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配置场景 当Spark开启事件日志模式，即设置“spark.eventLog.enabled”为“true”时，就会往配置的一个日志文件中写事件，记录程序的运行过程。当程序运行很久，job很多，task很多时就会造成日志文件很大，如JDBCServer、Spark Streaming程序。
col_name：新增列名，必须指定。 给嵌套列添加新的子列需要指定子列的全名称： 添加新列col1到STURCT类型嵌套列users struct<name: string, age: int>，新列名称需要指定为users.col1。 添加新列col1到MAP类型嵌套列memeber
发和查询设计上的投资，Impala提供了与Hive查询语言（HiveQL）的高度兼容性。 由于Impala使用与Hive相同的元数据存储来记录有关表结构和属性的信息，因此Impala可以访问通过本机Impala CREATE TABLE命令定义的表，也可以访问使用Hive数据定义语言（DDL）创建的表。
SparkSQL建表参数规范 规则 建表必须指定primaryKey和preCombineField。 Hudi表提供了数据更新的能力和幂等写入的能力，该能力要求数据记录必须设置主键用来识别重复数据和更新操作。不指定主键会导致表丢失数据更新能力，不指定preCombineField会导致主键重复。 参数名称
Token”字段，字段值为临时访问密钥的security_token。 AK/SK认证就是使用AK/SK对请求进行签名，在请求时将签名信息添加到消息头，从而通过身份认证。 AK(Access Key ID)：访问密钥ID。与私有访问密钥关联的唯一标识符；访问密钥ID和私有访问密钥一起使用，对请求进行加密签名。
map 是 无 数据处理规则 条件逻辑为“AND”，如果未添加过滤条件，全部数据成为脏数据；或者原始数据满足添加的全部过滤条件，当前行成为脏数据。 条件逻辑为“OR”，如果未添加过滤条件，全部数据成为脏数据；或者原始数据满足任意添加的过滤条件，当前行成为脏数据。 样例 通过“CSV文件输入”算子，生成两个字段A和B。
map 是 无 数据处理规则 条件逻辑为“AND”，如果未添加过滤条件，全部数据成为脏数据；或者原始数据满足添加的全部过滤条件，当前行成为脏数据。 条件逻辑为“OR”，如果未添加过滤条件，全部数据成为脏数据；或者原始数据满足任意添加的过滤条件，当前行成为脏数据。 样例 通过“CSV文件输入”算子，生成两个字段A和B。
小时后仍未完成。 解决步骤 调小Yarn节点内存比例： 登录Manager页面，选择“集群 > 服务 > Presto > 实例”，查看并记录所有Presto实例所在节点主机名称。 选择“集群 > 服务 > Yarn > 实例”，单击NodeManger实例名（仅需修改与Pres
经验总结 使用mapPartitions，按每个分区计算结果 如果每条记录的开销太大，例： rdd.map{x=>conn=getDBConn;conn.write(x.toString);conn.close} 则可以使用MapPartitions，按每个分区计算结果，如 rdd
Compaction用于合并mor表Base和Log文件。 对于Merge-On-Read表，数据使用列式Parquet文件和行式Avro文件存储，更新被记录到增量文件，然后进行同步/异步compaction生成新版本的列式文件。Merge-On-Read表可减少数据摄入延迟，因而进行不阻塞摄入的异步Compaction很有意义。
经验总结 使用mapPartitions，按每个分区计算结果 如果每条记录的开销太大，例 rdd.map{x=>conn=getDBConn;conn.write(x.toString);conn.close} 则可以使用MapPartitions，按每个分区计算结果，如 rdd
ig export HCAT_HOME=/opt/client/Hive/HCatalog 添加系统变量，将“SQOOP_HOME”添加到PATH中。 vi /etc/profile 添加以下信息： export SQOOP_HOME=/opt/sqoop/sqoop-1.4.7
入“Start Gtidset”，单击“确定”，任务启动。 如果2查询到的“Executed_Gtid_Set”存在两个值且以逗号分隔，则记录第一个值，并将该值填入“Start Gtidset”，如下图所示，“Start Gtidset”值为“13a90ad1-1f02-11ee
删除CarbonData表Segments 操作场景 如果用户将错误数据加载到表中，或者数据加载后出现许多错误记录，用户希望修改并重新加载数据时，可删除对应的segment。可使用segment ID来删除segment，也可以使用加载数据的时间来删除segment。 删除seg
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。 代码样例 快照数据 该数据在算子制作快照时用于保存到目前为止算子记录的数据条数。 import java.io.Seriablizale; // 该类作为快照的一部分，保存用户自定义状态 public class
Flink向Kafka生产并消费数据应用开发思路 假定某个Flink业务每秒就会收到1个消息记录。 基于某些业务要求，开发的Flink应用程序实现功能：实时输出带有前缀的消息内容。 数据规划 Flink样例工程的数据存储在Kafka组件中。Flink向Kafka组件发送数据（需要
代码样例 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。 快照数据 该数据在算子制作快照时，用于保存到目前为止算子记录的数据条数。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 import java
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。 代码样例 快照数据 该数据在算子制作快照时用于保存到目前为止算子记录的数据条数。 import java.io.Seriablizale; // 该类作为快照的一部分，保存用户自定义状态 public class
on文件。 登录FusionInsight Manager，单击“主机”，查看并记录所有主机的业务IP。 以root用户登录1记录的节点，在所有节点都执行以下命令，在“/usr/bin/”目录下添加“python3”的软连接。 cd /usr/bin ln -s python3 python
options.bad.records.logger.enable 启用或禁用bad record日志记录。 carbon.options.bad.records.action 指定bad record操作，例如，强制（force），重定向（redirect），失败（fail）或忽略
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