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grep '${BIGDATA_HOME}' | awk '{print $2}' | xargs -I '{}' kill -9 '{}' 命令查找并终止container的进程。 管理员已排除主机的异常或故障后，需要将主机隔离状态取消才能继续使用该主机。 在“主机”界面勾选已隔离的主机，选择“更多
流应用的状态信息，便于任何时间点的任务暂停和恢复。 Flink SQL Table API和SQL借助了Apache Calcite来进行查询的解析，校验以及优化，可以与DataStream和DataSet API无缝集成，并支持用户自定义的标量函数，聚合函数以及表值函数。简化数
--rowkey-columns <arg> 指定源表中组成HBase Rowkey的列，如果有多个列，请使用逗号分隔。 SQL错误导致查询异常、查询数据为空、数据重复都会导致Spark BulkLoad任务执行失败，请保证SQL的正确性，以及Rowkey字段对应的数据组合不会出现重复。
resultDataBuffer(i) //hbase2 row if (!resultData.isEmpty) { // 查询hbase1Value var hbase1Value = "" val it = iteratorArray(i)
Carbon索引文件（.carbonindex）将合并为单个Carbon索引合并文件（.carbonindexmerge）。 这增强了首次查询性能。 参考信息 建议避免对历史数据进行minor compaction，请参考如何避免对历史数据进行minor compaction？ 父主题：
resultDataBuffer[i];//hbase2 row if (!resultData.isEmpty()) { // 查询hbase1Value String hbase1Value = ""; Iterator<Cell>
resultDataBuffer(i) //hbase2 row if (!resultData.isEmpty) { // 查询hbase1Value var hbase1Value = "" val it = iteratorArray(i)
resultDataBuffer[i];//hbase2 row if (!resultData.isEmpty()) { // 查询hbase1Value String hbase1Value = ""; Iterator<Cell>
resultDataBuffer(i) //hbase2 row if (!resultData.isEmpty) { // 查询hbase1Value var hbase1Value = "" val it = iteratorArray(i)
Carbon索引文件（.carbonindex）将合并为单个Carbon索引合并文件（.carbonindexmerge）。 这增强了首次查询性能。 参考信息 建议避免对历史数据进行minor compaction，请参考如何避免对历史数据进行minor compaction？ 父主题：
范围A到Z&a到z&0到9 Boolean 范围true或者false Decimal 默认值是(10,0) ，最大值是(38,38) 说明： 当进行带过滤条件的查询时，为了得到准确的结果，需要在数字后面加上BD。例如，select * from carbon_table where num = 1234567890123456
提升HBase实时写数据效率 操作场景 需要把数据实时写入到HBase中或者对于大批量、连续put的场景。 本章节适用于MRS 3.x及之后版本。 前提条件 调用HBase的put或delete接口，把数据保存到HBase中。 操作步骤 写数据服务端调优 参数入口：登录FusionInsight
的统计信息，结合算子的输入数据集来估计每个算子的输出条数以及字节大小，这些就是执行一个算子的代价。 CBO会调整执行计划，来最小化端到端的查询时间，中心思路2点： 尽早过滤不相关的数据。 最小化每个算子的代价。 CBO优化过程分为2步： 收集统计信息。 根据输入的数据集估算特定算子的输出数据集。
的统计信息，结合算子的输入数据集来估计每个算子的输出条数以及字节大小，这些就是执行一个算子的代价。 CBO会调整执行计划，来最小化端到端的查询时间，中心思路2点： 尽早过滤不相关的数据。 最小化每个算子的代价。 CBO优化过程分为2步： 收集统计信息。 根据输入的数据集估算特定算子的输出数据集。
Loader算子数据处理规则 在Loader导入或导出数据的任务中，每个算子对于原始数据中NULL值、空字符串定义了不同的处理规则；在算子中无法正确处理的数据，将成为脏数据，无法导入或导出。 在转换步骤中，算子数据处理规则请参见下表。 表1 数据处理规则一览表 转换步骤 规则描述
resultDataBuffer[i];//hbase2 row if (!resultData.isEmpty()) { // 查询hbase1Value String hbase1Value = ""; Iterator<Cell>
resultDataBuffer(i) //hbase2 row if (!resultData.isEmpty) { // 查询hbase1Value var hbase1Value = "" val it = iteratorArray(i)
resultDataBuffer[i];//hbase2 row if (!resultData.isEmpty()) { // 查询hbase1Value String hbase1Value = ""; Iterator<Cell>
resultDataBuffer[i];//hbase2 row if (!resultData.isEmpty()) { // 查询hbase1Value String hbase1Value = ""; Iterator<Cell>
提升HBase实时写数据效率 操作场景 需要把数据实时写入到HBase中或者对于大批量、连续Put的场景。 前提条件 调用HBase的put或delete接口，把数据保存到HBase中。 操作步骤 写数据服务端调优 参数入口：登录FusionInsight Manager，选择“集群
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