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OpenTSDB样例程序开发思路 通过典型场景，您可以快速学习和掌握OpenTSDB的开发过程，并且对关键的接口函数有所了解。 场景说明 假定用户开发一个应用程序，用于记录和查询城市的气象信息，记录数据如下表表1，表2和表3所示。 表1 原始数据 城市 区域 时间 温度 湿度 Shenzhen
查找当前DB的Hive临时表，最后查找当前DB的Hive持久化表。 图1 Spark表管理层次 当Session退出时，用户操作相关的临时表将自动删除。建议用户不要手动删除临时表。 删除临时表时，其优先级与查询相同，从高到低为Spark临时表、Hive临时表、Hive持久化表。如
MR分布式缓存功能无法使用 /user/hive 固定目录 Hive相关数据存储的默认路径，包含依赖的spark lib包和用户默认表数据存储位置等 否 用户数据丢失 /user/omm-bulkload 临时目录 HBase批量导入工具临时目录 否 HBase批量导入任务失败 /user/hbase
查找当前DB的Hive临时表，最后查找当前DB的Hive持久化表。 图1 Spark表管理层次 当Session退出时，用户操作相关的临时表将自动删除。建议用户不要手动删除临时表。 删除临时表时，其优先级与查询相同，从高到低为Spark临时表、Hive临时表、Hive持久化表。如
支持结构化数据模型。 通过结合所有以上属性，Kudu的目标是支持在当前Hadoop存储技术上难以实现或无法实现的应用。 Kudu的应用场景有： 需要最终用户立即使用新到达数据的报告型应用。 同时支持大量历史数据查询和细粒度查询的时序应用。 使用预测模型并基于所有历史数据定期刷新预测模型来做出实时决策的应用。
HDFS分布式并行计算框架。Hive进行数据分析时，会将用户提交的HQL语句解析成相应的MapReduce任务并提交MapReduce执行。 Hive与Tez的关系 Tez是Apache的开源项目，它是一个支持有向无环图的分布式计算框架，Hive使用Tez引擎进行数据分析时，会将用户提交的HQL语句解析成相应的Tez任务并提交Tez执行。
shuffle操作时SASL认证的超时时间。单位：秒。 120s spark.shuffle.io.connectionTimeout shuffle操作时连接远程节点的超时时间。单位：秒。 120s spark.network.timeout 所有涉及网络连接操作的超时时间。单位：秒。 360s 回答
shuffle操作时SASL认证的超时时间。单位：秒。 120s spark.shuffle.io.connectionTimeout shuffle操作时连接远程节点的超时时间。单位：秒。 120s spark.network.timeout 所有涉及网络连接操作的超时时间。单位：秒。 360s 回答
得task大小合理化。 修改并行度。 优化数据结构 把数据按列存放，读取数据时就可以只扫描需要的列。 使用Hash Shuffle时，通过设置spark.shuffle.consolidateFiles为true，来合并shuffle中间文件，减少shuffle文件的数量，减少文
得task大小合理化。 修改并行度。 优化数据结构 把数据按列存放，读取数据时就可以只扫描需要的列。 使用Hash Shuffle时，通过设置spark.shuffle.consolidateFiles为true，来合并shuffle中间文件，减少shuffle文件的数量，减少文
得task大小合理化。 修改并行度。 优化数据结构 把数据按列存放，读取数据时就可以只扫描需要的列。 使用Hash Shuffle时，通过设置spark.shuffle.consolidateFiles为true，来合并shuffle中间文件，减少shuffle文件的数量，减少文
该特性可以通过下面的配置项开启： spark.sql.statistics.histogram.enabled：指定是否开启直方图功能，默认为false。 配置参数 登录FusionInsight Manager系统，选择“集群 > 待操作集群的名称 > 服务 > Spark2x > 配置”，单击“全部配置”，搜索以下参数。
该特性可以通过下面的配置项开启： spark.sql.statistics.histogram.enabled：指定是否开启直方图功能，默认为false。 配置参数 登录FusionInsight Manager系统，选择“集群 > 服务 > Spark2x > 配置”，单击“全部配置”，搜索以下参数。 参数
约束与限制 搬迁数据量较大时，对网络通信要求较高，执行搬迁任务时，可能会影响其他业务，建议在业务空闲期进行数据迁移任务。 迁移Hive数据 登录CDM管理控制台。 创建CDM集群，该CDM集群的安全组、虚拟私有云、子网需要和迁移目的端集群保持一致，保证CDM集群和MRS集群之间网络互通。
支持结构化数据模型。 通过结合所有以上属性，Kudu的目标是支持在当前Hadoop存储技术上难以实现或无法实现的应用。 Kudu的应用场景有： 需要最终用户立即使用新到达数据的报告型应用。 同时支持大量历史数据查询和细粒度查询的时序应用。 使用预测模型并基于所有历史数据定期刷新预测模型来做出实时决策的应用。
生产者通过此参数值，创建与Broker之间的连接。 sasl.kerberos.service.name 服务名。 Kafka集群运行，所使用的Kerberos用户名（需配置为kafka）。 key.serializer 消息Key值序列化类。 指定消息Key值序列化方式。 value.serializer
API：提供基于窗口的API。 资源调度器：新增基于资源的调度器插件，可以在拓扑定义时指定可使用的最大资源，并且通过配置的方式指定用户的资源配额，从而管理该用户名下的拓扑资源。 State Management：提供带检查点机制的Bolt接口，当事件失败时，Storm会自动管理bolt的状态并且执行恢复。
hetu.job.hdfs.monitor.dir 监控HetuEngine作业的大目录监控路径，不允许监控根目录。 如果需要监控的目录包含用户目录等可变目录使用/*/代替。 hdfs://hacluster/hetuserverhistory/*/coordinator/ hetu
生产者通过此参数值，创建与Broker之间的连接。 sasl.kerberos.service.name 服务名。 Kafka集群运行，所使用的Kerberos用户名（需配置为kafka）。 key.serializer 消息Key值序列化类。 指定消息Key值序列化方式。 value.serializer
EXISTS] db_name [PROPERTIES ("key"="value", ...)]; 使用示例 使用具有Doris管理权限的用户通过MySQL客户端连接到Doris。 执行以下命令创建数据库example_db： create database if not exists
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