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datanode.synconclose”设置为“true”。 默认情况下，“dfs.datanode.synconclose”为“false”，虽然性能很高，但是断电之后，存储在缓存中的数据会丢失。将“dfs.datanode.synconclose”设置为“true”，可以解决此问题，
在Linux中调测JDBC或Session应用 操作场景 IoTDB应用程序支持在安装IoTDB客户端的Linux环境中运行。在程序代码完成开发后，您可以上传Jar包至准备好的Linux运行环境中运行。操作以Session程序为例，JDBC程序操作与Session程序一样。 前提条件
读Kudu数据 功能简介 通过KuduClient.newScannerBuilder(KuduTable table)方法生成一个KuduScanner对象，然后再通过设置谓词条件从Kudu表里过滤读取数据。 代码样例 如下是读取数据的代码片段： KuduTable table = client
分布式Scan HBase表 场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去操作HBase，使用hbaseRDD方法以特定的规则扫描HBase表。 数据规划 使用操作Avro格式数据章节中创建的HBase数据表。 开发思路 设置scan的规则，例如：setCaching。
分布式Scan HBase表 场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去操作HBase，使用hbaseRDD方法以特定的规则扫描HBase表。 数据规划 使用操作Avro格式数据章节中创建的HBase数据表。 开发思路 设置scan的规则，例如：setCaching。
读Kudu数据 功能简介 通过KuduClient.newScannerBuilder(KuduTable table)方法生成一个KuduScanner对象，然后再通过设置谓词条件从Kudu表里过滤读取数据。 代码样例 如下是读取数据的代码片段： KuduTable table = client
在Linux环境中调测JDBC或Session应用 操作场景 IoTDB应用程序支持在安装IoTDB客户端的Linux环境中运行。在程序代码完成开发后，您可以上传Jar包至准备好的Linux运行环境中运行。操作以Session程序为例，JDBC程序操作与Session程序一样。 前提条件
Driver执行结果 配置场景 在执行查询语句时，返回结果有可能会很大（10万数量以上），此时很容易导致JDBCServer OOM（Out of Memory）。因此，提供数据汇聚功能特性，在基本不牺牲性能的情况下尽力避免OOM。 配置描述 提供两种不同的数据汇聚功能配置选项，两者在Spark J
everyone.if.no.acl.found”或配置为“false”。 当ACL设置为false不允许采用Kafka非安全端口21005来进行访问。 通过客户端命令查看topic的ACL权限设置信息： [root@10-10-144-2 client]# kafka-acls.sh
not found”。 原因分析 用户登录Master节点执行命令之前，未设置环境变量。 处理步骤 以root用户登录任意一个Master节点。 执行source 客户端安装目录/bigdata_env命令，设置环境变量。 执行hdfs命令即可成功使用HDFS客户端。 父主题： 使用HDFS
“下载路径”选择“远端主机”。 将“主机IP”设置为B集群的主Master节点IP地址，设置“主机端口”为“22”，并将“存放路径”设置为“/tmp”。 如果使用SSH登录B集群的默认端口“22”被修改，请将“主机端口”设置为新端口。 “存放路径”最多可以包含256个字符。 “登录用户”设置为“root”。
分布式Scan HBase表 场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去操作HBase，使用hbaseRDD方法以特定的规则扫描HBase表。 数据规划 使用操作Avro格式数据章节中创建的hbase数据表。 开发思路 设置scan的规则，例如：setCaching。
本样例实现了Flink消费一个自定义数据源，并将消费的数据写入Elasticsearch或云搜索服务CSS的功能。 主要提供了Elasticsearch Sink的构建及参数设置方法，实现通过Flink将数据写入Elasticsearch的功能。 Flink支持1.12.0及以后版本，Elasticsearch支持7
分布式Scan HBase表 场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去操作HBase，使用hbaseRDD方法以特定的规则扫描HBase表。 数据规划 使用操作Avro格式数据章节中创建的hbase数据表。 开发思路 设置scan的规则，例如：setCaching。
其值需要被动态添加（add），更新（update）或显示（display）的参数名称。 parameter_value 将要设置的“parameter_name”的新值。 注意事项 以下为分别使用SET和RESET命令进行动态设置或清除操作的属性： 表2 属性描述 属性 描述 hoodie.insert.shuffle
在Linux环境中调测HBase应用 操作场景 HBase应用程序支持在已安装或未安装HBase客户端的Linux环境中运行。在程序代码完成开发后，您可以上传Jar包至Linux环境中运行应用。 前提条件 已安装客户端时： 已安装HBase客户端。 当客户端所在主机不是集群中的节
zookeeper.url”来代替。 在网络拥塞的情况下，您还可以设置客户端与JDBCServer连接的超时时间，可以避免客户端由于无限等待服务端的返回而挂起。使用方式如下： 在执行“DriverManager.getConnection”方法获取JDBC连接前，添加“DriverManager
UI”右侧的“HMaster(主机名，主)”超链接进入HBase WebUI页面。 在“Tables”区域，单击“test_multicast”表名链接进入表页面，在“Table Regions”找到该表Region所在的RegionServer信息。 在FusionInsight Manager界面，选择“集群
0及之后版本。 配置场景 通过配置如下参数可以实现Executor退出时执行自定义代码。 配置参数 在Spark客户端的“spark-defaults.conf”配置文件中进行设置。 参数 说明 默认值 spark.executor.execute.shutdown.cleaner
by优化，开启Map端初步聚合，减少Map的输出数据量。 操作步骤 在Hive客户端进行如下设置： set hive.map.aggr=true; 注意事项 Group By数据倾斜 Group By也同样存在数据倾斜的问题，设置“hive.groupby.skewindata”为“tru
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