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在数据分析的实际应用场景中，冷热数据经常有不同的查询频次及响应速度要求。例如，在行为分析场景中，需支持近期流量数据的高频查询和高时效性，历史数据的访问频次很低，但需长时间备份以保证后续的审计和回溯工作，且查询需求也会随着时间推移锐减，如果将所有数据存储在本地，将造成大量的资源浪费。
理用户）使用Ranger鉴权的能力。即在使用HetuEngine客户端时，通过--session-user来指定代理用户。 创建认证用户或代理用户请参考创建HetuEngine权限角色。 启用Ranger鉴权并为代理用户配置操作数据源的数据库、表、列的管理权限，具体操作请参考添加
支持界面执行分区重新分配（基于生成的分区方案） 支持界面选择配置创建主题（支持多种Kafka版本集群） 支持界面删除主题（仅支持0.8.2+并设置了delete.topic.enable = true） 支持批量生成多个主题的分区分配，并可选择要使用的分区方案 支持批量运行重新分配多个主题的分区 支持为已有主题增加分区
支持加载用户数据的同时可以完成对索引数据的批量加载。HIndexImportTsv继承了HBase批量加载数据工具ImportTsv的所有功能。此外，如果在执行HIndexImportTsv工具之前未建表，直接运行该工具，将会在创建表时创建索引，并在生成用户数据的同时生成索引数据。
让DataNode根据磁盘剩余空间大小，优先选择磁盘剩余空间多的节点存储数据副本。 针对新写入到本DataNode的数据会优先写磁盘剩余空间多的磁盘。 部分磁盘使用率较高，依赖业务逐渐删除在HDFS中的数据（老化数据）来逐渐降低。 父主题： 使用HDFS
'test')); 描述 向表中插入新的数据行。 如果指定了列名列表，那么这些列名列表必须与query语句产生列表名完全匹配。表中不在列名列表中的每一列，其值会设置为null。 如果没有指定列名列表，则query语句产生的列必须与将要插入的列完全匹配。 使用insert into
使用选择生成分区分配以选择要使用的分区方案 支持界面执行分区重新分配（基于生成的分区方案） 支持界面选择配置创建主题（支持多种Kafka版本集群） 支持界面删除主题（仅0.8.2版本并设置参数“delete.topic.enable = true”的集群支持） 支持批量生成多个主题的分区分配，并可选择要使用的分区方案
支持加载用户数据的同时可以完成对索引数据的批量加载。HIndexImportTsv继承了HBase批量加载数据工具ImportTsv的所有功能。此外，若在执行HIndexImportTsv工具之前未建表，直接运行该工具，将会在创建表时创建索引，并在生成用户数据的同时生成索引数据。
从ogg同步数据到Hudi时，ogg Source配置的Task值与任务实际运行的Task数量不一致 现象描述 执行从ogg同步数据到Hudi的CDL任务时，源端（ThirdKafka）中指定的“tasks.max”值与任务实际运行的Task数量不一致。 例如，在CDL WebUI界
集中出现的不同值的个数。例如“国家”是一个维度，如果有200个不同的值，那么此维度的基数就是200。 根据官方建议和实践经验，在维度基数小于1万的时候，对维度字段做LowCardinality编码，导入性能会有略微下降，查询性能提升明显，数据存储空间下降明显。 在默认的情况下，声
在对应流表的“操作”列对流表进行编辑、删除等操作。 图1 新建流表 表1 新建流表信息 参数名称 参数描述 备注 流/表名称 流/表的名称。 例如：flink_sink 描述 流/表的描述信息。 - 映射表类型 Flink SQL本身不带有数据存储功能，所有涉及表创建的操作，实际上均是对于外部数据表、存储的引用映射。
合理地设计表结构、行键、列名能充分利用HBase的优势。全局二级索引应用于scan条件查询场景，查询均由索引表完成，无需关注用户表rowkey。在本样例中，用户表rowkey格式为："r1"，"r2"，"r3"...，所有列都存储在info列族中。 样例功能说明 样例重点介绍全局二级索引的创建、状态修改、删除、以及基于二级索引查询的实现。
合理地设计表结构、行键、列名能充分利用HBase的优势。全局二级索引应用于scan条件查询场景，查询均由索引表完成，无需关注用户表rowkey。在本样例中，用户表rowkey格式为："r1"，"r2"，"r3"...，所有列都存储在info列族中。 样例功能说明 样例重点介绍全局二级索引的创建、状态修改、删除、以及基于二级索引查询的实现。
jar 可在Flink的客户端或者服务端安装路径的lib目录下获取。 使用Flink Jar提交SQL作业程序 FlinkServer REST API程序 flink-dist_*.jar flink-table_*.jar 可在Flink的客户端或者服务端安装路径的lib目录下获取。
将datasource表的分区消息存储到Metastore中，并在Metastore中对分区消息进行处理。 优化datasource表，支持对表中分区执行增加、删除和修改等语法，从而增加与Hive的兼容性。 支持在查询语句中，把分区裁剪并下压到Metastore上，从而过滤掉不匹配的分区。 示例如下：
将datasource表的分区消息存储到Metastore中，并在Metastore中对分区消息进行处理。 优化datasource表，支持对表中分区执行增加、删除和修改等语法，从而增加与Hive的兼容性。 支持在查询语句中，把分区裁剪并下压到Metastore上，从而过滤掉不匹配的分区。 示例如下：
在对应流表的“操作”列对流表进行编辑、删除等操作。 图1 新建流表 表1 新建流表信息 参数名称 参数描述 备注 流/表名称 流/表的名称。 例如：flink_sink 描述 流/表的描述信息。 - 映射表类型 Flink SQL本身不带有数据存储功能，所有涉及表创建的操作，实际上均是对于外部数据表、存储的引用映射。
新最近一次全量备份的备份数据，所以不会产生新的恢复点。 在“备份配置”，勾选“DBService”和“Kafka”。 在“DBService”的“路径类型”，选择一个备份目录的类型。具体参数配置要求请参考7。 在“Kafka”的“路径类型”，选择一个备份目录的类型。具体参数配置要求请参考7。
Spark应用开发环境简介 在进行应用开发时，要准备的开发环境如表1所示。同时需要准备运行调测的Linux环境，用于验证应用程序运行正常。 表1 开发环境 准备项 说明 安装JDK 开发环境的基本配置。版本要求：1.7或者1.8。 说明： 基于安全考虑，MRS 服务端只支持TLS 1.1和TLS
、Oozie、CDL的元数据。恢复DBService的数据将恢复全部相关组件的元数据。 对系统的影响 数据恢复后，会丢失从备份时刻到恢复时刻之间的数据。 数据恢复后，依赖DBService的组件可能配置过期，需要重启配置过期的服务。 元数据恢复后，Kafka的消费者在ZooKee
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