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Data masking函数 数据脱敏(Data masking) 指对某些敏感信息通过脱敏规则进行数据的变形,实现敏感隐私数据的可靠保护。 mask_first_n(string str[, int n]) →varchar 描述:返回str的屏蔽版本,前n个值被屏蔽。大写字母
toString(byte[]) STRUCT String Bytes.toString(byte[]) 前提条件 集群安装了Spark及Hive服务。 执行数据导入的用户需要同时具有Spark(对应源表的SELECT权限)、HBase权限(对应HBase NameSpace的RWXA权
FE的查询连接端口,可以通过登录Manager,单击“集群 > 服务 > Doris > 配置”,查询Doris服务的“query_port”参数获取。 Doris FE实例IP地址可通过登录MRS集群的Manager界面,单击“集群 > 服务 > Doris > 实例”,查看任一FE实例的IP地址。
数据目录SSD和HDD的配置导致建表时偶现报错 现象描述 建表时偶现报错“Failed to find enough host with storage medium and tag”。 原因分析 Doris支持一个BE节点配置多个存储路径,并支持指定路径的存储介质属性,如SSD
字符串大小写转换 概述 “字符串大小写转换”算子,用于配置已生成的字段通过大小写变换,转换出新的字段。 输入与输出 输入:需要转换大小写的字段 输出:转换后的字段 参数说明 表1 算子参数说明 参数 含义 类型 是否必填 默认值 转换后的字段 配置字符串大小写转换的字段相关信息:
为什么给HBase使用的HDFS目录设置quota会造成HBase故障 问题 为什么给HDFS上的HBase使用的目录设置quota会造成HBase故障? 回答 表的flush操作是在HDFS中写MemStore数据。 如果HDFS目录没有足够的磁盘空间quota,flush操作会失败,这样region
配置隔离时,考虑可用性,建议组件最少配置两个MetaStore实例。 前提条件 集群已安装Hive服务,且服务运行正常。 操作步骤 登录FusionInsight Manager页面,选择“集群 > 服务 > Hive > 配置 > 全部配置”,搜索配置项“HIVE_METASTORE_URI”。
问。或者Broker所在节点只具有内网IP,外部服务通过网闸机映射访问内网。 ZooKeeper服务正常。 Kafka实例状态和磁盘状态均正常。 操作步骤 登录FusionInsight Manager界面。 选择“集群 > 服务 > Kafka > 实例 > Broker > 实例配置
3.0及之后版本支持。 配置HBase分时Compaction吞吐量参数 登录FusionInsight Manager,选择“集群 > 服务 > HBase > 配置”,在搜索框中搜索表1中的参数,并根据业务实际情况修改参数值以启用HBase分时Compaction吞吐量功能,
时限制该目录不能为Hive元数据库中已经存在的数据库路径。 操作步骤 登录FusionInsight Manager页面,选择“集群 > 服务 > Hive > 配置 > 全部配置”。 选择“HiveServer(角色) > 自定义”,对参数文件“hive-site.xml”添加自定义参数,设置“名称”为“hive
配置WebUI上显示的Lost Executor信息的个数 配置场景 Spark WebUI中“Executor”页面支持展示Lost Executor的信息,对于JDBCServer长任务来说,Executor的动态回收是常态,Lost Executor个数太多,会撑爆“Exe
使用Spark小文件合并工具说明 工具介绍 在Hadoop大规模生产集群中,由于HDFS的元数据都保存在NameNode的内存中,集群规模受制于NameNode单点的内存限制。如果HDFS中有大量的小文件,会消耗NameNode大量内存,还会大幅降低读写性能,延长作业运行时间。因
ClickHouse Projection设计 Projection仅在MRS 3.2.0及以上的版本集群中支持。 projection定义 CREATE TABLE test_projection_table( level String, type String
any port in port range 32326-32390。 解决方法 MRS集群上服务众多,如果不限制端口范围可能导致其他服务端口被占用而导致异常,因此MRS集群给每个服务分配的端口范围是固定的,Flink端口范围是[32326-32390]。 当Flink作业单个t
Flink常用API介绍 Flink Java API接口介绍 Flink Scala API接口介绍 Flink REST API接口介绍 Flink Savepoints CLI介绍 Flink Client CLI介绍 父主题: Flink应用开发常见问题
Hive应用开发流程 开发流程中各阶段的说明如图1和表1所示。 图1 Hive应用程序开发流程 表1 Hive应用开发的流程说明 阶段 说明 参考文档 准备开发环境 在进行应用开发前,需首先准备开发环境,推荐使用Java语言进行开发,使用IntelliJ IDEA工具,同时完成JDK、Maven等初始配置。
Kudu应用开发流程 开发流程中各阶段的说明如图1和表1所示。 图1 Kudu应用程序开发流程 表1 Kudu应用开发的流程说明 阶段 说明 参考文档 了解基本概念 在开始开发应用前,需要了解Kudu的基本概念。 Kudu应用开发常用概念 准备开发和运行环境 Kudu的应用程序支
ClickHouse简介 ClickHouse简介 ClickHouse是面向联机分析处理的列式数据库,支持SQL查询,且查询性能好,特别是基于大宽表的聚合分析查询性能非常优异,比其他分析型数据库速度快一个数量级。 ClickHouse的设计优点: 数据压缩比高 多核并行计算 向量化计算引擎
创建HDFS文件并写入内容 功能简介 写文件过程为: 使用FileSystem实例的create方法获取写文件的输出流。 使用该输出流将内容写入到HDFS的指定文件中。 在写完文件后,需关闭所申请资源。 代码样例 如下是写文件的代码片段,详细代码请参考com.huawei.bigdata
Impala样例程序开发思路 场景说明 假定用户开发一个Impala数据分析应用,用于管理企业雇员信息,如表1、表2所示。 开发思路 数据准备。 创建三张表,雇员信息表“employees_info”、雇员联络信息表“employees_contact”、雇员信息扩展表“empl