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使用BulkLoad工具批量删除HBase数据 使用BulkLoad工具查询HBase表的行统计数 BulkLoad工具配置文件说明 配置BulkloadTool工具支持解析自定义分隔符 父主题： HBase企业级能力增强
从Rowkey中解析对应的列值。使用多个列作为组合Rowkey时，最终生成的数据Rowkey会以该字符作为分隔符，解析Rowkey时需要先获取分隔符的位置，再进行拆分转换，例如： 分隔符为“#”、Rowkey由两个列组合而成，对应的Rowkey关系如表2所示，解析代码示例如下： //
在以上场景中，为使HMaster更早完成恢复任务，建议增加以下配置参数，否则Master将退出导致整个恢复进程被更大程度地延迟。 增加namespace表在线等待超时周期，保证Master有足够的时间协调RegionServer workers split任务，避免一次次重复相同的任务。 “hbase
nEnd。 Spark中有个HistoryServer服务，其UI页面就是通过读取解析这些日志文件获得的。在启动HistoryServer进程时，内存大小就已经定了。因此当日志文件很大时，加载解析这些文件就可能会造成内存不足，driver gc等问题。 所以为了在小内存模式下能加
nEnd。 Spark中有个HistoryServer服务，其UI页面就是通过读取解析这些日志文件获得的。在启动HistoryServer进程时，内存大小就已经定了。因此当日志文件很大时，加载解析这些文件就可能会造成内存不足，driver gc等问题。 所以为了在小内存模式下能加
F等信息，如果未勾选，校验时会弹出提示框提示需要勾选的依赖数据。作业的应用信息不会导出。 流表导出时，不解析处理流表的依赖，即流表依赖的应用信息不会导出。 UDF导出时，不解析处理UDF的依赖和被动依赖，即UDF依赖的应用信息和在哪些作业被使用的信息不会导出。 支持不同应用之间的导入导出。
来实现Hive数据源数据查询，流程如下： 连接HetuEngine JDBC Server。 组装SQL语句。 SQL语句执行。 返回结果解析。 关闭HetuEngine JDBC Server的连接。 父主题： 开发HetuEngine应用
来实现Hive数据源数据查询，流程如下： 连接HetuEngine JDBC Server。 组装SQL语句。 SQL语句执行。 返回结果解析。 关闭HetuEngine JDBC Server的连接。 父主题： 开发HetuEngine应用
级别用512，PB级别用1024。 所有Integer类型度量均以BigInt类型进行处理与显示。 CarbonData遵循严格解析，因此任何不可解析的数据都会被保存为null。例如，在BigInt列中加载double值（3.14），将会保存为null。 在Create Tabl
规则4：|可以用来配置多种规则，规则之间用“|”分隔。 规则5：当想将“_”作为匹配条件时，可以使用ESCAPE指定一个转义字符，对“_”进行转义，以免按照规则1对“_”进行解析。 父主题： HetuEngine DDL SQL语法说明
ectory> 相关参数说明如表1所示： 注意：一次只能运行一个命令。 表1 参数说明 参数 描述 说明 filetype 指定当前工具要解析哪种格式的数据文件，目前仅支持orc、rc（RCFile）、parquet三种格式。 rc格式目前只支持查看数据。 -c 打印当前元信息中列的信息。
级别用512，PB级别用1024。 所有Integer类型度量均以BigInt类型进行处理与显示。 CarbonData遵循严格解析，因此任何不可解析的数据都会被保存为null。例如，在BigInt列中加载double值（3.14），将会保存为null。 在Create Tabl
替换） 将需要的线程ID转换为16进制格式： printf "%x\n" 30648 输出结果TID为77b8。 根据输出16进制TID，在线程堆栈中进行查找，发现在执行compaction操作。 对其它线程执行相同操作，发现均为compactions线程。 解决办法 属于正常现象。
getExecutionEnvironment // 设置并发度 env.setParallelism(1) // 解析运行参数 val paraTool = ParameterTool.fromArgs(args) // 构造流图，将自定义Source生成的数据写入Kafka
施的影响，具体请参考MRS集群补丁说明。 MRS 2.x及之前版本、MRS 3.1.5及之后版本、MRS 3.2.0-LTS及之后版本支持在线安装补丁。 安装补丁 登录MRS管理控制台。 选择“现有集群”，选中一集群并单击集群名，进入集群基本信息页面。 进入“补丁管理”页面的“集
getExecutionEnvironment // 设置并发度 env.setParallelism(1) // 解析运行参数 val paraTool = ParameterTool.fromArgs(args) // 构造流图，将自定义Source生成的数据写入Kafka
getExecutionEnvironment // 设置并发度 env.setParallelism(1) // 解析运行参数 val paraTool = ParameterTool.fromArgs(args) // 构造流
getExecutionEnvironment // 设置并发度 env.setParallelism(1) // 解析运行参数 val paraTool = ParameterTool.fromArgs(args) // 构造流
getExecutionEnvironment(); // 设置并发度 env.setParallelism(1); // 解析运行参数 ParameterTool paraTool = ParameterTool.fromArgs(args); //
下面代码片段仅为演示，具体代码参见com.huawei.bigdata.flink.examples.FlinkStreamScalaExample： // 参数解析: // filePath为文本读取路径，用逗号分隔。 // windowTime;为统计数据的窗口跨度,时间单位都是分。
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