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些临时文件，但是当Job对应的Yarn任务异常退出时，这些临时文件不会被清理，长时间积攒导致该临时目录下的文件数量越来越多，占用存储空间越来越多。 处理步骤 登录集群客户端。 以root用户登录任意一个Master节点，用户密码为创建集群时用户自定义的密码。 如果集群开启Kerb
IoTDB自定义函数（UDF）样例程序 功能简介 该样例代码介绍如何实现一个简单的IoTDB自定义函数（UDF）。 详细信息可以参考UDF样例程序与操作章节。 代码样例 以下为代码片段示例： package com.huawei.bigdata.iotdb; import org
IoTDB自定义函数（UDF）样例程序 功能简介 该样例代码介绍如何实现一个简单的IoTDB自定义函数（UDF）。 详细信息可以参考UDF样例程序与操作章节。 代码样例 以下为代码片段示例： package com.huawei.bigdata.iotdb; import org
)”和“密钥存储密码(keystore-password)”。 keystore-type JKS SSL启用后密钥存储类型。 keystore - SSL启用后密钥存储文件路径，开启SSL后，该参数必填。 keystore-password - SSL启用后密钥存储密码，开启ssl后，该参数必填。
version和invalid TType错误 问题 Impala集群查询数据的时候出现bad version和invalid TType错误，如何解决？ 回答 通常为Impala元数据未更新导致的，使用invalidate metadata <table>手动刷新该报错表的元数据。 父主题：
table_name 现有表名。 new_table_name 现有表名的新表名。 注意事项 并行运行的查询（需要使用表名获取路径，以读取CarbonData存储文件）可能会在此操作期间失败。 不允许二级索引表重命名。 示例 ALTER TABLE carbon RENAME TO carbondata;
2.0及之后版本。 命令功能 用于根据配置对Timeline上的Instant进行clean，删除老旧的历史版本文件，以减少hudi表的数据存储及读写压力。 命令格式 RUN CLEAN ON tableIdentifier; RUN CLEAN ON tablelocation;
HDFS应用开发规则 HDFS NameNode元数据存储路径 NameNode元数据信息的默认存储路径为“${BIGDATA_DATA_HOME}/namenode/data”，该参数用于确定HDFS文件系统的元数据信息的保存路径。 HDFS需要开启NameNode镜像备份 NameNode的镜像备份参数为“fs
者文件系统进行处理。查询下推能带来以下好处： 提升整体的查询性能。 减少HetuEngine和数据源之间的网络流量。 减少远端数据源的负载。 HetuEngine对查询下推的具体支持情况，依赖于具体的Connector，以及Connector相关的底层数据源或存储系统。 数据源集
Kafka接口来获取单词记录，然后把单词记录分类统计，得到每个单词记录数。 数据规划 StructuredStreaming样例工程的数据存储在Kafka组件中。向Kafka组件发送数据（需要有Kafka权限用户）。 确保集群安装完成，包括HDFS、Yarn、Spark和Kafka。
读取Hudi cow表视图 实时视图读取（Hive，SparkSQL为例）：直接读取Hive里面存储的Hudi表即可，${table_name}表示表名称。 select count(*) from ${table_name}; 实时视图读取（Spark dataSource A
配置Hudi通过IAM委托访问OBS 参考配置MRS集群通过IAM委托对接OBS完成存算分离集群配置后，即可在spark-shell中创建Hudi COW表存储到OBS中。 Hudi对接OBS 使用安装客户端用户登录客户端安装节点。 配置环境变量。 source 客户端安装目录/bigdata_env
配置Hudi通过Guardian访问OBS 参考配置Guardian服务对接OBS完成Guardian对接OBS后，即可在spark-shell中创建Hudi COW表存储到OBS中。 Hudi对接OBS 使用客户端安装用户登录客户端安装节点。 配置环境变量。 source 客户端安装目录/bigdata_env
配置Flink任务并行度 操作场景 并行度控制任务的数量，影响操作后数据被切分成的块数。调整并行度让任务的数量和每个任务处理的数据与机器的处理能力达到更优。 查看CPU使用情况和内存占用情况，当任务和数据不是平均分布在各节点，而是集中在个别节点时，可以增大并行度使任务和数据更均匀
设置Spark Core并行度 操作场景 并行度控制任务的数量，影响shuffle操作后数据被切分成的块数。调整并行度让任务的数量和每个任务处理的数据与机器的处理能力达到更优。 查看CPU使用情况和内存占用情况，当任务和数据不是平均分布在各节点，而是集中在个别节点时，可以增大并行度使任务和数
binary) 是WKT的二进制表示形式，解决了WKT表达方式冗余的问题，便于传输和在数据库中存储相同的信息。 GeoJSON一种JSON格式的Feature信息输出格式，它便于被JavaScript等脚本语言处理，OpenLayers等地理库便是采用GeoJSON格式。此外，TopoJSON等更精简的扩展格式。
log和老数据文件合并。 Hudi表存储 Hudi在写入数据时会根据设置的存储路径、表名、分区结构等属性生成Hudi表。 Hudi表的数据文件，可以使用操作系统的文件系统存储，也可以使用HDFS这种分布式的文件系统存储。为了后续分析性能和数据的可靠性，一般使用HDFS进行存储。以HDFS存储来看，一个Hudi表的存储文件分为两类。
log和老数据文件合并。 Hudi表存储 Hudi在写入数据时会根据设置的存储路径、表名、分区结构等属性生成Hudi表。 Hudi表的数据文件，可以使用操作系统的文件系统存储，也可以使用HDFS这种分布式的文件系统存储。为了后续分析性能和数据的可靠性，一般使用HDFS进行存储。以HDFS存储来看，一个Hudi表的存储文件分为两类。
更好的执行性能。 自动处理数据倾斜 在执行SQL语句时，若存在数据倾斜，可能导致单个executor内存溢出、任务执行缓慢等问题。启动Adaptive Execution特性后，Spark SQL能自动处理数据倾斜场景，对倾斜的分区，启动多个task进行处理，每个task读取若干
好的执行性能。 自动处理数据倾斜。 在执行SQL语句时，如果存在数据倾斜，可能导致单个executor内存溢出、任务执行缓慢等问题。启动Adaptive Execution特性后，Spark SQL能自动处理数据倾斜场景，对倾斜的分区，启动多个task进行处理，每个task读取部
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