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reject RegionServer单个请求包含的数据操作条数超出阈值时，是否拒绝请求。 同一个请求中如果存在一个节点的大量写入、更新、删除操作，即操作数量超过“hbase.rpc.rows.warning.threshold”参数值，会导致热点问题，性能下降。开启此配置可以拒绝不合理请
参考获取账号ID信息获取项目ID信息。 xxx token.server.access.label.agency.name 指定IAM委托的名字，需要具有访问OBS的权限。 即创建对接OBS权限的委托创建的委托名称。 visit_obs_agency fs.obs.delegation.token.providers
本实践使用CDM云服务将MySQL数据导入到MRS集群内的Hive分区表中。 Hive提供类SQL查询语言，帮助用户对大规模的数据进行提取、转换和加载，即通常所称的ETL（Extraction，Transformation，and Loading）操作。对庞大的数据集查询需要耗费大量的时间去处
"failedJobs" : [ ] }] } 结果分析： 通过这个命令，可以查询当前应用的所有SQL语句的信息（即结果中“sqls”的部分），执行时间最长的SQL语句的信息（即结果中“longestDurationOfCompletedSQL”的部分）。每个SQL语句的信息如下表3。
最好。 Decimal有两个输入参数： precision：总位数，默认38 scale：小数部分的位数，默认0 说明： 如果小数位为零，即十进制（38,0），则支持最高19位精度。 64位 DECIMAL NUMERIC 同DECIMAL 128位 NUMERIC 表2 字面量示例
能存在安全风险，在执行命令前建议关闭系统的history命令记录功能，避免信息泄露。 查看是否打开“Security Cookie”开关，即查看配置“flink-conf.yaml”文件中的“security.enable: true”，查看“security cookie”是否已配置成功，例如：
node设置权限，其子znode不继承父znode的权限。ZooKeeper中znode的默认权限为world:anyone:cdrwa，即任何用户都有所有权限。 ACL有三部分： 第一部分是认证类型，如world指所有认证类型，sasl是kerberos认证类型； 第二部分是账号，如anyone指的是任何人；
例如执行以下命令： hetu-cli --catalog hudi --schema default 执行以下命令，可正常查看数据库表信息或不报错即表示连接成功。 show tables; Hudi数据类型映射 目前Hudi数据源支持的数据类型为：INT、BIGINT、FLOAT、DOU
ta/audit/bk/”，保存的文件名格式为<yyyy-MM-dd_HH-mm-ss>.tar.gz。默认情况下，保存的文件个数为7份（即7天的日志），超过7份文件时会自动删除7天前的文件。 管理审计日志每次导出到OBS的数据范围是从最近一次成功导出到OBS的日期至本次执行任务
> 服务”，将配置信息更新到“max.connections.per.user.overrides”中。 针对特定用户，默认Broker，即集群所有的Broker。 kafka-configs.sh --bootstrap-server <broker ip:port> --alter
/srv/BigData/hadoop/data1/flume/checkpoint transactionCapacity 事务大小：即当前channel支持事务处理的事件个数，建议和Source的batchSize设置为同样大小，不能小于batchSize。 61200 hdfs
NAME为developuser USER_NAME = "xxx"; // 设置客户端的keytab和krb5文件路径，即“hive-jdbc-example\src\main\resources” String userdir = System.getProperty("user
NAME为developuser USER_NAME = "xxx"; // 设置客户端的keytab和krb5文件路径，即“hive-jdbc-example\src\main\resources” String userdir = System.getProperty("user
node设置权限，其子znode不继承父znode的权限。ZooKeeper中znode的默认权限为world:anyone:cdrwa，即任何用户都有所有权限。 ACL有三部分： 第一部分是认证类型，如world指所有认证类型，sasl是kerberos认证类型； 第二部分是账号，如anyone指的是任何人；
min”。 查看作业管理界面，作业状态为“运行中”。 参考管理Kafka Topic中的消息，执行以下命令查看Sink表中是否接收到数据，即5执行完成后查看Kafka topic是否正常写入数据。 sh kafka-console-consumer.sh --topic test_sink
“服务”：选择“Doris”。 “关联类型”：默认“共享”。 以下参数详细说明可参见表1。 “CPU配额权重”：租户占用CPU资源的相对权重，即相对占比，竞争时生效。 “内存限额占比”：租户最大占用内存资源的百分比，如该值设置为“10”，则当前租户在不同BE节点内存可用为：BE可用内存
为了保证流式入库作业的稳定运行，就需要保证流式作业不在实时入库的过程中做其它任务，比如Flink写Hudi的同时会做Compaction。这看似是一个不错的方案，即完成了入库又完成Compaction。但是Compaction操作是非常消耗内存和IO的，它会给流式入库作业带来以下影响： 增加端到端时延：
xample 异步Checkpoint机制程序的应用开发示例。 假定用户需要每隔1秒钟需要统计4秒中窗口中数据的量，并做到状态严格一致性，即：当应用出现异常并恢复后，各个算子的状态能够处于统一的状态。 相关业务场景介绍请参见Flink开启Checkpoint样例程序。 Flink
xample 异步Checkpoint机制程序的应用开发示例。 假定用户需要每隔1秒钟需要统计4秒中窗口中数据的量，并做到状态严格一致性，即：当应用出现异常并恢复后，各个算子的状态能够处于统一的状态。 相关业务场景介绍请参见Flink开启Checkpoint样例程序。 Flink
在NameNode中，每个文件对象对应DataNode中的一个文件、目录或Block。 一个文件至少占用一个Block，默认每个Block大小为“134217728”即128MB，对应参数为“dfs.blocksize”。默认情况下一个文件小于128MB时，只占用一个Block；文件大于128MB时，占用B
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