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参数说明 取值样例 区域 设置并行文件系统的区域。 华北-北京四 文件系统名称 设置并行文件系统的名称 hiveobs 数据冗余存储策略 多AZ存储：数据冗余存储至多个可用区（AZ），可靠性更高。 单AZ存储：数据仅存储在单个可用区（AZ），成本更低。 单AZ存储 策略 并行文件系统的读写策略。
source-encoding GaussDB数据源编码方式 UTF-8 multiple-cnn-enabled 是否使用GaussDB多CN配置。如果使用，首先确保关闭JDBC连接池功能，其次JDBC URL格式为：jdbc:postgresql://host:port/database
position和field代表对某一列做maxBy操作。 def maxBy(field: String): DataStream[T] 提供多流合并的能力 表11 提供多流合并的能力的相关接口 API 说明 def union(dataStreams: DataStream[T]*): DataStream[T]
Hudi常见配置参数 本章节介绍Hudi重要配置的详细信息，更多配置请参考Hudi官网http://hudi.apache.org/cn/docs/configurations.html。 写入操作配置 表1 写入操作重要配置项 参数 描述 默认值 hoodie.datasource
创建并行文件系统”，填写以下参数，单击“立即创建”。 表2 并行文件系统参数 参数名称 参数说明 取值样例 区域 桶所属区域。 华北-北京四 数据冗余存储策略 多AZ存储：数据冗余存储至多个可用区（AZ），可靠性更高。 单AZ存储：数据仅存储在单个可用区（AZ），成本更低。 单AZ存储 文件系统名称
position和field代表对某一列做maxBy操作。 def maxBy(field: String): DataStream[T] 提供多流合并的能力 表11 提供多流合并的能力的相关接口 API 说明 def union(dataStreams: DataStream[T]*): DataStream[T]
position和field代表对某一列做maxBy操作。 def maxBy(field: String): DataStream[T] 提供多流合并的能力 表11 提供多流合并的能力的相关接口 API 说明 def union(dataStreams: DataStream[T]*): DataStream[T]
position和field代表对某一列做maxBy操作。 def maxBy(field: String): DataStream[T] 提供多流合并的能力 表11 提供多流合并的能力的相关接口 API 说明 def union(dataStreams: DataStream[T]*): DataStream[T]
使用Grafana对接IoTDB数据库 应用场景 IoTDB（物联网数据库）是一体化收集、存储、管理与分析物联网时序数据的软件系统。 IoTDB支持对接Grafana，对接成功后，即可通过Grafana丰富的图形报表展示能力，对IoTDB中的时序数据进行图形化展示，以分析时序数据的变化趋势等信息。
SingleOutputStreamOperator<T> maxBy(String field, boolean first) 提供多流合并的能力 表13 提供多流合并的能力的相关接口 API 说明 public final DataStream<T> union(DataStream<T>
SingleOutputStreamOperator<T> maxBy(String field, boolean first) 提供多流合并的能力 表13 提供多流合并的能力的相关接口 API 说明 public final DataStream<T> union(DataStream<T>
SingleOutputStreamOperator<T> maxBy(String field, boolean first) 提供多流合并的能力 表13 提供多流合并的能力的相关接口 API 说明 public final DataStream<T> union(DataStream<T>
SingleOutputStreamOperator<T> maxBy(String field, boolean first) 提供多流合并的能力 表13 提供多流合并的能力的相关接口 API 说明 public final DataStream<T> union(DataStream<T>
进行联合分析，提供复杂的IT和OT数据统一分析能力。 图2 跨源IT/OT数据统一分析 使用场景如下： 统一SQL入口 为简化应用系统对接多系统的复杂性，可在HetuEgine添加IoTDB作为数据源，通过HetuEngine的SQL语法查询IoTDB中的数据。 与数据湖中的数据进行关联查询
MRS集群告警处理参考 ALM-12001 审计日志转储失败 ALM-12004 OLdap资源异常 ALM-12005 OKerberos资源异常 ALM-12006 节点故障 ALM-12007 进程故障 ALM-12010 Manager主备节点间心跳中断 ALM-12011
Spark REST API接口介绍 功能简介 Spark的REST API以JSON格式展现Web UI的一些指标，提供用户一种更简单的方法去创建新的展示和监控的工具，并且支持查询正在运行的app和已经结束的app的相关信息。开源的Spark REST接口支持对Jobs、Sta
场景：有两个索引可用，一个用于col1＆col2，另一个单独用于col1。 在上面的场景中，第二个索引会比第一个索引更好，因为它会使scan的较少索引数据。 如果有多个候选多列索引，则选择具有较少索引列的索引。 场景：有两个索引可用，一个用于col1＆col2，另一个用于col1＆col2＆col3。 在这种情况
cluster_name，这样建表语句在某一个ClickHouse实例上执行一次即可分发到集群中所有实例上执行。 分布式表通常以本地表加“_all”命名。它与本地表形成一对多的映射关系，之后可以通过分布式表代理操作多张本地表。 分布式表的表结构尽量和本地表的结构一致。如果不一致，在建表时不会报错，但在查询或者插入时可能会发生异常。
场景：有两个索引可用，一个用于col1＆col2，另一个单独用于col1。 在上面的场景中，第二个索引会比第一个索引更好，因为它会使scan的较少索引数据。 如果有多个候选多列索引，则选择具有较少索引列的索引。 场景：有两个索引可用，一个用于col1＆col2，另一个用于col1＆col2＆col3。 在这种情况
cluster_name，这样建表语句在某一个ClickHouse实例上执行一次即可分发到集群中所有实例上执行。 分布式表通常以本地表加“_all”命名。它与本地表形成一对多的映射关系，之后可以通过分布式表代理操作多张本地表。 分布式表的表结构尽量和本地表的结构一致。如果不一致，在建表时不会报错，但在查询或者插入时可能会发生异常。
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