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IoTDB支持的数据类型和编码 IoTDB支持如下几种数据类型和编码方式，参见表1。 表1 IoTDB支持的数据类型和编码 类型 说明 支持的编码 BOOLEAN 布尔值 PLAIN、RLE INT32 整型 PLAIN、RLE、TS_2DIFF、GORILLA、FREQ、ZIGZAG
ht Manager页面，选择“集群 > 服务 > Zookeeper > 实例”，即可查看Zookeeper实例节点IP。 Zookeeper Client的端口：在FusionInsight Manager页面，选择“集群 > 服务 > Zookeeper > 配置> 全部配
CREATE DATABASE 本章节主要介绍Doris创建数据库的SQL基本语法和使用说明。 基本语法 CREATE DATABASE [IF NOT EXISTS] db_name [PROPERTIES ("key"="value", ...)]; 使用示例 使用具有Dor
Join-To-Live Flink双流Join需要将数据存储在状态后端，目前普遍使用Rocksdb作为状态后端。在TTL过大或无法确定TTL或数据流量增加的场景下，大流量会导致状态数据增加，增加存储压力，从而导致作业稳定性下降，或TTL过期可能出现数据关联不准确。 对于数据关联
加载CarbonData表数据 操作场景 CarbonData table创建成功后，可使用LOAD DATA命令在表中加载数据，并可供查询。 触发数据加载后，数据以CarbonData格式进行编码，并将多维列式存储格式文件压缩后复制到存储CarbonData文件的HDFS路径下供快速分析查询使用。
配置Flink认证和加密 安全认证 Flink整个系统存在三种认证方式： 使用kerberos认证：Flink yarn client与Yarn Resource Manager、JobManager与Zookeeper、JobManager与HDFS、TaskManager与H
快速使用HBase进行离线数据分析 HBase是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统。本章节提供从零开始使用HBase的操作指导，通过客户端实现创建表，往表中插入数据，修改表，读取表数据，删除表中数据以及删除表的功能。 背景信息 假定用户开发一个应用程序，用于管理
chmod 600 jar包文件名 登录FusionInsight Manager系统，选择“集群 > 服务 > Loader > 更多 > 重启服务”输入管理员密码重启Loader服务。 父主题： 使用Loader
快速使用Hive进行数据分析 Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可将结构化的数据文件映射成一张数据库表，并提供类SQL的功能对数据进行分析处理，通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用，适合用于数据仓库的统计分析。 背景信息
通过Windows系统提交MapReduce任务 配置场景 用户将MapReduce任务从Windows上提交到Linux上运行，则“mapreduce.app-submission.cross-platform”参数值需配置为“true”。若集群无此参数，或参数值为“false
Hive Join数据优化 操作场景 使用Join语句时，如果数据量大，可能造成命令执行速度和查询速度慢，此时可进行Join优化。 Join优化可分为以下方式： Map Join Sort Merge Bucket Map Join Join顺序优化 Map Join Hive的Map
Spark跨源复杂数据的SQL查询优化 场景描述 出于管理和信息收集的需要，企业内部会存储海量数据，包括数目众多的各种数据库、数据仓库等，此时会面临以下困境：数据源种类繁多，数据集结构化混合，相关数据存放分散等，这就导致了跨源复杂查询因传输效率低，耗时长。 当前开源Spark在跨
数据发送方，用于收集数据。同时，提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方（可定制）的能力。 Flume分为客户端和服务端，两者都是FlumeAgent。服务端对应着FlumeServer实例，直接部署在集群内部。而客户端部署更灵活，可以部署在集群内部，也可以部署在集群外。它们
le过程写加密磁盘，提升shuffle效率。 开启spark.shuffle.service.enabled=true，启动shuffle服务，提升任务shuffle的稳定性。 配置项 集群默认值 调整后 --conf spark.shuffle.readHostLocalDisk
Flink流式写Hudi表建议 使用SparkSQL统一建表。 推荐使用Spark异步任务对Hudi表进行Compaction。 表名必须以字母或下划线开头，不能以数字开头。 表名只能包含字母、数字、下划线。 表名长度不能超过128个字符。 表名中不能包含空格和特殊字符，如冒号、分号、斜杠等。
Flink on Hudi作业参数建议 Hudi表作为Source表时建议设置限流 Hudi表作为Source表，防止上限超过流量峰值，导致作业出现异常带来不稳定因素，因此建议设置限流，限流上限应该为业务上线压测的峰值。 使用时需添加如下参数： 'read.rate.limit'
CTBase对接Ranger权限插件提示权限不足 问题 在MRS集群中，CTBase访问启用Ranger插件的HBase服务时，如果创建聚簇表，提示权限不足。 报错信息如下： ERROR: Create ClusterTable failed. Error: org.apache
采集数据时报错HoodieException 问题 数据采集时报错： com.uber.hoodie.exception.HoodieException: created_at(Part -created_at) field not found in record. Acceptable
ClickHouse实例 在ClickHouse作业中，Loader支持从集群可添加的所有ClickHouse服务实例中选择任意一个。如果选定的ClickHouse服务实例在集群中未添加，则此作业无法正常运行。 ClickHouse 导入前清理数据 导入前清空原表的数据。“Tru
导入DWS表数据至ClickHouse ClickHouse支持CSV、JSON等格式文件的数据导入导出操作。本章节主要介绍怎么把DWS数据仓库服务中的表数据导出到CSV文件，再把CSV文件数据导入到ClickHouse表中。 前提条件 ClickHouse集群和实例状态正常。 DWS
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