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RC、RC和PARQUET）。 说明： PARQUET格式是一种列式存储格式，PARQUET要求Loader的输出字段名和Hive表中的字段名保持一致。 Hive 1.2.0版本之后，Hive使用字段名称替代字段序号对ORC文件进行解析，因此，Loader的输出字段名和Hive表中的字段名需要保持一致。
已安装Kafka客户端，客户端安装目录如“/opt/client”。 本示例需创建两个Topic，可参考7，分别命名为“test_2”和“test_3”，并创建“move-kafka-topic.json”文件，创建路径如“/opt/client/Kafka/kafka”，Topic格式内容如下：
play）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 carbon.options.bad.records.logger
告警”，弹出告警页面。 在告警页面，选中“告警ID”为“18020”的告警，在该页面的告警详情里查看“定位信息”，查看超时任务的名称和超时时间。 根据任务名称和超时时间，选择“集群 > 待操作集群的名称 > 服务 > Yarn > ResourceManager(主)”，登录Yarn的
Manager界面，选择“运维 > 日志 > 下载”。 在“服务”中勾选待操作集群的“Kafka”。 单击右上角的设置日志收集的“开始时间”和“结束时间”分别为告警产生时间的前后10分钟，单击“下载”。 请联系运维人员，并发送已收集的故障日志信息。 告警清除 确认告警已无影响，可手工清除告警。
luhn_check(string) → boolean 描述：根据Luhn算法测试数字字符串是否有效。 这种校验和函数，也称为模10，广泛应用于信用卡号码和政府身份证号码，以区分有效号码和键入错误、错误的号码。 select luhn_check('79927398713'); -- true
Yarn 资源使用（按任务） 任务使用的CPU核数和内存。 可选择“按内存”或“按CPU”观察。 资源使用（按租户） 租户所使用的CPU核数和内存。 可选择“按内存”或“按CPU”观察。 资源使用比例（按租户） 租户所使用的CPU核数和内存的比例。 可选择“按内存”或“按CPU”观察。
实际上不会存储每个元素出现的次数，它使用的是概率算法，通过存储元素的32位hash值的第一个1的位置，来计算元素数量。通常分为稀疏存储结构和密集存储结构两种。hll创建时是稀疏存储结构，当需要更高效处理时会转为密集型数据结构。P4HyperLogLog则在其整改生命周期都是密集型
Doris数据查询规范 该章节主要介绍Doris数据查询时需遵循的规则和建议。 Doris数据查询规则 在数据查询业务代码中建议查询失败时进行重试，再次下发查询。 in中常量枚举值超过1000后，必须修改为子查询。 禁止使用REST API（Statement Execution
Manager，选择“集群 > 服务 > ZooKeeper”，在“配置”页签查看“clientPort”的值。默认为24002。 从6和7回显中获取分区的分布信息和节点信息，在当前目录下创建执行重新分配的json文件。 以迁移的是Broker_ID为6的节点的分区为例，迁移到“/srv/B
IOException 第1种方法较之第2种方法，在性能上有明显的弱势。因此，写数据时应该采用第2种方法。 Scan时指定StartKey和EndKey 一个有确切范围的Scan，在性能上会带来较大的好处。 代码示例： Scan scan = new Scan(); scan.addColumn(Bytes
保存配置需要等待一段时间，界面右上角弹出提示“租户创建成功。”，租户成功添加。 创建租户时将自动创建租户对应的角色、计算资源和存储资源。 新角色包含计算资源和存储资源的权限。此角色及其权限由系统自动控制，不支持通过“角色管理”进行手动管理。 使用此租户时，请创建一个系统用户，并分配
对象存储服务（OBS）用于存储用户数据，包括MRS作业输入数据和作业输出数据： MRS作业输入数据：用户程序和数据文件 MRS作业输出数据：作业输出的结果文件和日志文件 MRS中HDFS、Hive、MapReduce、Yarn、Spark、Flume和Loader等组件支持从OBS导入、导出数据。
Policy”，为1新建的用户组添加相应OBS路径的“Read”和“Write”权限。 例如，为用户组“obs_hadoop1”添加“obs://OBS并行文件系统名称/hadoop1”的“Read”和“Write”权限： 图2 为新建用户组赋予OBS路径读和写的权限 父主题： MRS集群服务对接OBS示例
// clean和archive按时间策略执行 call run_table_service(table => 'hudi_table', clean_hours_retained => 1, archive_hours_retained => 1) // clean和archive按commits策略执行
ta_表和hbase:acl表） 删除数据（针对hbase:meta表、_ctmeta_表和hbase:acl表） 检查并put数据（针对hbase:meta表、_ctmeta_表和hbase:acl表） 检查并删除数据（针对hbase:meta表、_ctmeta_表和hbase:acl表）
使用ZSTD_JNI压缩算法压缩Hive ORC表 操作场景 ZSTD_JNI是ZSTD压缩算法的native实现，相较于ZSTD而言，压缩读写效率和压缩率更优，并允许用户设置压缩级别，以及对特定格式的数据列指定压缩方式。 目前仅ORC格式的表支持ZSTD_JNI压缩方式，而普通的ZSTD
访问原始数据时采取的策略和输出结果序列的类型。 创建资源，比如建立外部链接，打开文件等。 UDFParameters UDFParameters的作用是解析SQL语句中的UDF参数（SQL中UDF函数名称后括号中的部分）。参数包括路径（及其序列类型）参数和字符串“key-value”对形式输入的属性参数。
Flume客户端。 已创建用户flume_hdfs并授权验证日志时操作的HDFS目录和数据。 操作步骤 分别生成Flume角色服务端和客户端的证书和信任列表。 以omm用户登录Flume服务端所在节点。进入“${BIGDATA_HOME}/FusionInsight_Porter
选择“作业管理”的“表/文件迁移”页签，单击“新建作业”。 进入作业参数配置界面，配置作业名称，并分别为源连接和目的连接选择步骤 5中创建的对应数据连接并选择要迁移的数据库和表名，单击“下一步”。 图3 Hive作业配置 配置源字段和目的字段的映射关系， 并单击“下一步”。 进入任务配置页面，不做修改，直接单击“保存”。
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