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语法简介： 当group by语句带with rollup/cube选项时，Grouping才有意义。 CUBE生成的结果集显示了所选列中值的所有组合的聚合。 ROLLUP生成的结果集显示了所选列中值的某一层次结构的聚合。 Grouping：当用CUBE或ROLLUP运算符添加行时，附加的
properties文件中的log.dirs配置值。 执行如下命令查看命令输出的Filesystem信息： df -h log.dirs配置值 执行结果如下： Filesystem所在的分区与“%util”指标比较高的分区相匹配，则考虑在空闲的磁盘上规划Kafka分区，并将log.dirs
单击“连接”后的下拉列表框，选择待编辑的连接名称。 在“连接”后单击“编辑”，进入编辑页面。 根据业务需要，修改连接配置参数。 单击“测试”。 如果显示测试成功，则执行6。 如果显示测试失败，则需要重复4。 单击“保存”。 如果某个Loader作业已集成一个Loader连接，那么编辑连接参数后可能导致Loader作业运行效果也产生变化。
FlinkSQL DWS表开发建议 FlinkSQL DWS表开发建议 开发FlinkSQL DWS作业，DWS可以作为源表、结果表和维表。 开发FlinkSQL DWS表请参考Flink SQL概述。 父主题： FlinkSQL Connector开发规范
说明：对此规则或建议进行的解释。 示例：对此规则或建议从正、反两个方面给出。 适用范围 基于MRS-Hudi进行数据存储、数据加工作业的设计、开发、测试和维护。 该设计开发规范是基于MRS 3.3.0版本。 父主题： Hudi应用开发规范
使用mapPartitions，按每个分区计算结果 如果每条记录的开销太大，例： rdd.map{x=>conn=getDBConn;conn.write(x.toString);conn.close} 则可以使用MapPartitions，按每个分区计算结果，如： rdd.mapPartitions(records
使用mapPartitions，按每个分区计算结果 如果每条记录的开销太大，例： rdd.map{x=>conn=getDBConn;conn.write(x.toString);conn.close} 则可以使用MapPartitions，按每个分区计算结果，如 rdd.mapPartitions(records
使用mapPartitions，按每个分区计算结果 如果每条记录的开销太大，例 rdd.map{x=>conn=getDBConn;conn.write(x.toString);conn.close} 则可以使用MapPartitions，按每个分区计算结果，如 rdd.mapPartitions(records
据的软件系统。 Apache IoTDB采用轻量式架构，具有高性能和丰富的功能。 IoTDB从存储上对时间序列进行排序，索引和chunk块存储，大大的提升时序数据的查询性能。通过Raft协议，来确保数据的一致性。针对时序场景，对存储数据进行预计算和存储，提升分析场景的性能。针对时
集群名称，进入集群信息页面。 单击“节点管理”并展开节点组信息，查看所有主机状态。 主机列表中包括节点名称/资源ID、IP、状态、规格、云硬盘、可用区等信息。 单击列表中指定的节点名称，查看单个节点状态及指标。 单击“监控”页签，可以查看当前节点的监控图表信息。 通过Manager查看：
MapReduce开源增强特性 MapReduce开源增强特性：JobHistoryServer HA特性 JobHistoryServer（JHS）是用于查看MapReduce历史任务信息的服务器，当前开源JHS只支持单实例服务。JobHistoryServer HA能够解决J
3.5.0及以后版本。 FlinkSQL OVER窗口新增数据超期退窗功能，当已有数据过期且没有新数据到来时，OVER聚合结果刷新并向下游算子发送最新的计算结果，可通过over.window.interval配置该功能，配置如下： 表1 FlinkSQL OVER窗口数据超期退窗功能
令。 执行spark-shell --master yarn-client命令进入spark-shell，然后引入Hudi相关软件包并生成测试数据。 引入需要的包。 import org.apache.hudi.QuickstartUtils._ import scala.collection
标准SQL的更新、删除操作是同步的，即客户端要等服务端返回执行结果（通常是int值）；而ClickHouse的update、delete是通过异步方式实现的，当执行update语句时，服务端立即返回执行成功还是失败结果，但是实际上此时数据还没有修改完成，而是在后台排队等着进行真正
转换为一个或多个HBase scan，编译并执行扫描任务以产生一个标准的JDBC结果集。 代码样例 客户端“hbase-example/conf/hbase-site.xml”中配置存放查询中间结果的临时目录，如果客户端程序在Linux上执行临时目录就配置Linux上的路径，如果
标准SQL的更新、删除操作是同步的，即客户端要等服务端返回执行结果（通常是int值）；而ClickHouse的update、delete是通过异步方式实现的，当执行update语句时，服务端立即返回执行成功还是失败结果，但是实际上此时数据还没有修改完成，而是在后台排队等着进行真正
转换为一个或多个HBase scan，编译并执行扫描任务以产生一个标准的JDBC结果集。 代码样例 客户端“hbase-example/conf/hbase-site.xml”中配置存放查询中间结果的临时目录，如果客户端程序在Linux上执行临时目录就配置Linux上的路径，如果
服务端配置了web访问为https通道，如果客户端没有配置，默认使用http访问，客户端和服务端的配置不同，就会导致访问结果显示乱码。在客户端和服务端配置相同的“yarn.http.policy”参数，可以防止客户端访问结果显示乱码。 操作步骤 在Manager系统中，选择“集群 > 服务 > Yarn > 配
转换为一个或多个HBase scan，编译并执行扫描任务以产生一个标准的JDBC结果集。 代码样例 客户端“hbase-example/conf/hbase-site.xml”中配置存放查询中间结果的临时目录，如果客户端程序在Linux上执行临时目录就配置Linux上的路径，如果
服务端配置了web访问为https通道，如果客户端没有配置，默认使用http访问，客户端和服务端的配置不同，就会导致访问结果显示乱码。在客户端和服务端配置相同的“yarn.http.policy”参数，可以防止客户端访问结果显示乱码。 操作步骤 在Manager系统中，选择“集群 > 服务 > Yarn > 配
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