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导入并配置Spark样例工程 操作场景 Spark针对多个场景提供样例工程，包含Java样例工程和Scala样例工程等，帮助客户快速学习Spark工程。 针对Java和Scala不同语言的工程，其导入方式相同。使用Python开发的样例工程不需要导入，直接打开Python文件（*.py）即可。 以下操作
CDL服务包含了两个重要的角色：CDLConnector和CDLService，CDLConnector是具体执行数据抓取任务的实例，包含了Source Connector和Sink Connector，CDLService是负责管理和创建任务的实例。 CDL服务中的CDLServic
MapReduce二次开发过程中如何远程调试业务代码？ 回答 MapReduce开发调试采用的原理是Java的远程调试机制，在Map/Reduce任务启动时，添加Java远程调试命令。 首先理解两个参数：“mapreduce.map.java.opts”和“mapreduce.reduce.java.opts”，
udi表的存储文件分为两类。 “.hoodie”文件夹中存放了对应的文件合并操作相关的日志文件。 包含_partition_key相关的路径是实际的数据文件和metadata，按分区存储。 Hudi的数据文件使用Parquet文件格式的base file和Avro格式的log file存储。
system”，即可查看Hudi表。 “.hoodie”文件夹中存放了对应的文件合并操作相关的日志文件。 包含_partition_key相关的路径是实际的数据文件和metadata，按分区存储。 Hudi的数据文件使用Parquet文件格式的base file和Avro格式的log file存储。 父主题： 使用Hudi
MapReduce二次开发过程中如何远程调试业务代码？ 回答 MapReduce开发调试采用的原理是Java的远程调试机制，在Map/Reduce任务启动时，添加Java远程调试命令。 首先理解两个参数：“mapreduce.map.java.opts”和“mapreduce.reduce.java.opts”，
MapReduce二次开发过程中如何远程调试业务代码？ 回答 MapReduce开发调试采用的原理是Java的远程调试机制，在Map/Reduce任务启动时，添加Java远程调试命令。 首先理解两个参数：“mapreduce.map.java.opts”和“mapreduce.reduce.java.opts”，
IoTDB客户端只能连接一个IoTDBServer，大量并发使用同一个客户端会对该客户端连接的IoTDBServer造成压力，可以根据业务需求连接多个不同的客户端来达到负载均衡。 使用SessionPool复用连接 分布式在Session内部做了缓存，实现客户端时避免每次读写都新建Session，
DFS输入路径目录名、输入路径的子目录名及子文件名不能包含特殊字符/\"':;,中的任意字符。 如果设置的作业需要使用指定YARN队列功能，该用户需要已授权有相关YARN队列的权限。 设置任务的用户需要获取该任务的执行权限，并获取该任务对应的连接的使用权限。 操作步骤 设置作业基本信息
ZSTD（全称为Zstandard）是一种开源的无损数据压缩算法，其压缩性能和压缩比均优于当前Hadoop支持的其他压缩格式，本特性使得Hive支持ZSTD压缩格式的表。Hive支持基于ZSTD压缩的存储格式有常见的ORC、RCFile、TextFile、JsonFile、Parquet、Squence和CSV。
导入并配置Spark样例工程 操作场景 Spark针对多个场景提供样例工程，包含Java样例工程和Scala样例工程等，帮助客户快速学习Spark工程。 针对Java和Scala不同语言的工程，其导入方式相同。使用Python开发的样例工程不需要导入，直接打开Python文件（*.py）即可。 以下操作
导入并配置Spark样例工程 操作场景 Spark针对多个场景提供样例工程，包含Java样例工程和Scala样例工程等，帮助客户快速学习Spark工程。 针对Java和Scala不同语言的工程，其导入方式相同。使用Python开发的样例工程不需要导入，直接打开Python文件（*.py）即可。 以下操作
zlib, lzo, snappy）来选择Parquet和Orc表的压缩格式；由于Hive和Spark表在可选的压缩格式上有区别，除以上列出的压缩格式外，其他的压缩格式不支持。 合并桶表数据，需要先在Spark2x客户端的hive-site.xml里加上配置： <property>
默认配置为true，表示只向其中的一个副本写入数据（副本间通过复制表来完成同步，能保证数据的一致性）。 如果配置为false（不建议配置），表示向该分片的所有副本中写入相同的数据（副本间数据一致性不强，无法保证完全同步）。 macros标签 当前实例节点所在的分片和副本编号，可以用于区别不同的副本。 例
选择Redis数据连接类型时，需提前准备“分布式缓存服务 Redis版”实例，并确保其“实例类型”为“Cluster集群”、“访问方式”为“免密访问”、同时“区域”和“虚拟私有云”需与Flink所在集群相同。 - 数据连接名称 数据连接的名称。 - 集群连接 配置管理里的集群连接名称。 HDFS类型数据连接需配置该参数。
SSD”只是用于标识存储目录“相对”的“低速”和“高速”之分，而并不是标识实际的存储介质类型，所以如果BE节点上的存储路径没有介质区别，则无需填写后缀。 处理步骤 修改FE的“default_storage_medium”配置为正确的存储介质，并重启FE生效。 将“be.conf”中SSD的显式配置删除。
选择Redis数据连接类型时，需提前准备“分布式缓存服务 Redis版”实例，并确保其“实例类型”为“Cluster集群”、“访问方式”为“免密访问”、同时“区域”和“虚拟私有云”需与Flink所在集群相同。 - 数据连接名称 数据连接的名称。 - 集群连接 配置管理里的集群连接名称。 HDFS类型数据连接需配置该参数。
> 0; 注意事项 已删除的行会立即标记为已删除，并将自动从所有后续查询中过滤掉。数据清理在后台异步发生。此功能仅适用于MergeTree表引擎系列； 当前能力只支持本地表和复制表的轻量化删除功能，分布式表暂不支持。 数据删除功能的执行性能还依赖merge和mutation（alter
导入并配置Spark样例工程 操作场景 Spark针对多个场景提供样例工程，包含Java样例工程和Scala样例工程等，帮助客户快速学习Spark工程。 针对Java和Scala不同语言的工程，其导入方式相同。使用Python开发的样例工程不需要导入，直接打开Python文件（*.py）即可。 以下操作
MapReduce二次开发过程中如何远程调试业务代码？ 回答 MapReduce开发调试采用的原理是Java的远程调试机制，在Map/Reduce任务启动时，添加Java远程调试命令。 首先理解两个参数：“mapreduce.map.java.opts”和“mapreduce.reduce.java.opts”，
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