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中恢复。这里主要介绍Yarn模式下的HA方案。 Flink支持HA模式和Job的异常恢复。这两项功能高度依赖ZooKeeper，在使用之前用户需要在“flink-conf.yaml”配置文件中配置ZooKeeper，配置ZooKeeper的参数如下： high-availability:
命令执行后查看各个分组的数据条数是否相差不大，如果相差超过2/3或1/2，则需要重新选择分桶字段。 2千万以内数据禁止使用动态分区。动态分区会自动创建分区，而小表用户关注不到，会创建出大量不使用的分区分桶。 创建表时，排序键key不能太多，一般建议3~5个；太多key会导致数据写入较慢，影响数据导入性能。
表中所有二级索引表的表名+列名的累积长度*（单位：字符） 3800** * Hive允许的上限值或可用资源的上限值。 ** 二级索引表使用hive注册，并以json格式的值存储在HiveSERDEPROPERTIES中。由hive支持的SERDEPROPERTIES的最大字符数为4000个字符，无法更改。
队列中被给予user权限的使用者。 admin_acl array 该队列中被给予admin权限的使用者。 group String 用户组名称。 user String 用户名称。 查询Resource Pool 查询scheduler engine中所有resource pool。 URL GET
队列中被给予user权限的使用者。 admin_acl array 该队列中被给予admin权限的使用者。 group String 用户组名称。 user String 用户名称。 查询Resource Pool 查询scheduler engine中所有resource pool。 URL GET
结果分析： 通过这个接口，可以查询当前集群中Yarn上的任务，并且可以得到如下表1。 表1 常用信息 参数 参数描述 user 运行这个任务的用户。 applicationType 例如MAPREDUCE或者SPARK等。 finalStatus 可以知道任务是成功还是失败。 elapsedTime
carbon.properties 适用于 数据加载 场景描述 使用索引缓存服务器过程中开启数据预加载可以提升首次查询的性能。 如何调优 用户可以将该参数设置为true来开启预加载。默认情况，该参数为false。 父主题： CarbonData性能调优
表中所有二级索引表的表名+列名的累积长度*（单位：字符） 3800** * Hive允许的上限值或可用资源的上限值。 ** 二级索引表使用hive注册，并以json格式的值存储在HiveSERDEPROPERTIES中。由hive支持的SERDEPROPERTIES的最大字符数为4000个字符，无法更改。
carbon.properties 适用于 数据加载 场景描述 使用索引缓存服务器过程中开启数据预加载可以提升首次查询的性能。 如何调优 用户可以将该参数设置为true来开启预加载。默认情况，该参数为false。 父主题： CarbonData性能调优
不建议建ClickHouse kafka表引擎，进行数据同步到ClickHouse中，当前CK的kafka引擎有会导致kafka引擎数据入库产生性能等诸多问题，通过用户使用经验，需要应用侧自己写kafka的数据消费，攒批写入ClickHouse，提升ClickHouse的入库性能。 使用分区替换或增加的方式写入数据
“客户端安装目录/JDBC”目录，用来调测JDBC二次样例； “客户端安装目录/JDBCTransaction”目录，用来调测事务二次样例。 登录客户端节点，进入jar文件上传目录下，修改文件权限为700。 cd 客户端安装目录/JDBC 或：cd 客户端安装目录/JDBCTransaction
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[1])); // 提交任务交到远程环境上执行。 System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1); } 样例4：
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[1])); // 提交任务交到远程环境上执行。 System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1); } 样例4：
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。
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
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
不涉及 默认取值： 不涉及 component_infos Array of ComponentInfo objects 参数解释： 组件实例信息数组。 约束限制： 不涉及 取值范围： 不涉及 默认取值： 不涉及 表5 ServerInfo 参数 参数类型 描述 server_id
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