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删除Kudu表 功能简介 通过KuduClient.deleteTable(String name)方法删除表对象。 代码样例 如下是删除表的代码片段: // Delete the table. client.deleteTable(tableName); 父主题: 开发Kudu应用
删除Kudu表 功能简介 通过KuduClient.deleteTable(String name)方法删除表对象。 代码样例 如下是删除表的代码片段: // Delete the table. client.deleteTable(tableName); 父主题: 开发Kudu应用
compaction阈值。 配置示例和预期输出: 用户将所有历史数据加载到CarbonData,此数据的一个segment的大小假定为500GB。 用户设置major compaction参数的阈值:“carbon.major.compaction.size” = “491520(480gb *
import java_import from pyspark.sql import SparkSession # 创建SparkSession,设置kryo序列化 spark = SparkSession\ .builder\ .appName("SparkHbasetoHbase")
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MRS集群安装的Python版本是多少? 以root用户登录任意一个Master节点,然后执行python3命令即可获取MRS集群安装的Python版本。 表1 MRS集群安装的Python版本 MRS集群版本 Python版本 MRS 3.3.1-LTS Python 3.9.9
sha256sum:生成sha256校验值。 sha512sum:生成sha512校验值。 类型:表达式输出结果类型,建议选择“VARCHAR”。 时间格式:表达式输出结果格式。 长度:表达式输出结果长度。 map 是 无 数据处理规则 对字段值进行运算后生成新的字段。 当前新字段的类型只能为VARCHAR。
sha256sum:生成sha256校验值。 sha512sum:生成sha512校验值。 类型:表达式输出结果类型,建议选择“VARCHAR”。 时间格式:表达式输出结果格式。 长度:表达式输出结果长度。 map 是 无 数据处理规则 对字段值进行运算后生成新的字段。 当前新字段的类型只能为VARCHAR。
t -anp | grep 20051,发现DBService的Gauss进程在启动时并未绑定floatip,只监测了127.0.0.1的本地IP。 解决办法 重新启动DBService服务。 启动完成之后在主DBServer节点执行netstat -anp | grep 200
Broker角色实例的IP地址。 记录Kafka角色实例其中任意一个的IP地址即可。 根据业务情况,准备好客户端,登录安装客户端的节点。 请根据客户端所在位置,参考使用MRS客户端章节,登录安装客户端的节点。 执行以下命令,切换到客户端目录,例如“/opt/client/Kafka/kafka/bin”。 cd
源镜像仓 操作步骤 在IntelliJ IDEA中,打开Maven工具窗口。 在IDEA主页面,选择“View->Tool Windows-> > Maven”打开“Maven”工具窗口。 图1 打开Maven工具窗口 若项目未通过maven导入,需要执行以下步骤: 右键选择单击
开源镜像仓 操作步骤 在IntelliJ IDEA中,打开Maven工具窗口。 在IDEA主页面,选择“View->Tool Windows->Maven”打开“Maven”工具窗口。 图1 打开Maven工具窗口 若项目未通过maven导入,需要执行以下操作: 右键选择单击样例代码项目中的pom文件,选择“Add
首先使用KafkaPartitioner对象去构造一个FlinkKafkaDelegatePartitioner对象,然后再检查该对象是否可序列化。由于ClosureCleaner::clean函数是static函数,当用例中的KafkaPartitioner对象是非static时,Clos
x之前版本。 以root用户登录任意一个Master节点,切换到omm用户。 su - omm 使用如下命令查看当前节点是否为OMS主节点。 sh ${BIGDATA_HOME}/om-0.0.1/sbin/status-oms.sh 回显active即为主节点,否则请登录另一个Master节点。
regionserver.maxclockskew控制,默认30000ms),导致RegionServer实例异常。 解决办法 调整异常节点时间,确保节点间时差小于30s。 父主题: 使用HBase
buffer-flush.max-rows:攒批写ClickHouse的行数,默认100。 sink.buffer-flush.interval:攒批写入的间隔时间,默认1s。 两个条件只要有一个满足,就会触发一次sink,即到达触发条件时再flush到数据库表中。 示例1:60秒sink一次 'sink
import java_import from pyspark.sql import SparkSession # 创建SparkSession,设置kryo序列化 spark = SparkSession\ .builder\ .appName("SparkHbasetoHbase")
Broker用来处理磁盘I/O的线程数目,这个线程数目建议至少等于硬盘的个数。 KAFKA_HEAP_OPTS -Xmx6G -Xms6G Kafka JVM堆内存设置。当Broker上数据量较大时,应适当调整堆内存大小。 父主题: 使用Kafka
* <topics>是要消费的一个或多个kafka主题的列表 * <batchTime>是Spark Streaming批次持续时间(以秒为单位)。 */ object SecurityKafkaWordCount { def main(args: Array[String])