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多数的SQL-92功能，包括 SELECT，JOIN和聚合函数。 HDFS，HBase 和对象存储服务（OBS）存储，包括： HDFS文件格式：基于分隔符的text file，Parquet，Avro，SequenceFile和RCFile。 压缩编解码器：Snappy，GZIP，Deflate，BZIP。
info”参数配置的接口或者脚本路径，如下图所示。 查看接口或者脚本中打印的日志，并修复对应问题。 等待5分钟，查看告警列表中，该告警是否已清除。 是，处理完毕。 否，执行9。 检查磁盘空间是否不足。 在FusionInsight Manager的告警列表中，查看是否有“ALM-12017
Storm-HDFS开发指引 操作场景 本章节只适用于Storm和HDFS交互的场景。本章中描述的jar包的具体版本信息请以实际情况为准。 应用开发操作步骤 确认Storm和HDFS组件已经安装，并正常运行。 将storm-examples导入到IntelliJ IDEA开发环境，请参见准备Storm应用开发环境。
安全模式下，登录IoTDBServer所在节点的用户名和密码由FusionInsight Manager统一控制，参考准备集群认证用户信息，确保该用户具有操作IoTDB服务和Flink服务的角色权限。 需在本地环境变量中设置环境变量认证用户名和认证用户密码，建议密文存放，使用时解密，确保安全。其中：
简介 CarbonData中的数据存储在table实体中。CarbonData table与RDBMS中的表类似。RDBMS数据存储在由行和列构成的表中。CarbonData table存储的也是结构化的数据，拥有固定列和数据类型。 支持数据类型 CarbonData支持以下数据类型：
支持与MapReduce，Spark和其他Hadoop生态系统组件集成 与Apache Impala的紧密集成，使其成为将HDFS与Apache Parquet结合使用的更好选择 提供强大而灵活的一致性模型，允许您根据每个请求选择一致性要求，包括用于严格可序列化的一致性的选项 提供同时运行顺序读写和随机读写的良好性能
Java样例代码 功能介绍 在Spark应用中，通过使用Spark调用Hive接口来操作hive表，然后把Hive表的数据经过分析后写到HBase表。 代码样例 下面代码片段仅为演示，具体代码参见：com.huawei.bigdata.spark.examples.SparkHivetoHbase。
ALM-12017 磁盘容量不足 告警解释 系统每30秒周期性检测磁盘使用率，并把磁盘使用率和阈值相比较。磁盘使用率有一个默认阈值，当检测到磁盘使用率超过阈值时产生该告警。 平滑次数为1，主机磁盘某一分区使用率小于或等于阈值时，告警恢复；平滑次数大于1，主机磁盘某一分区使用率小于或等于阈值的90%时，告警恢复。
Kafka应用开发规则 调用Kafka API（AdminZkClient.createTopic）创建Topic 对于Java开发语言，正确示例： import kafka.zk.AdminZkClient; import kafka.zk.KafkaZkClient; import
支持Hive查询语言（HiveQL）中大多数的SQL-92功能，包括SELECT，JOIN和聚合函数。 HDFS，HBase 和对象存储服务（OBS）存储，包括： HDFS文件格式：基于分隔符的text file，Parquet，Avro，SequenceFile和RCFile。 压缩编解码器：Snappy，GZIP，Deflate，BZIP。
多数的SQL-92功能，包括 SELECT，JOIN和聚合函数。 HDFS，HBase 和对象存储服务（OBS）存储，包括： HDFS文件格式：基于分隔符的text file，Parquet，Avro，SequenceFile和RCFile。 压缩编解码器：Snappy，GZIP，Deflate，BZIP。
jdbc-connector来说，Map任务分区更均匀，并且不依赖分区列是否有创建索引。 mysql-fastpath-connector：MYSQL数据库专用连接器，使用MYSQL的mysqldump和mysqlimport工具进行数据的导入导出，相对generic-jdbc-
rk SQL无法删除Hive创建的UDF。 回答 当前可以通过以下3种方式创建UDF： 在Hive端创建UDF。 通过JDBCServer接口创建UDF。用户可以通过Spark Beeline或者JDBC客户端代码来连接JDBCServer，从而执行SQL命令，创建UDF。 通过spark-sql创建UDF。
rk SQL无法删除Hive创建的UDF。 回答 当前可以通过以下3种方式创建UDF： 在Hive端创建UDF。 通过JDBCServer接口创建UDF。用户可以通过Spark Beeline或者JDBC客户端代码来连接JDBCServer，从而执行SQL命令，创建UDF。 通过spark-sql创建UDF。
数百以上的维度的大宽表，随时进行个性化统计和持续探索式查询分析，辅助商业决策，具有非常好的查询体验。 ClickHouse开发接口简介 ClickHouse由C++语言开发，定位为DBMS，支持HTTP和Native TCP两种网络接口协议，支持JDBC、ODBC等多种驱动方式，
1.1版本。 ZooKeeper 升级到3.6.3版本。 管理控制台 支持补丁在线推送及更新。 支持包周期集群中的部分节点退订。 作业提交API新增支持FlinkSQL作业类型。 支持指定资源池的弹性伸缩能力。 Master主机规格升级功能支持多Master节点集群。 Bootstrap脚本支持以root用户身份执行。
置主机名和IP地址映射。主机名和IP地址请保持一一对应。 未安装HBase客户端时： Linux环境已安装JDK，版本号需要和IntelliJ IDEA导出Jar包使用的JDK版本一致。 当Linux环境所在主机不是集群中的节点时，需要在节点的hosts文件中设置主机名和IP地址映射。主机名和IP地址请保持一一对应。
置主机名和IP地址映射。主机名和IP地址请保持一一对应。 未安装HBase客户端时： Linux环境已安装JDK，版本号需要和IntelliJ IDEA导出Jar包使用的JDK版本一致。 当Linux环境所在主机不是集群中的节点时，需要在节点的hosts文件中设置主机名和IP地址映射。主机名和IP地址请保持一一对应。
数百以上的维度的大宽表，随时进行个性化统计和持续探索式查询分析，辅助商业决策，具有非常好的查询体验。 ClickHouse开发接口简介 ClickHouse由C++语言开发，定位为DBMS，支持HTTP和Native TCP两种网络接口协议，支持JDBC、ODBC等多种驱动方式，
按需计费是一种先使用再付费的计费模式，适用于无需任何预付款或长期承诺的用户。本文将介绍按需计费MRS集群的计费规则。 适用场景 集群用于前期程序研发或功能测试。 资源使用有临时性和突发性。 计费周期 按需计费MRS集群按秒计费，每一个小时整点结算一次费用（以UTC+8时间为准），结算完毕后进入新的计费周期。计费的起
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