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while (it.hasNext()) { Cell c = it.next(); // 判断cf和qualifile是否相同 if (columnFamily.equals(Bytes.toString(CellUtil
结果压缩类，默认不使用压缩。也可以在“mapred-site.xml”中配置“mapreduce.map.output.compress”和“mapreduce.map.output.compress.codec”项。当map的输出数据大，减少网络压力，使用压缩传输中间数据。 s
第2个收费站，通过的第6个收费站），（通过的第1个收费站，通过的第7个收费站），（通过的第3个收费站，通过的第8个收费站）] 如果车牌号1和车牌号2通过相同收费站是顺序排列的（比如收费站3、4、5是车牌1通过的第1、2、3个收费站，是车牌2通过的第6、7、8个收费站）且数量大于同行车要求的数量则这两辆车是同行车。
一次，最多保留100个文件，压缩存储。 JDBCServer2x审计日志默认20MB滚动存储一次，最多保留20个文件，压缩存储。 日志大小和压缩文件保留个数可以在FusionInsight Manager界面中配置。 表1 Spark2x日志列表 日志类型 日志文件名 描述 SparkResource2x日志
一次，最多保留100个文件，压缩存储。 JDBCServer2x审计日志默认20MB滚动存储一次，最多保留20个文件，压缩存储。 日志大小和压缩文件保留个数可以在FusionInsight Manager界面中配置。 表1 Spark2x日志列表 日志类型 日志文件名 描述 SparkResource2x日志
结果压缩类，默认不使用压缩。也可以在“mapred-site.xml”中配置“mapreduce.map.output.compress”和“mapreduce.map.output.compress.codec”项。当map的输出数据大，减少网络压力，使用压缩传输中间数据。 s
结果压缩类，默认不使用压缩。也可以在“mapred-site.xml”中配置“mapreduce.map.output.compress”和“mapreduce.map.output.compress.codec”项。当map的输出数据大，减少网络压力，使用压缩传输中间数据。 s
“数据节点滚动重启并发数” 1 采用分批并发滚动重启策略的数据节点实例每一个批次重启的实例数，默认为1。 说明： 该参数仅对同时满足“采用并发滚动策略”和“实例为数据节点”两个条件时才有效。 当启用机架策略时，该参数将失效，集群以机架策略默认配置的最大实例数（默认值为20）作为一个机架内分批并发重启的最大实例数。
第2个收费站，通过的第6个收费站），（通过的第1个收费站，通过的第7个收费站），（通过的第3个收费站，通过的第8个收费站）] 如果车牌号1和车牌号2通过相同收费站是顺序排列的（比如收费站3、4、5是车牌1通过的第1、2、3个收费站，是车牌2通过的第6、7、8个收费站）且数量大于同行车要求的数量则这两辆车是同行车。
结果压缩类，默认不使用压缩。也可以在“mapred-site.xml”中配置“mapreduce.map.output.compress”和“mapreduce.map.output.compress.codec”项。当map的输出数据大，减少网络压力，使用压缩传输中间数据。 s
第2个收费站，通过的第6个收费站），（通过的第1个收费站，通过的第7个收费站），（通过的第3个收费站，通过的第8个收费站）] 如果车牌号1和车牌号2通过相同收费站是顺序排列的（比如收费站3、4、5是车牌1通过的第1、2、3个收费站，是车牌2通过的第6、7、8个收费站）且数量大于同行车要求的数量则这两辆车是同行车。
为空意义相同），为0表示不可挂起任务。取值范围为-1～2147483647。 资源分配规则 表示单个用户任务间的资源分配规则，包括FIFO和FAIR。 一个用户如果在当前队列上提交了多个任务，FIFO规则代表一个任务完成后再执行其他任务，按顺序执行。FAIR规则代表各个任务同时获取到资源并平均分配资源。
修改主机机架名称，将影响HDFS的副本存放策略、Yarn的任务分配及Kafka的Partition存储位置。修改后需重启HDFS、Yarn和Kafka，使配置信息生效。 不合理的机架配置会导致集群的节点之间的负载（包括CPU、内存、磁盘、网络）不平衡，降低集群的可靠性，影响集群的
RocksDB的Compaction压力过大，同时会存在“ALM-45646 RocksDB的Pending Compaction持续超过阈值”和“ALM-45647 RocksDB的Pending Compaction预估总大小持续超过阈值”告警。 Level0层SST文件数过多。 处理步骤
值范围，过滤条件为“C1=XXX，C2=XXX，C3=取值范围”。 针对添加了二级索引的用户表，可以通过Filter来查询数据，在单列索引和复合列索引上进行过滤查询，查询结果都与无索引结果相同，且其数据查询性能高于无二级索引用户表的数据查询性能。 代码样例 下面代码片段在com.huawei
值范围，过滤条件为“C1=XXX，C2=XXX，C3=取值范围”。 针对添加了二级索引的用户表，可以通过Filter来查询数据，在单列索引和复合列索引上进行过滤查询，查询结果都与无索引结果相同，且其数据查询性能高于无二级索引用户表的数据查询性能。 代码样例 下面代码片段在com.huawei
值范围，过滤条件为“C1=XXX，C2=XXX，C3=取值范围”。 针对添加了二级索引的用户表，可以通过Filter来查询数据，在单列索引和复合列索引上进行过滤查询，查询结果都与无索引结果相同，且其数据查询性能高于无二级索引用户表的数据查询性能。 代码样例 下面代码片段在com.huawei
字符截取的起点位置或终点位置，大于输入字段的长度时，当前行成为脏数据。 EL操作转换 传入数据为NULL值，不做转换处理。 输入一个或多个字段的值，输出计算结果。 输入类型和算子不兼容时，当前行为脏数据。 字符串大小写转换 传入数据为NULL值，不做转换处理。 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。
值范围，过滤条件为“C1=XXX，C2=XXX，C3=取值范围”。 针对添加了二级索引的用户表，可以通过Filter来查询数据，在单列索引和复合列索引上进行过滤查询，查询结果都与无索引结果相同，且其数据查询性能高于无二级索引用户表的数据查询性能。 代码样例 下面代码片段在com.huawei
建议使用新的API createDirectStream代替旧的API createStream进行应用程序开发。旧的API仍然可以使用，但新的API性能和稳定性更好。 /** * 参数解析: * <groupId>为客户的组编号。 * <brokers>为获取元数据的Kafka地址。 *
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