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starting：启动中 terminating：删除中 terminated：已删除 failed：失败 接口约束 无 调用方法 请参见如何调用API。 URI DELETE /v1.1/{project_id}/clusters/{cluster_id} 表1 路径参数 参数
容量均衡的两个主要的使用原则，如表2所示。 表2 使用原则 编号 使用原则 说明 1 所有的数据节点在locators中出现的频率一样。 如何保证频率一样：假如数据节点有N个，则创建locators的数量应为N的整数倍（N个、2N个……）。 2 对于所有locators的使用需要
容量均衡的两个主要的使用原则，如表2所示。 表2 使用原则 编号 使用原则 说明 1 所有的数据节点在locators中出现的频率一样。 如何保证频率一样：假如数据节点有N个，则创建locators的数量应为N的整数倍（N个、2N个……）。 2 对于所有locators的使用需要
Content-Length: 0 根据获取的Location地址信息，可在HDFS文件系统上创建“/huawei/testHdfs”文件，并将本地“testFile”中的内容上传至“testHdfs”文件。 执行如下命令访问HTTP： linux1:/opt/client # curl
Content-Length: 0 根据获取的Location地址信息，可在HDFS文件系统上创建“/huawei/testHdfs”文件，并将本地“testFile”中的内容上传至“testHdfs”文件。 执行如下命令访问HTTP： linux1:/opt/client # curl
分区设置操作 Hudi支持多种分区方式，如多级分区、无分区、单分区、时间日期分区。用户可以根据实际需求选择合适的分区方式，接下来将详细介绍Hudi如何配置各种分区类型。 多级分区 多级分区即指定多个字段为分区键，需要注意的配置项： 配置项 说明 hoodie.datasource.write
要求Compaction执行合并的过程必须和实时任务解耦，通过周期调度Spark任务来完成异步Compaction，这个方案的关键之处在于如何合理的设置这个周期，周期如果太短意味着Spark任务可能会空跑，周期如果太长可能会积压太多的Compaction Plan没有去执行而导致
分区设置操作 Hudi支持多种分区方式，如多级分区、无分区、单分区、时间日期分区。用户可以根据实际需求选择合适的分区方式，接下来将详细介绍Hudi如何配置各种分区类型。 多级分区 多级分区即指定多个字段为分区键，需要注意的配置项： 配置项 说明 hoodie.datasource.write
Content-Length: 0 根据获取的Location地址信息，可在HDFS文件系统上创建“/huawei/testHdfs”文件，并将本地“testFile”中的内容上传至“testHdfs”文件。 执行如下命令访问HTTP。 linux1:/opt/client # curl
使用flink_admin登录Manager，选择“集群 > 服务 > Flink”，在“Flink WebUI”右侧，单击链接，访问Flink的WebUI。 参考如何创建FlinkServer作业，新建Flink SQL流作业，在作业开发界面进行如下作业配置。然后输入SQL，执行SQL校验通过后，启动作
通过辅助Zookeeper能够将原集群的数据实时同步到临时表。 secondstep：表示将临时复制表里面的数据attach到目的集群的本地表中。 注意： 参数值为secondstep时，脚本执行前，需要运维人员和用户确认ClickHouse相关业务必须已经停止。 onerep
--transformer-class com.huaweixxx.bigdata.hudi.examples.TransformerExample // 指定如何处理数据源拉取来的数据，可根据自身业务需求做定制 --enable-hive-sync // 开启hive同步，同步hudi表到hive --continuous
业。 所有示例中涉及的OBS路径、样例文件及终端节点和AKSK，请提前准备并在提交请求时根据实际情况替换。 接口约束 无 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v2/{project_id}/clusters/{cluster_id}/job-executions
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