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待创建的表的名称。该表用于加载数据进行分析。 表名由字母、数字、下划线组成。 productdb 数据库名称。该数据库将与其中的表保持逻辑连接以便于识别和管理。 数据库名称由字母、数字、下划线组成。 productName storeCity storeProvince procuctCategory
设置提醒 详细介绍请参见使用预测和预算来跟踪成本和使用量。 资源优化 您可以通过云监控服务监控资源的使用情况，识别空闲资源，寻找节约成本的机会。也可以根据成本分析阶段的分析结果识别成本偏高的资源，然后采取针对性的优化措施。 监控资源利用率，评估当前配置是否过高。例如：CPU、内存、云硬盘、带宽等资源的利用率。
对于可以压缩的数据，配置压缩算法可以有效减少磁盘的IO，从而达到提高性能的目的。 说明： 并非所有数据都可以进行有效压缩。例如一张图片的数据，因为图片一般已经是压缩后的数据，所以压缩效果有限。常用的压缩算法是SNAPPY，因为它有较好的Encoding/Decoding速度和可以接受的压缩率。
配置“表输入”算子，生成三个字段： 设置了数据连接器后，可以单击“自动识别”，系统将自动读取数据库中的字段，可根据需要选择添加，然后根据业务场景手动进行完善或者修正即可，无需逐一手动添加。 此操作会覆盖表格内已有数据。 单击“自动识别”后，建议手动检查系统自动识别出的字段类型，确保与表中实际的字段类型相符合。
配置“表输入”算子，生成三个字段： 设置了数据连接器后，可以单击“自动识别”，系统将自动读取数据库中的字段，可根据需要选择添加，然后根据业务场景手动进行完善或者修正即可，无需逐一手动添加。 此操作会覆盖表格内已有数据。 单击“自动识别”后，建议手动检查系统自动识别出的字段类型，确保与表中实际的字段类型相符合。
来处理您向其投入的任何负载。每个TSD使用CloudTable集群中的HBase来存储和检索时间序列数据。数据模式经过高度优化，可快速聚合相似的时间序列，从而最大限度地减少存储空间。TSD的用户不需要直接访问底层存储。您可以通过HTTP API与TSD进行通信。所有通信都发生在同
查看MRS组件角色实例日志 MRS集群创建成功后，用户可以通过Manager界面在线直接查看组件各角色实例的日志内容并下载指定日志文件，便于快速定位分析问题。 本章节操作仅支持MRS 3.x及之后的版本。 查看角色实例日志 登录FusionInsight Manager。 选择“集群
对于可以压缩的数据，配置压缩算法可以有效减少磁盘的IO，从而达到提高性能的目的。 说明： 并非所有数据都可以进行有效压缩。例如一张图片的数据，因为图片一般已经是压缩后的数据，所以压缩效果有限。常用的压缩算法是SNAPPY，因为它有较好的Encoding/Decoding速度和可以接受的压缩率。
d > Scala”。 图19 选择Scala语言 当IDEA可以识别出Scala SDK时，在设置界面，选择编译的依赖jar包，然后单击“OK”应用设置 图20 Add Scala Support 当系统无法识别出Scala SDK时，需要自行创建。 单击“Create...”。
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息发布-订阅系统，它提供了类似于JMS的特性，但在设计上完全不同，它具有消息持久化、高吞吐、分布式、多客户端支持、实时等特性，适用于离线和在线的消息消费，如常规的消息收集、网站活性跟踪、聚合统计系统运营数据（监控数据）、日志收集等大量数据的互联网服务的数据收集场景。 Kafka结构
d > Scala”。 图20 选择Scala语言 当IDEA可以识别出Scala SDK时，在设置界面，选择编译的依赖jar包，然后单击“OK”应用设置 图21 Add Scala Support 当系统无法识别出Scala SDK时，需要自行创建。 单击“Create...”。
erator Subtask放在不同的线程中独立执行。一个Operator的并行度，等于Operator Subtask的个数，一个Stream的并行度（分区总数）等于生成它的Operator的并行度，如图4所示。 图4 Operator 紧密度高的算子可以进行优化，优化后可以将多个Operator
MRS的Manager界面提供集群级别的监控能力，帮助用户监控集群中大数据组件和节点的健康状态，同时提供告警通知能力，用户可以实时掌握MRS集群的各项指标、健康度。 MRS支持将集群中所有部署角色的节点，按管理节点、控制节点和数据节点进行分类，分别计算关键主机监控指标在每类节点上的变化趋势，并在报表中
d > Scala”。 图20 选择Scala语言 当IDEA可以识别出Scala SDK时，在设置界面，选择编译的依赖jar包，然后单击“OK”应用设置 图21 Add Scala Support 当系统无法识别出Scala SDK时，需要自行创建。 单击“Create...”。
息发布-订阅系统，它提供了类似于JMS的特性，但在设计上完全不同，它具有消息持久化、高吞吐、分布式、多客户端支持、实时等特性，适用于离线和在线的消息消费，如常规的消息收集、网站活性跟踪、聚合统计系统运营数据（监控数据）、日志收集等大量数据的互联网服务的数据收集场景。 Kafka结构
在HMaster Web UI中显示处于“Dead Region Servers”状态的RegionServer什么时候会被清除掉？ 回答 当一个在线的RegionServer突然运行停止，会在HMaster Web UI中显示处于“Dead Region Servers”状态。当停止运
根据实际填写 write.precombine.field 必填 数据合并字段。 根据实际填写 write.tasks 选填 写Hudi表task并行度，默认值为4。 4 index.bootstrap.enabled 选填 Flink采用的是内存索引，需要将数据的主键缓存到内存中，保证目标
生效。 insert overwrite table tbl_a select * from tbl_a; 若配置的动作为”提示”，当系统识别到SQL语句满足防御规则后，系统会打印告警信息，SQL任务继续运行，提示信息如下： WARN : DYNAMIC_0004 Self-read
创建FlinkServer作业写入数据至数据仓库服务(DWS) 本章节适用于MRS 3.3.1及之后的版本。 操作场景 数据仓库服务(DWS)是在线数据分析处理数据库。本示例以安全模式FlinkServer、Kafka为例，以DWS作为sink表，以及创建表时使用的with参数和代码示
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