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RegionServer处理put请求的数据，会将数据写入memstore和hlog， 当memstore大小达到设置的“hbase.hregion.memstore.flush.size”参数值大小时，memstore就会刷新到HDFS生成HFile。 当当前region的列簇的HFile数量达到“hbase
根据业务实际需要，在“用户组”添加的所有组中选择一个组作为用户创建目录和文件的主组。 下拉列表包含“用户组”中添加的全部组。 由于一个用户可以属于多个组（包括主组和附属组，主组只有一个，附属组可以有多个），设置用户的主组是为便于维护以及遵循hadoop社区的权限机制。此外用户的主组和其他组在权限控制方面，作用一致。
功能介绍 在Flink应用中，调用flink-connector-kafka模块的接口，生产并消费数据。 代码样例 用户在开发前需要使用对接安全模式的Kafka，则需要引入FusionInsight的kafka-clients-*.jar，该jar包可在Kafka客户端目录下获取。
功能介绍 在Flink应用中，调用flink-connector-kafka模块的接口，生产并消费数据。 代码样例 用户在开发前需要使用对接安全模式的Kafka，则需要引入FusionInsight的kafka-clients-*.jar，该jar包可在Kafka客户端目录下获取。
ckpoint，则需要对应用中的DStream checkpoint对象进行序列化，序列化时会用到dstream.context。 dstream.context是Streaming Context启动时从output Streams反向查找所依赖的DStream，逐个设置context。如果Spark
说明 set <key>=<value> 设置特定配置变量（键）的值。 说明： 若变量名拼错，Beeline不会显示错误。 set 打印由用户或Hive覆盖的配置变量列表。 set -v 打印Hadoop和Hive的所有配置变量。 add FILE[S] <filepath> <filepath>*
ckpoint，则需要对应用中的DStream checkpoint对象进行序列化，序列化时会用到dstream.context。 dstream.context是Streaming Context启动时从output Streams反向查找所依赖的DStream，逐个设置context。若Spark
Storm核心数据结构，是消息传递的基本单元，不可变Key-Value对，这些Tuple会以一种分布式的方式进行创建和处理。 Stream Storm的关键抽象，是一个无边界的连续Tuple序列。 Topology 在Storm平台上运行的一个实时应用程序，由各个组件（Component）组成的一个DAG（Directed
这些函数假定输入字符串包含有效的UTF-8编码的Unicode代码点。不会显式检查UTF-8数据是否有效，对于无效的UTF-8数据，函数可能会返回错误的结果。可以使用from_utf8来更正无效的UTF-8数据。 此外，这些函数对Unicode代码点进行运算，而不是对用户可见的字符（或字形群集
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