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bigdata.kafka.example.ProducerMultThread类的run方法中，用于实现多线程生产数据。 代码样例 /** * 指定Key值为当前ThreadId，发送数据。 */ public void run() { LOG.info("Producer: start
taOutputStream对象：out，使用out的write方法写入数据。 调用fSystem的append接口创建FSDataOutputStream对象：out，使用out的write方法追加写入数据。 调用fSystem的open接口创建FSDataInputStrea
HetuEngine支持物化视图及自动刷新。 HetuEngine支持配置IoTDB数据源。 Hudi 升级到0.11.0版本。 IoTDB 新增组件，一体化收集、存储、管理与分析物联网时序数据的服务。 集群管理 支持补丁在线推送及更新。 组件版本信息 表1 MRS组件版本信息 组件
bigdata.kafka.example.ProducerMultThread类的run方法中，用于实现多线程生产数据。 代码样例 /** * 指定Key值为当前ThreadId，发送数据。 */ public void run() { LOG.info("Producer: start
<priority>：指定任务的优先级，其取值可为：VERY_HIGH、HIGH、NORMAL、LOW、VERY_LOW。 [path1]：指数据输入路径。 [path2]：指数据输出路径。 例如，将“/opt/client/HDFS/hadoop/share/hadoop/mapreduce/had
COLUMNS (col_name, ...); 参数描述 表1 DROP COLUMNS参数描述 参数 描述 db_name 数据库名。若未指定，则选择当前数据库。 table_name 表名。 col_name 表中的列名称。支持多列。列名称包含字母，数字和下划线（_）。 注意事项
<priority>：指定任务的优先级，其取值可为：VERY_HIGH、HIGH、NORMAL、LOW、VERY_LOW。 [path1]：指数据输入路径。 [path2]：指数据输出路径。 例如，将“/opt/client/HDFS/hadoop/share/hadoop/mapreduce/had
Producer API生产数据。 sh kafka-console-producer.sh --broker-list <Kafka集群IP:9092> --topic <Topic名称> --old-producer -sync Old Consumer API消费数据。 sh kafka-console-consumer
insert_overwrite_table：动态分区执行insert overwrite，该操作并不会立刻删除全表做overwrite，会逻辑上重写hudi表的元数据，无用数据后续由hudi的clean机制清理。效率比bulk_insert + overwrite 高 upsert hoodie.datasource
删除job_file_list文件中正在运行中的任务，确保在删除过期数据时不会误删正在运行任务的数据。 cat run_job_list | while read line; do sed -i "/$line/d" job_file_list; done 删除过期数据。 cat job_file_list |
examples.FemaleInfoCollection： object CollectFemaleInfo { //表结构，后面用来将文本数据映射为df case class FemaleInfo(name: String, gender: String, stayTime:
examples.FemaleInfoCollection： object FemaleInfoCollection { //表结构，后面用来将文本数据映射为df case class FemaleInfo(name: String, gender: String, stayTime:
('table_blocksize'='128'); 对于不需要高精度的度量，无需使用numeric (20,0)数据类型，建议使用double数据类型来替换numeric (20,0)数据类型，以提高查询性能。 在一个测试用例中，使用double来替换numeric (20, 0)，查询时
max_memory_usage = 128000000000; #128G 如果没有上述大小内存可用，ClickHouse可以通过如下设置将“溢出”数据到磁盘。建议将max_memory_usage设置为max_bytes_before_external_group_by大小的两倍。 set
与新生代的比值为2:1，新生代占整个堆空间的1/3，老年代占2/3。 开发Flink应用程序时，优化DataStream的数据分区或分组操作。 当分区导致数据倾斜时，需要考虑优化分区。 避免非并行度操作，有些对DataStream的操作会导致无法并行，例如WindowAll。 keyBy尽量不要使用String。
MyGenericUDAFEvaluator implements Closeable { 表分区优化建议 当数据量较大，且经常需要按天统计时，建议使用分区表，按天存放数据。 为了避免在插入动态分区数据的过程中，产生过多的小文件，在执行插入时，在分区字段上加上distribute by。 存储文件格式优化建议
--savepoint 20210318155750 如果commit写入导致元数据冲突异常，执行commit rollback、savepoint rollback能回退数据，但不能回退Hive元数据，只能删除Hive表然后手动进行同步刷新。 commit rollback只能回
--savepoint 20210318155750 若commit写入导致元数据冲突异常，执行commit rollback、savepoint rollback能回退数据，但不能回退Hive元数据，只能删除Hive表然后手动进行同步刷新。 commit rollback只能回
examples.FemaleInfoCollection： object FemaleInfoCollection { //表结构，后面用来将文本数据映射为df case class FemaleInfo(name: String, gender: String, stayTime:
examples.FemaleInfoCollection： object FemaleInfoCollection { //表结构，后面用来将文本数据映射为df case class FemaleInfo(name: String, gender: String, stayTime:
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