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JDK：推荐1.7.8.10、1.7.9.40和1.8.3.0版本。 说明： 如果开发环境使用的是JDK1.7版本，则Flink集群的运行环境可以是JDK1.7也可以是JDK1.8。 如果开发环境使用的是JDK1.8版本，则Flink集群的运行环境必须是JDK1.8，否则，如果运行环境是JDK1
在多任务情况下，RM需要保存多个任务的鉴权信息，并通过心跳传递给各个NM（NodeManager），即心跳Response。心跳Response的生命周期短，默认值为1s，一般可以在JVM minor GC时被回收，但在多任务的情况下，集群规模较大，比如5000节点，多个节点的心跳Response会占用大量内存，导致JVM在minor
explain select * from productdb2.productSalesTable where c = 'aaa'; //可以发现该查询命令没有使用索引表 REGISTER INDEX TABLE productNameIndexTable ON productdb2
结构（数据块）确定，颗粒度可以达到“每个数据块一个分区”。 性能稳定，完全消除“数据偏斜”和“绑定变量窥探”导致的“索引失效”。 查询速度快，数据分片的查询速度比用索引快。 水平扩展性好，如果数据量越大，产生的分片就越多，所以只要增加任务的并发数，就可以获得较理想的性能；反之，减少任务并发数，就可以节省资源。
name”的格式需要为“catalog.schema.function_name”，函数命名空间（格式为“catalog.schema”）可以自行规划管理，与HetuEngine中的catalog、schema概念无关联；“parameter_type”需要为HetuEngine支持的数据类型。
HDFS的运行环境即HDFS客户端，请根据指导完成客户端的安装和配置。 准备HDFS应用运行环境 下载并导入样例工程 HDFS提供了不同场景下的样例程序，可以导入样例工程进行程序学习。 导入并配置HDFS样例工程 根据场景开发工程 提供样例工程，帮助用户快速了解HDFS各部件的编程接口。 HDFS样例程序开发思路
清除时保持的提交数，可以避免作业历史记录被清理干净。 0 loader.submission.purge.record.max Loader作业最大可保留的记录数（条），0表示不限制。 7 loader.submission.purge.threshold 历史记录可以保存的时间（小时）。
LIKE句式，完全复制原有的表结构，包括表的存储格式。 根据查询结果创建新表，使用CREATE AS SELECT句式。 这种方式比较灵活，可以在复制原表表结构的同时指定要复制哪些字段，不包括表的存储格式。 目前表名长度最长为128，字段名长度最长为128，字段注解长度最长为4000，WITH
Summary页面单击“Reassign Partitions”可以在集群的broker实例上重新自动分配分区。 单击“Go to reassign partitions.”查看重新分配的分区详情。 （可选）若对自动分配的分区不满意，可以执行手动分配来重新分配分区。 在Topic Summary页面单击“Manual
用户任务。TaskManager可以有多个，各个TaskManager都平等。 JobManager Flink系统的管理节点，管理所有的TaskManager，并决策用户任务在哪些Taskmanager执行。JobManager在HA模式下可以有多个，但只有一个主JobManager。
用户任务。TaskManager可以有多个，各个TaskManager都平等。 JobManager Flink系统的管理节点，管理所有的TaskManager，并决策用户任务在哪些Taskmanager执行。JobManager在HA模式下可以有多个，但只有一个主JobManager。
Major合并： 在Major合并中，许多segment可以合并为一个大的segment。用户将指定合并尺寸，将对未达到该尺寸的segment进行合并。Major合并通常在非高峰时段进行。 Custom合并： 在Custom合并中，用户可以指定几个segment的id合并为一个大的seg
Major合并： 在Major合并中，许多segment可以合并为一个大的segment。用户将指定合并尺寸，将对未达到该尺寸的segment进行合并。Major合并通常在非高峰时段进行。 Custom合并： 在Custom合并中，用户可以指定几个segment的id合并为一个大的seg
A.html Standalone模式 对于Standalone模式的集群，可以启动多个JobManager，然后通过ZooKeeper选举出Leader作为实际使用的JobManager。该模式下可以配置一个主JobManager（Leader JobManager）和多个备JobManager（Standby
量不必要的数据传输，影响SQL引擎性能。针对下推能力进行增强，当前对aggregate、复杂projection、复杂predicate均可以下推到数据源，尽量减少不必要数据的传输，提升查询性能。 目前仅支持JDBC数据源的查询下推，支持的下推模块有aggregate、proje
数据查询概率较小的情况，可以创建历史分区（比如年分区，月分区），将所有历史数据放到对应分区里。 创建历史分区方式为：FROM ("2000-01-01") TO ("2022-01-01") INTERVAL 1 YEAR 1千万~2亿以内数据为了方便可以不设置分区（Doris内
e。age可以用[num]y[num]m[num]w[num]d[num]h的格式表示。其中num表示数字。 其中字母的意思如下： * y--年（一年是365天）。 * m--月（一个月是30天）。 * w--周（一周是7天）。 * d--天。 * h--小时。 可以单独使用年，
liJ IDEA工具。 准备Manager应用开发和运行环境 准备样例工程 Manager REST API提供了不同场景下的样例程序，您可以导入样例工程进行程序学习。 配置并导入Manager样例工程 根据场景开发工程 提供了Java语言的样例工程，包含添加用户、查找用户、修改
方案一： 如果文件较小，则可以将默认长度设置得大于文件最大长度，例如最大的文件是95 MB，则设置： hive.exec.copyfile.maxsize=104857600 方案二： 如果确实文件较大，需要使用distcp任务来提高数据迁移效率，则可以在Spark任务启动的时候增加设置参数：
COLUMNS配置值。 用户可以根据查询的情况来调整SORT_COLUMNS，但是不会直接影响旧的数据。所以对历史的segments的查询性能不会受到影响，因为历史的segments不是按照新的SORT_COLUMNS。 不支持UNSET命令，但是可以使用set SORT_COL
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