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【示例】 资源文件配置： table.optimizer.distinct-agg.split.enabled: true table.optimizer.distinct-agg.split.bucket-num: 1024 查询今天有多少唯一用户登录： SELECT day,
以root用户登录主管理节点，执行su - omm切换到omm用户，执行以下命令查看主备节点的资源状态。 sh ${BIGDATA_HOME}/om-server/om/sbin/status-oms.sh 回显中“ResName”列出现“chrony”字样，执行2。
多余块副本删除选择 如果块副本数超过参数“dfs.replication”值（即用户指定的文件副本数，可以参考修改集群服务配置参数进入HDFS服务全部配置页面，搜索对应参数查看），HDFS会删除多余块副本来保证集群资源利用率。 删除规则如下： 优先删除不满足任何表达式的副本。
LocalDir RemoteHDFS NFS CIFS SFTP OBS Yarn 备份Yarn服务资源池相关信息。 HBase HBase系统表的tableinfo文件和数据文件。 IoTDB IoTDB的元数据。
应注意不要在具有不同索引名称的相同列上创建两个索引，否则将会导致数据存储和查询处理的资源浪费。 索引不能添加到系统表中。 向索引列put数据时不支持append和increment操作。 如果客户端出现任何故障，除非发生DoNotRetryIOException，否则应该重试。
应注意不要在具有不同索引名称的相同列上创建两个索引，否则会导致存储和处理的资源浪费。 索引不能添加到系统表中。 向索引列put数据时不支持append和increment操作。 如果客户端出现任何故障，除非发生DoNotRetryIOException，否则应该重试。
在“Presto Catalog”填写要授权的资源所在的catalog，如“hive”。 在“Select User”中填授权的Hetu用户。 在“Permissions”中勾选“Select”。 说明： 此策略为基础策略，在配置其他策略前必须先确保配置了此策略。
批量加载HBase数据并生成本地二级索引 场景介绍 HBase本身提供了ImportTsv＆LoadIncremental工具来批量加载用户数据。当前提供了HIndexImportTsv来支持加载用户数据的同时可以完成对索引数据的批量加载。HIndexImportTsv继承了HBase
快速开发HDFS应用 HDFS（Hadoop Distribute FileSystem）是一个适合运行在通用硬件之上，具备高度容错特性，支持高吞吐量数据访问的分布式文件系统，非常适合大规模数据集应用。 HDFS适用于如下场景： 处理海量数据（TB或PB级别以上） 需要很高的吞吐量
批量加载HBase数据并生成本地二级索引 场景介绍 HBase本身提供了ImportTsv＆LoadIncremental工具来批量加载用户数据。当前提供了HIndexImportTsv来支持加载用户数据的同时可以完成对索引数据的批量加载。HIndexImportTsv继承了HBase
约束限制： 不涉及 取值范围： 不涉及 默认取值： 不涉及 resource_id String 参数解释： 资源id。确定节点的唯一性，包周期节点可用于计费的查询。
配置FlinkServer UDF安全沙箱 本章节适用于MRS 3.3.1及以后版本。 用户可以根据作业需要，通过Flink Web UI界面上传UDF、依赖等第三方Jar包，并在SQL作业校验、运行作业时调用相关依赖。为了确保上传的Jar是安全的，Flink默认开启了沙箱功能，可参考为指定
快速开发Flink应用 Flink是一个批处理和流处理结合的统一计算框架，其核心是一个提供了数据分发以及并行化计算的流数据处理引擎。它的最大亮点是流处理，是业界最顶级的开源流处理引擎。 Flink最适合的应用场景是低时延的数据处理（Data Processing）场景：高并发pipeline
配置Flink认证和加密 安全认证 Flink整个系统存在三种认证方式： 使用kerberos认证：Flink yarn client与Yarn Resource Manager、JobManager与Zookeeper、JobManager与HDFS、TaskManager与HDFS
在“配置资源权限”的表格中选择“待操作集群的名称 > Flink”，勾选“FlinkServer管理操作权限”，单击“确定”，返回角色管理。
lemon',5) ) as t(key,value); - {apple=[7, 8, 8], lemon=[5]} 近似值聚合函数 在实际情况下，对大量数据进行统计时，有时只关心一个近似值，而非具体值，比如统计某产品的销量，这种时候，近似值聚合函数就很有用，它使用较少的内存和CPU资源
如没有规定，WebHCat将output储存在使用队列资源可以发现到的路径。 mapper mapper程序位置。 reducer reducer程序位置。 files HDFS文件添加到分布式缓存中。 arg 设置argument。
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