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动态过滤 开启动态过滤有助于Hive连接器的Join算子的计算优化。可参考调整HetuEngine动态过滤。 带分区条件查询 建立分区表并且查询带分区过滤条件有助于过滤部分分区数据，从而提高性能。
如果该主机没有域名，则运行样例程序会有如下报错： 此时需要用户设置系统的环境变量USERDNSDOMAIN以规避该问题，具体如下： 单击“计算机”右键，选择“属性”，然后选择“高级系统设置 > 高级 > 环境变量”。
Aggregate模型可以通过预聚合，极大地降低聚合查询时所需扫描的数据量和查询的计算量，非常适合有固定模式的报表类查询场景。但是该模型对count(*)查询不友好。同时因为固定了Value列上的聚合方式，在进行其他类型的聚合查询时，需要考虑语义正确性。
private IntWritable timeInfo = new IntWritable(1); /** * 分布式计算 * * @param key Object : 原文件位置偏移量。
need_auto_refresh： 管理计算实例时，预先创建维护实例后，可通过设置need_auto_refresh为true，创建具备自动刷新能力的物化视图，它会自动创建并提交物化视图刷新任务，在此基础上，可对refresh_duration，start_refresh_ahead_of_expiry
增加并行性还需考虑的重要一点是集群中实际可用的CPU核数，确保并行计算数不超过实际CPU核数的75%至80%。 CPU核数约等于： 并行任务数x扫描仪线程数。其中并行任务数为分割数和执行器数x执行器核数两者之间的较小值。 数据加载性能调优 数据加载性能调优与查询性能调优差异很大。
Flink作为大数据计算和分析平台，对客户输入的数据是否包含敏感信息无法感知，因此需要客户保证输入数据是脱敏的。 客户可以根据应用环境，权衡配置安全与否。 任何与安全有关的问题，请联系运维人员。 父主题： Flink用户权限管理
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select JARO_DISTANCE('hello', 'hell');-- 0.9333333333333332 FNV_HASH(type v) 描述：计算字符串的hash值。
Aggregate模型可以通过预聚合，极大地降低聚合查询时所需扫描的数据量和查询的计算量，非常适合有固定模式的报表类查询场景。但是该模型对count(*) 查询不友好。同时因为固定了Value列上的聚合方式，在进行其他类型的聚合查询时，需要考虑语意正确性。
增加并行性还需考虑的重要一点是集群中实际可用的CPU核数，确保并行计算数不超过实际CPU核数的75%至80%。 CPU核数约等于： 并行任务数x扫描仪线程数。其中并行任务数为分割数和执行器数x执行器核数两者之间的较小值。 数据加载性能调优 数据加载性能调优与查询性能调优差异很大。
Flink作为大数据计算和分析平台，对客户输入的数据是否包含敏感信息无法感知，因此需要客户保证输入数据是脱敏的。 客户可以根据应用环境，权衡配置安全与否。 任何与安全有关的问题，请联系运维人员。 父主题： Flink用户权限管理
CentOS CentOS-7.6版本（CentOS 7.6） 鲲鹏计算(ARM) Euler EulerOS 2.8 CentOS CentOS-7.6版本（CentOS 7.6） 同时为弹性云服务分配足够的磁盘空间，例如“40GB”。
计算最新FsImage的生成时间和当前时间的时间差，判断该时间差是否大于元数据合并周期的三倍。 是，执行16。 否，执行20。 备NameNode合并元数据的功能异常。执行以下命令查看是否为存储空间不足造成。
维表的新增、更新数据需要等到下一次加载周期后，才能被加载进来参与计算。
单击“计算实例”，查看待操作的租户的实例状态，当绿色图标和蓝色图标数量均为“0”时，可执行5配置开启物化视图改写能力。 在“计算实例”页签，在待操作的实例所属租户所在行的“操作”列单击“配置”，进入“配置实例”页签，添加如下自定义参数。
当触发负载均衡后，原来的consumer会重新计算并释放已占用的partitions，此过程需要一定的处理时间，新来的consumer抢占该partitions时很有可能会失败。
RegionServer RegionServer负责提供表数据读写等服务，是HBase的数据处理和计算单元。 RegionServer一般与HDFS集群的DataNode部署在一起，实现数据的存储功能。
表3 分区文件提交触发器相关配置 配置项 默认值 类型 描述 sink.partition-commit.trigger process-time String process-time：基于计算节点的系统时间，它既不需要分区时间提取，也不需要生成watermark。
因为filter之后，RDD的每个partition中都会有很多数据被过滤掉，此时如果照常进行后续的计算，其实每个task处理的partition中的数据量并不是很多，有一点资源浪费，而且此时处理的task越多，可能速度反而越慢。
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