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、加密。 dfs.encrypt.data.transfer 设置客户端访问HDFS的通道和HDFS数据传输通道是否加密。HDFS数据传输通道包括DataNode间的数据传输通道，客户端访问DataNode的DT（Data Transfer）通道。设置为“true”表示加密，默认不加密。
HDFS dfs.encrypt.data.transfer 设置客户端访问HDFS的通道和HDFS数据传输通道是否加密。HDFS数据传输通道包括DataNode间的数据传输通道，客户端访问DataNode的DT（Data Transfer）通道。设置为“true”表示加密，默认不加密。
Impala客户端使用实践 Impala是用于处理存储在Hadoop集群中的大量数据的MPP（大规模并行处理）SQL查询引擎。 它是一个用C++和Java编写的开源软件。 与其他Hadoop的SQL引擎相比，它拥有高性能和低延迟的特点。 背景信息 假定用户开发一个应用程序，用于管理企业中的使用A业务的
SQL调优 规则 合理使用数据表的分区字段和索引字段。 MergeTree引擎，数据是以分区目录的形式进行组织存储的，在进行的数据查询时，使用分区可以有效跳过无用的数据文件，减少数据的读取。 MergeTree引擎会根据索引字段进行数据排序，并且根据index_granularity
的数据湖存储服务。 Iceberg当前为公测阶段，若需使用需联系技术支持申请白名单开通。 当前版本Iceberg仅支持Spark引擎，如需使用其他引擎构建数据湖服务，请使用Hudi。 图1 Iceberg基本架构 Iceberg特性 Iceberg具有如下特性： 构建于存储格式之上的数据组织方式
ALM-24005 Flume传输数据异常 告警解释 告警模块对Flume Channel的容量状态进行监控，当Channel满的时长超过阈值，或Source向Channel放数据失败的次数超过阈值后，系统即时上报告警。 默认阈值为10，用户可通过conf目录下的配置文件properties
组件介绍 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处理数据，时延毫秒级，且兼具可靠性。
Flink应用开发简介 简介 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处理数据，时延毫秒级，且兼具可靠性。
SQL防御概述 当前大数据领域的SQL引擎层出不穷，在带给解决方案多样性的同时，也暴露出一定的问题，例如SQL输入语句质量良莠不齐、SQL问题难定位、大SQL语句消耗资源过多等。 低质量的SQL会对数据分析平台系统带来不可预料的冲击，影响系统的性能或者平台稳定性。 SQL防御功能仅MRS
Flink应用开发简介 简介 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处理数据，时延毫秒级，且兼具可靠性。
Flink应用开发简介 简介 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处理数据，时延毫秒级，且兼具可靠性。
ZooKeeper服务端开启SSL通道加密传输后，将导致一定程度的性能下降。 ZooKeeper服务端开启SSL通道加密传输，需重启ZooKeeper组件以及上层依赖组件，期间将导致服务不可用。 ZooKeeper服务端开启SSL通道加密传输，需重新下载客户端。 ZooKeeper配置开启SSL通道加密传输，不支持滚动重启。
配置Flume加密传输数据采集任务 配置Flume加密传输 使用多级agent串联从本地采集静态日志保存到HDFS 父主题： 使用Flume
配置Flume加密传输数据采集任务 使用多级agent串联从本地采集静态日志保存到HDFS 父主题： 使用Flume
配置Flume非加密传输数据采集任务 生成Flume服务端和客户端的配置文件 使用Flume服务端从本地采集静态日志保存到Kafka 使用Flume服务端从本地采集静态日志保存到HDFS 使用Flume服务端从本地采集动态日志保存到HDFS 使用Flume服务端从Kafka采集日志保存到HDFS
配置Flume非加密传输数据采集任务 生成Flume服务端和客户端的配置文件 使用Flume服务端从本地采集静态日志保存到Kafka 使用Flume服务端从本地采集静态日志保存到HDFS 使用Flume服务端从本地采集动态日志保存到HDFS 使用Flume服务端从Kafka采集日志保存到HDFS
ADD|DROP|CLEAR|COMMENT|MODIFY COLUMN ... ALTER仅支持 *MergeTree ，Merge以及Distributed等引擎表。 使用示例 --给表t1增加列test01 ALTER TABLE t1 ADD COLUMN test01 String DEFAULT
ADD|DROP|CLEAR|COMMENT|MODIFY COLUMN ... ALTER仅支持 *MergeTree ，Merge以及Distributed等引擎表。 使用示例 --给表t1增加列test01 ALTER TABLE t1 ADD COLUMN test01 String DEFAULT
ALM-24005 Flume传输数据异常（2.x及以前版本） 告警解释 告警模块对Flume Channel的容量状态进行监控，当Channel满的时长超过阈值，或Source向Channel放数据失败的次数超过阈值后，系统发送告警。 用户可通过配置修改阈值：修改对应chann
table dsrTable set tblproperties('hoodie.index.type'='xx'); Hive/Presto等引擎可以直接修改表属性，但是这种修改会导致整个Hudi表出现数据重复，甚至数据损坏；因此禁止修改上述属性。 父主题： Spark on Hudi开发规范
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