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相关业务场景介绍请参见Flink DataStream样例程序。 假定用户有某个网站周末网民网购停留时间的日志文本，另有一张网民个人信息的csv格式表，可通过Flink应用程序实现例如实时统计总计网购时间超过2个小时的女性网民信息，包含对应的个人详细信息的功能。 FlinkStreamScalaExample
配置Spark表、列和数据库的用户权限 操作场景 使用SparkSQL操作表或者数据库时，如果用户访问别人创建的表或数据库，需要授予对应的权限。为了实现更严格权限控制，SparkSQL也支持列级别的权限控制。如果要访问别人创建的表上某些列，需要授予列权限。以下介绍使用Manage
ocator及其对应的DataNode。 查看所有组 hdfs colocationadmin -listGroups 列出所有组及其创建时间。 设置colocation根目录的acl权限 hdfs colocationadmin -setAcl 设置ZooKeeper中colocation根目录的ACL权限。
项“spark.deploy.zookeeper.url”来代替。 在网络拥塞的情况下，您还可以设置客户端与JDBCServer连接的超时时间，可以避免客户端由于无限等待服务端的返回而挂起。使用方式如下： 在执行“DriverManager.getConnection”方法获取J
项“spark.deploy.zookeeper.url”来代替。 在网络拥塞的情况下，您还可以设置客户端与JDBCServer连接的超时时间，可以避免客户端由于无限等待服务端的返回而挂起。使用方式如下： 在执行“DriverManager.getConnection”方法获取J
able-drop，table-alter，insert，update，delete database：操作的数据库名称 ts：操作时间，13位时间戳 table：操作的表名 data：数据增加/删除/修改之后的内容 old：数据修改前的内容或者表修改前的结构定义 sql：DDL操作的SQL语句
by written_rows limit 10; 业务上建议一次写入一个分区，写入频率不要太快，不要小批量数据的插入，适当增大每次插入的时间间隔。 如果没有触发Merge，或者Merge较慢，需要调整参数加快Merge。 加速Merge，需要调整如下参数，请参考加速Merge操作：
by written_rows limit 10; 业务上建议一次写入一个分区，写入频率不要太快，不要小批量数据的插入，适当增大每次插入的时间间隔。 如果没有触发Merge，或者Merge较慢，需要调整参数加快Merge。 加速Merge，需要调整如下参数，请参考加速Merge操作：
在NameNode运行日志（/var/log/Bigdata/hdfs/nn/hadoop-omm-namenode-XXX.log）中搜索“WARN”，可以看到有大量时间在垃圾回收，如下例中耗时较长63s。 2017-01-22 14:52:32,641 | WARN | org.apache.hadoop
110), [110, 115), [115, 120)。 图2 窗口重构示例 当某个数据到来时，并不分配到具体的窗口中，而是根据自己的时间戳计算出该数据所属的pane，并将其保存到对应的pane中。 一个数据仅保存在一个pane中，内存中只有一份。 图3 窗口保存数据示例 当
append或lastmodified 增量导入参数 append：追加，例如对大于last-value指定的值之后的记录进行追加导入 lastmodified：最后的修改时间，追加last-value指定的日期之后的记录 --last-value 指定一个值，用于标记增量导入 --input-null-string
用户密码。 修改新创建操作系统用户密码默认有效期。 执行以下命令，编辑文件并修改“PASS_MAX_DAYS”参数值，该参数表示密码的有效时间，单位为“天”。例如修改为“99999”表示永不过期（never）。 vi /etc/login.defs 父主题： 修改MRS集群系统用户密码
使用安装客户端的用户登录客户端所在节点。 执行以下命令，防止超时退出。 TMOUT=0 执行完本章节操作后，请及时恢复超时退出时间，执行命令TMOUT=超时退出时间。例如：TMOUT=600，表示用户无操作600秒后超时退出。 执行以下命令，进入Loader客户端安装目录。例如，Loa
节点个数：3个 节点规格：c6.xlarge.4（4vCPUs，16GB） 系统盘：通用型SSD，480GB 数据盘：通用型SSD，600GB 用了一段时间后，用户发现MRS集群当前规格无法满足业务需要，于2023/03/20 9:00:00对core_node_analysis_group节
导入”，将该文件导入后再修改加密传输的相关配置项即可。 导入配置文件时，建议配置source/channel/sink的各自的个数都不要超过40个，否则可能导致界面响应时间过长。 不同的File Channel均需要配置一个不同的checkpoint目录。 单击“导出”，将配置文件“properties.properties”保存到本地。
不涉及 started_time Long 参数解释： 作业开始执行时间。单位：毫秒。 约束限制： 不涉及 取值范围： 不涉及 默认取值： 不涉及 submitted_time Long 参数解释： 作业提交时间。单位：毫秒。 约束限制： 不涉及 取值范围： 不涉及 默认取值： 不涉及
Compaction操作。如果长时间不做compaction，Hudi表的log将会越来越大，这必将会出现以下问题： Hudi表读取很慢，且需要很大的资源。 这是由于读MOR表涉及到log合并，大log合并需要消耗大量的资源并且速度很慢。 长时间进行一次Compaction需要耗费很多资源才能完成，且容易出现OOM。
务依然在执行，造成资源浪费。 这种情况下，有两种方式处理： 调整“spark.sql.broadcastTimeout”的数值，加大超时的时间限制。 降低“spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold”的数值，不使用BroadCastJoin的优化。 父主题：
| INFO | Unloading MimeTypeJSFileFixStreamingMiddleware. <Log Level><时间格式><yyyy-MM-dd HH:mm:ss,SSS><日志事件的发生位置><log中的message> INFO : CST 2014-11-06
Guardian,Loader,ClickHouse,HetuEngine,CDL和IoTDB服务 表2 重启策略以及影响 组件 重启策略 影响范围 影响时间 meta 直接重启 Yarn超大频率获取临时AKSK时可能触发流控，正常场景不涉及。 耗时约5分钟。 滚动重启 滚动重启不影响业务。 滚动重启10个节点耗时约20分钟。
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