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根据上表计算可得一个ConfigNode，如果创建一个存储组，持续运行10年，大约需要0.68G内存 : 10000(槽位) * 10（年）* 53 (分区) * （TTimePartitionSlot size + TSeriesPartitionSlot size + TConsensusGroupId
30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76
的key获取对应的信息。这样在Spark2x中去读取Spark1.5创建的DataSource表时，就无法成功读取到key对应的信息，导致解析DataSource表信息失败。 而在处理Hive格式的表时，Spark2x与Spark1.5的存储方式一致，所以Spark2x可以直接读取Spark1
用户自定义mapper通过把键值对的构造从mapper移动到reducer以提高性能。mapper只需要把每一行的原始文本发送到reducer，reducer解析每一行的每一条记录并创建键值对。 说明： 当该值配置为“org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TsvImpo
N-Cluster模式启动一个新的JDBCServer。JDBCServer启动成功后，ProxyServer会获取JDBCServer的地址，并将Beeline连上JDBCServer。 客户端发送SQL语句给ProxyServer，ProxyServer将语句转交给真正连上的
授予用户对应表的Import/Export操作权限。 还需在源端集群和目标集群启用集群间复制功能。 需配置源端集群访问目标集群HDFS服务地址参数。 登录源端集群的FusionInsight Manager，选择“集群 > 服务 > Hive > 配置”，搜索“hdfs.site
hh24:mi:ss');-- 2020/1218 15:20:05 to_timestamp(string, format) 描述：将字符串按规定格式解析为timestamp。 select to_timestamp('2020-12-18 15:20:05','yyyy-mm-dd hh24:mi:ss');
对于varchar类型，仅当目标表定义的列字段长度大于源表的实际字段长度时，才可以使用INSERT... SELECT...的形式从源表中查数据并且插入到目标表： create table varchar50(c1 varchar(50)); insert into varchar50
的key获取对应的信息。这样在Spark2x中去读取Spark1.5创建的DataSource表时，就无法成功读取到key对应的信息，导致解析DataSource表信息失败。 而在处理Hive格式的表时，Spark2x与Spark1.5的存储方式一致，所以Spark2x可以直接读取Spark1
例代码文件夹中的/opt/impala_examples/conf文件夹，并在client.properties中填入impalad的ip地址。 在cmd或Intellij中执行mvn package ，在工程target目录下获取jar包，比如“impala-examples-mrs-2
下的com.huawei.bigdata.flink.examples.FlinkStreamJavaExample： // 参数解析: // <filePath>为文本读取路径，用逗号分隔。 // <windowTime>为统计数据的窗口跨度,时间单位都是分。
下面代码片段仅为演示，具体代码参见com.huawei.bigdata.flink.examples.FlinkStreamJavaExample： // 参数解析: // <filePath>为文本读取路径，用逗号分隔。 // <windowTime>为统计数据的窗口跨度,时间单位都是分。
下面代码片段仅为演示，具体代码参见com.huawei.bigdata.flink.examples.FlinkStreamJavaExample： // 参数解析: // <filePath>为文本读取路径，用逗号分隔。 // <windowTime>为统计数据的窗口跨度,时间单位都是分。
http.server.session.timeout.secs Spark：修改配置spark.session.maxAge的值 Hive：添加自定义配置项http.server.session.timeout.secs 保存配置项时可选择不重启受影响的服务或实例，等待业务不繁忙时再重启服务或实例。
下面代码片段仅为演示，具体代码参见com.huawei.bigdata.flink.examples.FlinkStreamJavaExample： // 参数解析: // <filePath>为文本读取路径，用逗号分隔。 // <windowTime>为统计数据的窗口跨度,时间单位都是分。
2023-09-19 16:20:53,405 | INFO | main | Execute time is 458 ms | com.huawei.clickhouse.examples.Util.exeSql(Util.java:77) 2023-09-19 16:20:53,406 | INFO
2023-09-19 16:20:53,405 | INFO | main | Execute time is 458 ms | com.huawei.clickhouse.examples.Util.exeSql(Util.java:77) 2023-09-19 16:20:53,406 | INFO
http.server.session.timeout.secs Spark：修改配置spark.session.maxAge的值 Hive：添加自定义配置项http.server.session.timeout.secs 保存配置项时可选择不重启受影响的服务或实例，等待业务不繁忙时再重启服务或实例。
描述业务逻辑的XML文件，包括“workflow.xml”、“coordinator.xml”、“bundle.xml”三类，最终由Oozie引擎解析并执行。 流程属性文件 流程运行期间的参数配置文件，对应文件名为“job.properties”，每个流程定义有且仅有一个该属性文件。 keytab文件
用户自定义mapper通过把键值对的构造从mapper移动到reducer以帮助提高性能。mapper只需要把每一行的原始文本发送给reducer，reducer解析每一行的每一条记录并创建键值对。 说明： 当该值配置为“org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TsvImpo
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