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Flink Scala API接口介绍 由于Flink开源版本升级，为避免出现API兼容性或可靠性问题，建议用户使用配套版本的API。 Flink常用接口 Flink主要使用到如下这几个类： StreamExecutionEnvironment：是Flink流处理的基础，提供了程序的执行环境。
SYNC; 删除本地表和分布式表，则不会出现该问题，可不带SYNC字段，例如：drop table t1; 父主题： ClickHouse常用SQL语法
Digest函数来简单估计文本之间的相似性。通过使用函数ngrams()将输入文本分割为4-shingles（文本被分成长度为4的连续子序列，每个子序列称为一个shingle或者gram），它们被用于创建每个初始文本的集合摘要。将集合摘要相互比较，以获得其相应初始文本相似性的近似值。
到同一个shard，才能保证后续相同的key字段数据sharding到同一个shard进行数据的精确去重。 父主题： ClickHouse常用SQL语法
html HDFS常用接口 HDFS常用的Java类有以下几个： FileSystem：是客户端应用的核心类。常用接口参见表1。 FileStatus：记录文件和目录的状态信息。常用接口参见表2。 DFSColocationAdmin：管理colocation组信息的接口。常用接口参见表3。
Flink Client CLI介绍 常用CLI Flink常用的CLI如下所示： yarn-session.sh 可以使用yarn-session.sh启动一个常驻的Flink集群，接受来自客户端提交的任务。启动一个有3个TaskManager实例的Flink集群示例如下： bin/yarn-session
Flink Client CLI介绍 常用CLI Flink常用的CLI如下所示： yarn-session.sh 可以使用yarn-session.sh启动一个常驻的Flink集群，接受来自客户端提交的任务。启动一个有3个TaskManager实例的Flink集群示例如下： bin/yarn-session
OpenTSDB提供了客户端工具，可以直接调用相关命令对OpenTSDB进行操作。客户端工具同开源社区版本保持一致，请参见https://opentsdb.net/docs/build/html/user_guide/cli/index.html。 客户端工具使用方法： 登录任意一个Master节点。
└───────┴────┴────────┴────────── ┴───── ┴──────────┴─────────┘ 父主题： ClickHouse常用SQL语法
└───────┴────┴────────┴────────── ┴───── ┴──────────┴─────────┘ 父主题： ClickHouse常用SQL语法
支持使用"-fs"选项，用于指定客户端默认的文件系统地址。 审计日志 冷热数据迁移工具支持以下操作的审计日志。 工具启动状态 行为类型及参数详细信息和状态 工具完成状态 对于启用审计日志工具，在“<HADOOP_CONF_DIR>/log4j.property”文件中添加以下属性。
简介 问题描述 Fastjson披露存在一处反序列化远程代码执行漏洞，漏洞影响所有1.2.80及以下版本，成功利用漏洞可绕过autoType限制，实现远程任意执行代码。 影响风险 存在漏洞的业务被攻击时，将可能导致攻击者远程在业务平台中执行任意代码。 预防与建议 在产品未发布对应
程中要使用这个数据集合时，就会在本地查找Broadcast过来的数据集合。如果不使用Broadcast，每次任务需要数据集合时，都会把数据序列化到任务里面，不但耗时，还使任务变得很大。 每个任务分片在执行中都需要同一份数据集合时，就可以把公共数据集Broadcast到每个节点，让每个节点在本地都保存一份。
('test') and partition like '2020-11-%' group by table; 父主题： ClickHouse常用SQL语法
┌─id─┬─name─┐ │ 1 │ abc │ │ 2 │ bbbb │ └───┴────┘ 父主题： ClickHouse常用SQL语法
('test') and partition like '2020-11-%' group by table; 父主题： ClickHouse常用SQL语法
为什么不默认使用Kryo序列化？ Spark默认使用的是Java的序列化机制，也就是ObjectOutputStream/ObjectInputStream API来进行序列化和反序列化。但是Spark同时支持使用Kryo序列化库，Kryo序列化类库的性能比Java序列化类库的性能要高很多。官方介
控，以及重新执行已经失败的任务。 MapReduce主要特点如下： 大规模并行计算 适用于大型数据集 高容错性和高可靠性 合理的资源调度 常用概念 Hadoop shell命令 Hadoop基本shell命令，包括提交MapReduce作业，终止MapReduce作业，进行HDFS文件系统各项操作等。
程中要使用这个数据集合时，就会在本地查找Broadcast过来的数据集合。如果不使用Broadcast，每次任务需要数据集合时，都会把数据序列化到任务里面，不但耗时，还使任务变得很大。 每个任务分片在执行中都需要同一份数据集合时，就可以把公共数据集Broadcast到每个节点，让每个节点在本地都保存一份。
程中要使用这个数据集合时，就会在本地查找Broadcast过来的数据集合。如果不使用Broadcast，每次任务需要数据集合时，都会把数据序列化到任务里面，不但耗时，还使任务变得很大。 每个任务分片在执行中都需要同一份数据集合时，就可以把公共数据集Broadcast到每个节点，让每个节点在本地都保存一份。
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