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precombine字段一致的场景。 DWS表中必须包含precombine字段与主键。 默认为Hudi内置字段_hoodie_event_time，如果不使用，需要设置“enable.sink.precombine”参数，例如： 单击“确定”，Hudi作业参数配置完成。 配置DWS作业参数。 在作业参数配
分布式模式下，应注意Driver和Executor之间的参数传递 在Spark编程时，总是有一些代码逻辑中需要根据输入参数来判断，这种时候往往会使用这种方式，将参数设置为全局变量，先给定一个空值（null），在main函数中，实例化SparkContext对象之前对这个变量赋值。然而，在分布式模式下，执行
Flink Join样例程序开发思路 场景说明 假定某个Flink业务1每秒就会收到1条消息记录，消息记录某个用户的基本信息，包括名字、性别、年龄。另有一个Flink业务2会不定时收到1条消息记录，消息记录该用户的名字、职业信息。 基于某些业务要求，开发的Flink应用程序实现功
Flink Join样例程序开发思路 场景说明 假定某个Flink业务1每秒就会收到1条消息记录，消息记录某个用户的基本信息，包括名字、性别、年龄。另有一个Flink业务2会不定时收到1条消息记录，消息记录该用户的名字、职业信息。 基于某些业务要求，开发的Flink应用程序实现功
MRS集群节点如何进行操作系统漏洞升级 用户问题 EulerOS系统底层存在漏洞时，MRS集群如何进行操作系统漏洞升级？ 问题现象 在使用安全软件测试集群时，发现有EulerOS系统底层存在漏洞。 原因分析 MRS集群内服务部署在EulerOS系统中，因此需要进行漏洞升级。 处理步骤
创建FlinkServer数据连接 操作场景 通过数据连接，访问不同的数据服务，当前FlinkServer支持HDFS、Kafka、Redis类型的数据连接。 创建数据连接 访问Flink WebUI，请参考访问FlinkServer WebUI界面。 选择“系统管理 > 数据连接管理”，进入数据连接管理页面。
组件操作用户（例如developuser） 创建输入Topic和输出Topic，与样例代码中指定的Topic名称保持一致，输出Topic的清理策略设置为compact。 kafka-topics.sh --create --zookeeper quorumpeer实例IP地址:ZooKeeper客户端连接端口/kafka
在FusionInsight Manager界面，选择“运维 > 日志 > 下载”。 在“服务”中勾选“NodeAgent”，单击“确定”。 单击右上角的设置日志收集的“开始时间”和“结束时间”分别为告警产生时间的前后10分钟，单击“下载”。 请联系运维人员，并发送已收集的故障日志信息。 告警清除
SQLDefender: Distributed DDL ALTER UPDATE queries are undesirable. ... 如果防御规则设置的是拦截，则命令执行失败，系统回显信息如下： ... DB::Exception: Distributed DDL ALTER TABLE
--lines-terminated-by 设定行分隔符，和hive表或hdfs文件保持一致 --mysql-delimiters MySQL默认分隔符设置 export参数 --input-fields-terminated-by 字段分隔符 --input-lines-terminated-by
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
Flink Join样例程序开发思路 场景说明 假定某个Flink业务1每秒就会收到1条消息记录，消息记录某个用户的基本信息，包括名字、性别、年龄。另有一个Flink业务2会不定时收到1条消息记录，消息记录该用户的名字、职业信息。 基于某些业务要求，开发的Flink应用程序实现功
Flink Stream SQL Join应用开发思路 假定某个Flink业务1每秒就会收到1条消息记录，消息记录某个用户的基本信息，包括名字、性别、年龄。另有一个Flink业务2会不定时收到1条消息记录，消息记录该用户的名字、职业信息。 基于某些业务要求，开发的Flink应用程
Kafka应用开发简介 Kafka简介 Kafka是一个分布式的消息发布-订阅系统。它采用独特的设计提供了类似JMS的特性，主要用于处理活跃的流式数据。 Kafka有很多适用的场景：消息队列、行为跟踪、运维数据监控、日志收集、流处理、事件溯源、持久化日志等。 Kafka有如下几个特点：
Flink Join样例程序开发思路 场景说明 假定某个Flink业务1每秒就会收到1条消息记录，消息记录某个用户的基本信息，包括名字、性别、年龄。另有一个Flink业务2会不定时收到1条消息记录，消息记录该用户的名字、职业信息。 基于某些业务要求，开发的Flink应用程序实现功
如果集群启用了Kerberos认证，则需要在工作环境准备CSV文件，然后可以使用开源HDFS命令，参考5将文件从工作环境导入HDFS，并设置Spark组件用户在HDFS中对文件有读取和执行的权限。 例如，HDFS的“tmp”目录有一个文件“data.csv”，内容如下： x123
在主集群的FusionInsight Manager界面，选择“运维 > 日志 > 下载”。 在“服务”中勾选待操作集群的“Yarn”。 单击右上角的设置日志收集的“开始时间”和“结束时间”分别为告警产生时间的前后10分钟，单击“下载”。 请联系运维人员，并发送已收集的故障日志信息。 告警清除
Channel和Kafka Sink，如图2所示。 图2 Flume配置工具示例 双击对应的source、channel以及sink，根据实际环境并参考表1设置对应的配置参数。 如果想在之前的“properties.propretites”文件上进行修改后继续使用，则登录Manager，选择“集群
Channel和Kafka Sink，如图2所示。 图2 Flume配置工具示例 双击对应的source、channel以及sink，根据实际环境并参考表1设置对应的配置参数。 如果想在之前的“properties.propretites”文件上进行修改后继续使用，则登录Manager，选择“集群
BIGINT FLOAT DOUBLE DOUBLE DOUBLE TEXT VARCHAR IoTDB数据源功能增强 IoTDB可为时间序列设置任意标签字段，HetuEngine侧查询可将IoTDB的这些标签字段与其他数据源进行融合查询。 IoTDB数据库节点到时间序列中的任意节点
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