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FemaleInfoCollectionPrint： // 参数解析: // <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。
colum_a='value1'; 则估算查询的最终条数为1000000 * 1/50 = 20000条，选择率为2%。 以下以TPC-DS Q3为例来介绍CBO是如何调整Join顺序的。 select dt.d_year, item.i_brand_id brand_id,
重不一致。 需要重新设计key，以更小粒度的key使得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shuf
e-site.xml配置文件，此配置文件上设置“hadoop.security.authentication”为“kerberos”。 解决办法 属于用户使用不当。对于本业务应用来说，若要解决此问题，可以参考如下几种办法： 方法1： 直接参考Hive组件的“jdbc-examples”样例工程，将core-site
新的数据分布情况。 表：执行COMPUTE STATS FOR TABLE src命令计算表的统计信息，统计信息包括记录条数、文件数和物理存储总大小。 列： 执行COMPUTE STATS FOR TABLE src ON COLUMNS命令计算所有列的统计信息。 执行COMPUTE
HTML输入 文件输出 固定宽度文件输入 文件输出 图3 算子操作方法示意 设置数据保存信息并运行作业 单击“下一步”，进入“输出设置”界面，在“存储类型”中选择“HDFS”，设置数据保存方式。 表4 输出设置参数 参数名 说明 示例 文件类型 文件导入后保存的类型： “TEXT_FILE”：导入文本文件并保存为文本文件
口，用户输入脚本后，工具会返回相应信息到交互窗口。 批量模式 通过执行“sqoop2-shell”脚本，带一个文件名作为参数，该文件中按行存储了多条命令，sqoop-shell工具将会按顺序执行文件中所有命令；或者在“sqoop2-shell”脚本后面通过“-c”参数附加一条命令，一次只执行一条命令。
/srv/BigData/hadoop/data1/flumeserver/checkpoint transactionCapacity 事务大小：即当前channel支持事务处理的事件个数。建议和Source的batchSize设置为同样大小，不能小于batchSize。 61200 hdfs.path 写入HDFS的目录，此参数不能为空。
JOIN时小表为右表。 Flink作业大小表Join去重 在双流关联的业务模型中，关联算子接收到其中一个流发送的大量重复数据，则会导致下游算子需要处理大量重复数据，影响作业性能。 如A表字段（P1，A1，A2）使用如下方式关联B表字段（P1，B1，B2，B3）生成C的场景中，B表信息发生
则推荐使用“Nullify”脱敏策略。 对于不支持的数据类型，如果配置了脱敏策略或输出列涉及脱敏传递，最终都按“Nullify”脱敏策略处理。 配置Spark动态脱敏 修改JDBCServer实例配置，登录FusionInsight Manager页面，选择“集群 > 服务 >
format”一致。 yyyyMMdd file.format.iscompressed 待导入的文件是否为压缩文件。 false storage.type 存储类型。待导入文件最终保存的类型，分别有HDFS、HBase、Hive等。 HDFS schedule-tool工具支持同时配置多个作业。配置多个作业时，表2中“job
taken: 0.18 seconds, Fetched 1 row(s) 查看Spark应用运行结果。 通过指定文件查看运行结果数据。 结果数据的存储路径和格式由Spark应用程序指定。 通过Web页面查看运行情况。 登录Manager主页面。在服务中选择Spark2x。 进入Spark
据分布均匀和查询吞吐均衡。 数据均匀是为了避免某些桶的数据存在倾斜影响数据均衡和查询效率。 查询吞吐利用查询SQL的分桶剪裁优化避免了全桶扫描，以提升查询性能。 分桶列的选取：优先考虑数据较为均匀且常用于查询条件的列作为分桶列。 可使用以下方法分析是否会导致数据倾斜： SELECT
more 原因分析 业务量大导致连接HiveServer单个节点最大连接数超过了200，需要调大连接HiveServer实例的最大连接数。 解决办法 进入Hive服务配置页面： MRS 3.x之前版本，单击集群名称，登录集群详情页面，选择“组件管理 > Hive > 服务配置”，单击
void init() throws ClassNotFoundException { // 认证用的密码写入代码中或者明文存储都有很大的安全风险，建议在配置文件或者环境变量中密文存放，使用时解密，确保安全; // 本示例以密码保存在环境变量中来实现
否则会导致IoTDB启动失败。 查询场景调优举例：如果查询的范围比较大，单个序列10000个点以上，JVM分配内存的20% / 序列数 > 160K，即为默认配置下存储引擎对查询最友好的状态。 序列和内存大小举例：500万序列，对应内存配置为：-Xms128G -Xmx128G write_read_sc
format”一致。 yyyyMMdd file.format.iscompressed 待导入的文件是否为压缩文件。 false storage.type 存储类型。待导入文件最终保存的类型，分别有HDFS、HBase、Hive等。 HDFS schedule-tool工具支持同时配置多个作业。配置多个作业时，表2中“job
taken: 0.18 seconds, Fetched 1 row(s) 查看Spark应用运行结果。 通过指定文件查看运行结果数据。 结果数据的存储路径和格式由Spark应用程序指定。 通过Web页面查看运行情况。 登录Manager主页面。在服务中选择Spark2x。 进入Spark
权限 策略中针对资源可配置各种访问条件，例如文件的读写，具体可以配置允许条件、拒绝条件以及例外条件等。 权限机制 MRS集群采用LDAP存储用户和用户组的数据；角色的定义信息保存在关系数据库中，角色和权限的对应关系则保存在组件侧。 MRS使用Kerberos进行统一认证。 用户权限校验流程大致如下：
详细操作步骤请参考创建共享型负载均衡器。 登录华为云管理控制台，在服务列表中选择“网络 > 弹性负载均衡 ELB”。 在“负载均衡器”界面右上方单击“购买弹性负载均衡”。 在“购买弹性负载均衡”界面，配置以下参数，其他参数保持默认即可： 实例类型：选择“共享型”。 计费模式：选择“按需计费”。
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