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返回表的近似统计信息。 返回每一列的统计信息。 列 描述 column_name 列名（汇总行为NULL） data_size 列中所有值的总大小（以字节为单位） distinct_values_count 列中不同值的数量 nulls_fraction 列中值为NULL的部分 row_count
Database名称，由字母、数字和下划线（_）组成。 table_name Database中的表名，由字母、数字和下划线（_）组成。 using 参数hudi，定义和创建Hudi table。 table_comment 表的描述信息。 location_path HDFS路径，指定该路径Hudi表会创建为外表。
配置HFile中block块的大小，不同的block块大小，可以影响HBase读写数据的效率。越大的block块，配合压缩算法，压缩的效率就越好；但是由于HBase的读取数据是以block块为单位的，所以越大的block块，对于随机读的情况，性能可能会比较差。 如果要提升写入的性能，一般扩大到
您可以使用org.apache.hadoop.hbase.hindex.client.HIndexAdmin中提供的方法来管理HIndexes。 这个类提供了启用/禁用现有索引的方法。 根据用户是否想要启用/禁用表，HIndexAdmin提供以下API： disableIndices ()
影响范围 涉及版本 MRS 3.x 涉及模块 管理面：不涉及该漏洞 租户面：Manager（Web+Controller+nodeagent）、Kafka、Flink MRS 3.1.0.x执行以下章节： 修复Manager Web 修复Manager Controller 修复Manager
FE（角色） > 自定义”，新增自定义参数“broker_timeout_ms”，默认值为10秒，需适当调大该参数值，如1000，并重启配置过期的FE实例。 父主题： Doris常见问题
在进行应用开发时，要准备的本地开发环境如表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是否正常。 表1 开发环境 准备项 说明 操作系统 开发环境：Windows系统，推荐Windows7以上版本。 运行环境：Linux系统。 安装JDK和Maven 开发环境的基本配置：Java
假定某个业务Kafka每30秒就会收到5个用户的消费记录。Hbase的table1表存储用户历史消费的金额信息。 现table1表有10条记录，表示有用户名分别为1-10的用户，用户的历史消费金额初始化都是0元。 基于某些业务要求，开发的Spark应用程序实现如下功能： 实时累加计算用户的消费金额信息：即用
} Storm不支持将HDFS的目的文件路径设置为HDFS的SM4加密分区。 部署运行及结果查看 导出本地jar包，请参见打包Strom样例工程应用。 将1导出的本地Jar包，4中获取的配置文件和5中获取的jar包合并统一打出完整的业务jar包，请参见打包Strom应用业务。
policy 要使用的清理策略。Hudi将删除旧版本的parquet文件以回收空间。 任何引用此版本文件的查询和计算都将失败。需要确保数据保留的时间超过最大查询执行时间。 KEEP_LATEST_COMMITS hoodie.cleaner.commits.retained 保留的提交数。因
<batchTime>为Streaming分批的处理间隔。 // <windowTime>为统计数据的时间跨度,时间单位都是秒。 // <topics>为Kafka中订阅的主题，多以逗号分隔。 // <brokers>为获取元数据的kafka地址。 public class
表1 参数描述 参数 描述 tableIdentifier Hudi表的名称。 tablelocation Hudi表的存储路径。 hoodie.archive.file.cleaner.policy 清理归档文件的策略：目前仅支持KEEP_ARCHIVED_FILES_BY_SIZ
通过“AS”关联分布式表和本地表，保证分布式表的字段定义跟本地表一致。 分布式表引擎的参数说明： default_cluster：集群名称。 default：本地表所在库名。 my_table_local：本地表名。 rand()：可选参数，分片键（sharding key），可以是表中一列的原始数据（如did），也可以是函数调用的结果。
setupIOstreams(Client.java:720) 原因分析 HDFS的客户端和服务端数据传输走的rpc协议，该协议有多种加密方式，由hadoop.rpc.protection参数控制。 如果客户端和服务端的hadoop.rpc.protection参数的配置值不一样，即会报No common protection
changelog与CDC格式的数据类似，只不过存储的方式不同，CDC格式数据会将更新前和更新后的数据在一行记录，而changelog数据会将更新数据拆分成两行，一行是对更新前数据的删除操作，一行是更新后的数据插入操作记录。Flink在计算的时候会将基于更新数据的聚合结果删除，再将基于更新后数据的计算结果插入。ch
Manager管理界面，修改JDBCServer的参数“spark.authenticate.enableSaslEncryption”值为“false”，并重启对应的实例。 客户端作业： 客户端应用在提交应用的时候，修改spark-defaults.conf配置文件的“spark
在Windows环境下的IntelliJ IDEA开发环境中，确认配置HetuEngine应用安全认证中得到的“user.keytab”和“krb5.conf”文件放到“resources”目录下，并根据实际路径和用户名修改“jaas-zk.conf”文件中的配置参数。 图1 将认证文件放置在resources目录下
db_name 数据库名。如果未指定，则选择当前数据库。 table_name 表名。 col_name data_type 带数据类型且用逗号分隔的列的名称。列名称包含字母，数字和下划线（_）。 说明： 创建CarbonData表时，不要将列名命名为tupleId，PositionId和P
限制，最终生效值为两者的乘积。 需要综合考虑核心表业务请求量以及时延要求，核心表时延要求越高/请求越多，建议设置越小的值，通常可设置为：0.5~1.0。 可根据实际业务需求单独或同时开启两种过载控制，RegionServer队列过载控制适用于存在大请求过载的场景，RegionServer
需要清理无效数据文件的Hudi表的表名，必选。 op_type 命令运行模式，可选，默认值为dry_run，取值：dry_run、repair、undo、query。 dry_run：显示需要清理的无效数据文件。 repair：显示并清理无效的数据文件。 undo：恢复已清理的数据文件。
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