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图3 Project Defaults 在打开的“Project Structure”页面中，选择“SDKs”，单击绿色加号添加JDK。 图4 添加JDK 在弹出的“Select Home Directory for JDK”窗口，选择对应的JDK目录，然后单击“OK”。 图5 选择JDK目录
返回。比较器将使用两个可为空的参数，表示数组的两个可为空的元素。当第一个可为空的元素小于，等于或大于第二个可为空的元素时，它将返回-1、0或1。如果比较器函数返回其他值（包括NULL），则查询将失败并引发错误。 SELECT array_sort(ARRAY [3, 2, 5, 1
下面的表格是基于MySQL手册列出的，描述了各种格式化描述符： 格式化描述符 描述 %a 对应的星期几（Sun .. Sat） %b 对应的月份（Jan .. Dec） %c 对应的月份（1 .. 12） %D 对应该月的第几天（0th, 1st, 2nd, 3rd, ...） %d 对应该月的第几天，数字（01
们之间没有必然联系，都可以独立工作，并且提供的功能是一样的。 Flume客户端需要单独安装，支持将数据直接导到集群中的HDFS和Kafka等组件上。 本案例中，通过MRS自定义集群中的Flume组件，自动采集指定节点日志目录下新产生的文件并存储到HDFS文件系统中。 方案架构 F
Consumer的并发量 在一个应用中，同一个Group的Consumer并发量建议与Topic的Partition个数保持一致，保证每个Consumer对应消费一个Partition上的数据。若Consumer的并发量多于Partition个数，那么多余的Consumer将消费不到数据。
Consumer的并发量 在一个应用中，同一个Group的Consumer并发量建议与Topic的Partition个数保持一致，保证每个Consumer对应消费一个Partition上的数据。如果Consumer的并发量多于Partition个数，那么多余的Consumer将消费不到数据。
指定导出数据的分隔符，与需要导出的HDFS中的数据表中的分隔符保持一致。 -m或-num-mappers <n> 启动n个map来并行导入数据，默认是4个，该值请勿高于集群的最大Map数。 -direct 快速模式，利用了数据库的导入工具，如MySQL的mysqlimport，可以比jdbc连接的方式更为高效的将数据导入到关系数据库中。
原因分析 HDFS在写的时候有设置块大小，默认128M，某些组件或者业务程序写入的文件可能不是128M，如8M。 <name>dfs.blocksize</name> <value>134217728</value> 图1 某些组件或者业务程序写入的文件大小 distcp 从
自动续费两种方式，您可以根据需求选择。了解更多关于续费的信息，请参见续费概述。 费用账单 您可以在管理控制台选择页面上方的“费用 > 费用账单”，进入费用中心后，在“账单管理”查看与MRS集群相关的流水和明细账单，以便了解您的消费情况。如需了解具体操作步骤，请参见费用账单。 欠费
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。 “return_type”需要为HetuEngine支持的数据类型，要与函数的返回实际类型匹配，不做类型强制转换。
Hive输出 概述 “Hive输出”算子，用于配置已生成的字段输出到Hive表的列。 输入与输出 输入：需要输出的字段 输出：Hive表 参数说明 表1 算子参数说明 参数 含义 类型 是否必填 默认值 Hive文件存储格式 配置Hive表文件的存储格式（目前支持四种格式：CSV、ORC、RC和PARQUET）。
“Spark输出”算子，用于配置已生成的字段输出到SparkSQL表的列。 输入与输出 输入：需要输出的字段 输出：SparkSQL表 参数说明 表1 算子参数说明 参数 含义 类型 是否必填 默认值 Spark文件存储格式 配置SparkSQL表文件的存储格式（目前支持四种格式：CSV、ORC、RC和PARQUET）。
Hive输出 概述 “Hive输出”算子，用于配置已生成的字段输出到Hive表的列。 输入与输出 输入：需要输出的字段 输出：Hive表 参数说明 表1 算子参数说明 参数 含义 类型 是否必填 默认值 Hive文件存储格式 配置Hive表文件的存储格式（目前支持四种格式：CSV、ORC、RC和PARQUET）。
低对服务器和应用的威胁。 出于安全考虑，更改“maxHttpHeaderSize”的取值，给服务器管理员更大的可控性，以控制客户端不正常的请求行为。 安装Tomcat后，修改Tomcat版本描述文件。 为了避免暴露Tomcat自身的信息，更改Connector的Server属性值，使攻击者不易获知服务器的相关信息。
在对应流表的“操作”列对流表进行编辑、删除等操作。 图1 新建流表 表1 新建流表信息 参数名称 参数描述 备注 流/表名称 流/表的名称。 例如：flink_sink 描述 流/表的描述信息。 - 映射表类型 Flink SQL本身不带有数据存储功能，所有涉及表创建的操作，实际上均是对于外部数据表、存储的引用映射。
Tableau是一款商业智能工具软件，将可信的数据转化为可行的见解。借助直观的人工智能分析平台，帮助人们查看和理解数据并根据数据采取行动，让每一次决策都更加明智。 本章节以Tableau Desktop 2022.2版本为例，讲解如何使用Tableau访问安全模式集群的HetuEngine。 方案架构
下载认证凭据 将下载的认证凭据压缩包解压缩，并将得到的文件复制到客户端节点中，例如客户端节点的“/opt/hadoopclient/Flink/flink/conf”目录下。如果是在集群外节点安装的客户端，需要将得到的文件复制到该节点的“/etc/”目录下。 将客户端安装节点的业务IP和M
原因分析 用户反馈已经排查了执行此命令的账号权限，此账号具有操作Kafka组件的最高权限，不应该仍然会有权限不足的问题。 经确认执行命令有问题，访问ZooKeeper上所存放的Kafka信息，其路径（Znode）应该加上/kafka，完整的查询命令应该是： root@Slave2bin]#
在“慢查询分布”页面，用户可查看历史任务的慢查询分布情况，包括： 慢SQL统计：统计各个租户的慢查询（查询时间大于慢查询阈值）提交个数。 慢查询TOP用户请求统计列表：统计各个用户的慢查询统计明细，支持列表排序和全部导出功能。 在“慢查询列表”页面，用户可查看历史任务的慢查询列表、诊断结果和优化建议，支持导出查询结果。
Flume配置工具示例 双击对应的source、channel以及sink，根据实际环境并参考表1设置对应的配置参数。 如果对应的Flume角色之前已经配置过服务端参数，为保证与之前的配置保持一致，在FusionInsight Manager界面选择“集群 > 待操作集群的名称 > 服务 > Flume
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