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int, name text, value text); 配置“Spark输入”算子，生成三个字段A、B和C： 设置了数据连接器后，单击“自动识别”，系统将自动读取数据库中的字段，可根据需要选择添加，然后根据业务场景手动进行完善或者修正即可，无需逐一手动添加。 此操作会覆盖表格内已有数据。
<tsd_ip>：所需访问Opentsdb服务的TSD实例IP或主机名。 <start=3y-ago\&m=sum:testdata>：在请求中可能无法识别“&”符号，需对其进行转义。 <python -m json.tool>（可选）: 把响应的请求转换为json格式。 [ {
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。 productName storeCity storeProvince procuctCategory
name text, value text); 配置“HBase输入”算子，生成三个字段A、B和C： 设置了数据连接器后，可以单击“自动识别”，系统将自动读取数据库中的字段，可根据需要选择添加，然后根据业务场景手动进行完善或者修正即可，无需逐一手动添加。 此操作会覆盖表格内已有数据。
将“WordCount.jar”上传至“mrs-demo-data/program”目录下。 步骤3：创建并运行Flink作业 方式1：在控制台界面在线提交作业。 登录MRS管理控制台，单击MRS集群名称，进入集群详情页面。 在集群详情页的“概览”页签，单击“IAM用户同步”右侧的“单击同步”进行IAM用户同步。
HetuEngine SQL诊断功能介绍 HetuEngine QAS实例可对用户的SQL执行历史记录提供自动感知、自动学习、自动诊断服务，提升在线SQL运维能力，自动加速在线SQL分析任务，开启SQL诊断能力后，系统可实现如下能力： 自动感知并向集群管理员展现不同时间周期范围内的租户级、用户级的S
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。 productName storeCity storeProvince procuctCategory
name text, value text); 配置“HBase输入”算子，生成三个字段A、B和C： 设置了数据连接器后，可以单击“自动识别”，系统将自动读取数据库中的字段，可根据需要选择添加，然后根据业务场景手动进行完善或者修正即可，无需逐一手动添加。 此操作会覆盖表格内已有数据。
查看MRS作业详情和日志 用户通过管理控制台可在线查看当前MRS集群内所有作业的状态详情，以及作业的详细配置信息和运行日志信息。 由于Spark SQL和Distcp作业在后台无日志，因此运行中的Spark SQL和Distcp作业不能在线查看运行日志信息。 查看作业状态 登录MRS管理控制台。
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。 productNumber productName storeCity storeProvince
海量数据存储：利用HBase实现海量数据存储，并实现毫秒级数据查询。 分布式数据查询：利用Spark实现海量数据的分析查询。 实时数据处理 实时数据处理通常用于异常检测、欺诈识别、基于规则告警、业务流程监控等场景，在数据输入系统的过程中，对数据进行处理。 例如在梯联网行业，智能电梯的数据，实时传入到MRS的流式集群中进行实时告警。
compress"="ZSTD_JNI", 'orc.global.compress.level'='3'); 用户可以对特定的数据格式列指定压缩，对业务数据进一步压缩。当前识别的特定格式数据包括：JSON数据列、BASE64数据列、时间戳数据列和UUID数据列。建表时设置表属性参数“orc.column.compress”即可。
beeline set hivevar:batchid=xxx 其中“xxxx”表示每一次通过beeline提交任务的批次号，通过该批次号，可以识别出先提交的任务。如果提交任务时不带批次号，该特性功能不会启用。“xxxx”的值是执行任务时指定的，如下所示，“xxxx”值为“012345678901”：
hivevar:batchid=xxxx” 使用说明： 其中“xxxx”表示每一次通过beeline提交任务的批次号，通过该批次号，可以识别出先提交的任务。如果提交任务时不带批次号，该特性功能不会启用。“xxxx”的值是执行任务时指定的，如下所示，“xxxx”值为“012345678901”：
Hive中实现CBO的总体过程如下： Hive使用开源组件Apache Calcite实现CBO。首先SQL语句转化成Hive的AST，然后转成Calcite可以识别的RelNodes。Calcite将RelNode中的Join顺序调整后，再由Hive将RelNode转成AST，继续Hive的逻辑优化和物理优化过程。流程图如图1所示：
在以上场景中，为使HMaster更早完成恢复任务，建议增加以下配置参数，否则Master将退出导致整个恢复进程被更大程度地延迟。 增加namespace表在线等待超时周期，保证Master有足够的时间协调RegionServer workers split任务，避免一次次重复相同的任务。 “hbase
Kafka作为一个消息发布-订阅系统，为整个大数据平台多个子系统之间数据的传递提供了高速数据流转方式。 Kafka可以实时接受来自外部的消息，并提供给在线以及离线业务进行处理。 Kafka与其他组件的具体的关系如下图所示： 图1 与其他组件关系 父主题： Kafka
在HMaster Web UI中显示处于“Dead Region Servers”状态的RegionServer什么时候会被清除掉？ 回答 当一个在线的RegionServer突然运行停止，会在HMaster Web UI中显示处于“Dead Region Servers”状态。当停止运
系统管理员可以通过FusionInsight Manager创建恢复Hive任务并恢复数据。只支持创建任务手动恢复数据。 Hive备份恢复功能不支持识别用户的Hive表、索引、视图等对象在业务和结构上存在的关联关系。用户在执行备份恢复任务时，需要根据业务场景管理统一的恢复点，防止影响业务正常运行。
在HMaster Web UI中显示处于“Dead Region Servers”状态的RegionServer什么时候会被清除掉？ 回答 当一个在线的RegionServer突然运行停止，会在HMaster Web UI中显示处于“Dead Region Servers”状态。当停止运
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