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消费失败,已经消费数据的offset无法正常提交,所以下次重新消费时还是在旧的offset消费数据,从而导致消费数据重复。 解决办法 建议用户在Manager页面调整以下服务参数: request.timeout.ms=100000 session.timeout.ms=90000
配置输入字段列数,大于原始数据实际包含的字段列数,全部数据成为脏数据。 遇到类型转换错误,当前数据保存为脏数据。 空值转换 原始数据包含NULL值,转换为用户指定的值。 配置输入字段列数,大于原始数据实际包含的字段列数,全部数据成为脏数据。 随机值转换 不涉及处理NULL值、空字符串,不生成脏数据。
配置输入字段列数,大于原始数据实际包含的字段列数,全部数据成为脏数据。 遇到类型转换错误,当前数据保存为脏数据。 空值转换 原始数据包含NULL值,转换为用户指定的值。 配置输入字段列数,大于原始数据实际包含的字段列数,全部数据成为脏数据。 随机值转换 不涉及处理NULL值、空字符串,不生成脏数据。
e文件直接做合并产生新的base文件,而不是写log。 分区设置操作 Hudi支持多种分区方式,如多级分区、无分区、单分区、时间日期分区。用户可以根据实际需求选择合适的分区方式,接下来将详细介绍Hudi如何配置各种分区类型。 多级分区 多级分区即指定多个字段为分区键,需要注意的配置项:
e文件直接做合并产生新的base文件,而不是写log。 分区设置操作 Hudi支持多种分区方式,如多级分区、无分区、单分区、时间日期分区。用户可以根据实际需求选择合适的分区方式,接下来将详细介绍Hudi如何配置各种分区类型。 多级分区 多级分区即指定多个字段为分区键,需要注意的配置项:
内实现数据点查关联。若数据量过大,需要给TM分配大的内存空间,否则容易导致作业异常。 外置维度表:将维度数据存在高速的K-V数据库中,通过远程的K-V查询实现点查关联,常用的开源K-V库有HBase。 状态维度表:将维度表数据当做流表,实时读入到流式作业当中,通过数据的回撤流能力
ser}/{yarn.nodemanager.remote-app-log-dir-suffix}”。 说明: {user}为运行任务时的用户名。 logs yarn.nodemanager.log-aggregator.on-fail.remain-log-in-sec 设置C
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purge"='true'时,清除元数据和数据文件。 "auto.purge"='false'时,仅清除元数据,数据文件会移入HDFS回收站。默认值为“false”,且不建议用户修改此属性,避免数据删除后无法恢复。 CREATE TABLE orders ( orderkey bigint, orderstatus