个中文字符的长度为“3”，从而导致在Impala SQL中使用substr()，substring()，strleft(
Kafka生产者写入单条记录过长问题 问题背景与现象 用户在开发一个Kafka应用，作为一个生产者调用新接口（org.apache.kafka.clients.producer.*）往Kafka写数据，单条记录大小为1100055，超过了kafka配置文件server.properties中message
ALM-12062 OMS参数配置同集群规模不匹配 告警解释 系统每一个小时，整点检查一次OMS参数配置和集群规模是否匹配，如果检查OMS配置的参数不足以支撑当前的集群规模，系统将发送此告警。待用户修改OMS参数配置，该告警会自动清除。 告警属性 告警ID 告警级别 是否自动清除
场景：有两个索引可用，一个用于col1＆col2，另一个单独用于col1。 在上面的场景中，第二个索引会比第一个索引更好，因为它会使scan的较少索引数据。 如果有多个候选多列索引，则选择具有较少索引列的索引。 场景：有两个索引可用，一个用于col1＆col2，另一个用于col1＆col2＆col3。
"testpol@<系统域名>" modified. 执行以下命令，查看Storm用户“testpol”用户的当前信息。 getprinc testpol 界面显示如下信息，说明指定用户使用了新的密码策略： Principal: testpol@<系统域名> …… Policy:
可以是点数据，也可以是区域数据。 点数据：一个点具有一个空间范围，仅通过其位置描述。它不占用空间，没有相关的边界。点数据由二维空间中的点的集合组成。点可以存储为一对经纬度。 区域数据：一个区域有空间范围，有位置和边界。位置可以看作是一个定点在区域内的位置，例如它的质心。在二维中，
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