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运行这个任务的用户。 applicationType 例如MAPREDUCE或者SPARK等。 finalStatus 可以知道任务是成功还是失败。 elapsedTime 任务运行的时间。 获取Yarn资源的总体信息 命令： curl -k -i --negotiate -u :
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nt.getStreamTimeCharacteristic()参数选择是ProcessingTime还是EventTime，根据参数个数确定是TumblingWindow还是SlidingWindow。 size指的是窗口时间的大小。 slide指的是窗口的滑动时间。 说明：
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通常是int值）；而ClickHouse的update、delete是通过异步方式实现的，当执行update语句时，服务端立即返回执行成功还是失败结果，但是实际上此时数据还没有修改完成，而是在后台排队等着进行真正的修改，可能会出现操作覆盖的情况，也无法保证操作的原子性。 业务场景
客户端备份路径为：{原客户端路径}-backup。 参数-u是-c和-s的前提，必须在-u命令执行了升级之后，才能选择是要执行-c进行提交还是-s进行回滚。 升级命令（-u）可以多次执行，每次执行只升级前面升级失败的客户端，跳过升级成功的客户端。 客户端批量升级工具也支持升级之前的旧客户端。
对海量数据的处理。 HCatalog建立在Hive Metastore之上，具有Hive的DDL能力。从另外一种意义上说，HCatalog还是Hadoop的表和存储管理层，它使用户能够通过使用不同的数据处理工具（比如MapReduce），更轻松地在网格上读写HDFS上的数据，HC
运行这个任务的用户。 applicationType 例如MAPREDUCE或者SPARK等。 finalStatus 可以知道任务是成功还是失败。 elapsedTime 任务运行的时间。 获取Yarn资源的总体信息。 命令： curl -k -i --negotiate -u
HetuEngine物化视图SQL示例 配置物化视图改写能力 开启物化视图能力，提高查询的响应效率 配置HetuEngine物化视图改写能力 配置物化视图推荐能力 自动学习并推荐对业务最有价值的物化视图SQL，使在线查询效率获得倍数提升，同时有效降低系统负载压力 配置HetuEngine物化视图推荐能力 配置物化视图缓存能力
n.timeout.ms的设置时长，此时发生rebalance导致本次消费失败，已经消费数据的offset无法正常提交，所以下次重新消费时还是在旧的offset消费数据，从而导致消费数据重复。 解决办法 建议用户在Manager页面调整以下服务参数： request.timeout
llComparator”。 二级索引的使用规则如下： 针对某一列或者多列创建了单索引的场景下： 当查询时使用此列进行过滤时，不管是AND还是OR操作，该索引都会被利用来提升查询性能。 例如：Filter_Condition(IndexCol1) AND/OR Filter_Condition(IndexCol2)
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gres数据库。 在已有Hive数据的集群上外置元数据库后，之前的元数据表不会自动同步。因此在安装Hive之初就要确认好元数据是外置数据库还是内置到DBService，如果是外置自建数据库，则需在安装Hive时或者暂无Hive数据时将元数据外置，安装后不允许修改，否则将会造成原有元数据丢失。
llComparator”。 二级索引的使用规则如下： 针对某一列或者多列创建了单索引的场景下： 当查询时使用此列进行过滤时，不管是AND还是OR操作，该索引都会被利用来提升查询性能。 例如：Filter_Condition(IndexCol1) AND/OR Filter_Condition(IndexCol2)
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buckets=5 Flink index.type=BUCKET hoodie.bucket.index.num.buckets=5 判断使用分区表还是非分区表 根据表的使用场景一般将表分为事实表和维度表： 事实表通常整表数据规模较大，以新增数据为主，更新数据占比小，且更新数据大多落在近一
die.datasource.write.precombine.field”参数，如果MySQL的timestamp、datetime类型精度只支持秒级，则不建议指定timestamp、datetime类型及_hoodie_event_time字段作为precombine字段。该
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