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hoodie.parquet.compression.ratio 当Hudi尝试调整新parquet文件的大小时，预期对parquet数据进行压缩的比例。 如果bulk_insert生成的文件小于预期大小，请增加此值。 0.1 hoodie.parquet.compression.codec
maxDataNodesNum 该参数用来控制进行自动Balancer的DataNode数量。假设该参数值为N，当N大于0， 则选择剩余空间比例最高的N个DataNode和最低的N个DataNode之间进行数据均衡；当N等于0， 则对集群中所有DataNode进行数据均衡。 5 单
maxDataNodesNum 该参数用来控制进行自动Balancer的DataNode数量。假设该参数值为N，当N大于0， 则选择剩余空间比例最高的N个DataNode和最低的N个DataNode之间进行数据均衡；当N等于0， 则对集群中所有DataNode进行数据均衡。 5 单
Computation）：支持迭代计算，有效应对多步的数据处理逻辑。 数据挖掘（Data Mining）：在海量数据基础上进行复杂的挖掘分析，可支持各种数据挖掘和机器学习算法。 流式处理（Streaming Processing）：支持秒级延迟的流式处理，可支持多种外部数据源。 查询分析（Query Ana
Computation）：支持迭代计算，有效应对多步的数据处理逻辑。 数据挖掘（Data Mining）：在海量数据基础上进行复杂的挖掘分析，可支持各种数据挖掘和机器学习算法。 流式处理（Streaming Processing）：支持秒级延迟的流式处理，可支持多种外部数据源。 查询分析（Query Ana
- 配置“高级配置”参数，参数配置请参考表4。 表4 高级配置参数说明 参数 描述 取值样例 查询内存占比 节点查询内存占jvm内存的比例，默认值0.7。当参数等于0时计算功能关闭，且JVM配置中-Xmx值需满足大于或者等于Coordinator或者Worker配置的memory
Computation）：支持迭代计算，有效应对多步的数据处理逻辑。 数据挖掘（Data Mining）：在海量数据基础上进行复杂的挖掘分析，可支持各种数据挖掘和机器学习算法。 流式处理（Streaming Processing）：支持秒级延迟的流式处理，可支持多种外部数据源。 查询分析（Query Ana
YARN组件挂起的任务数。 取值范围为[0～2147483646]。 YARNAppPendingRatio 比率 YARN组件挂起的任务数比例。是YARN挂起的任务数与YARN运行中的任务数比值。 取值范围为[0～2147483646]。 YARNAppRunning 整型 YARN组件运行中的任务数。
size TaskManager在JVM堆内存中保留空间的大小，此内存用于排序，哈希表和中间状态的缓存。如果未指定，则会使用JVM堆内存乘以比例taskmanager.memory.fraction。单位：MB。 0 否 仅MRS 3.x之前版本 taskmanager.registration
Functions cume_dist()→ bigint 描述：小于等于当前值的行数/分组内总行数–比如，统计小于等于当前薪水的人数，所占总人数的比例。 --查询示例 SELECT dept, userid, sal, CUME_DIST() OVER(ORDER BY sal) AS
若队列跨多个资源池，则该队列可用资源为每个资源池为其分配的可用资源总和。 Superior Yarn可用资源（Memory、CPU）为资源池容量按照队列权重按比例分配。 当租户管理员绑定一个租户角色时，租户管理员将拥有该租户的管理权限，以及该租户全部资源的权限。 资源图形化监控 资源图形化监控支持表4中监控项图形化显示，如图4所示。
解决ClickHouse在Kafka处理某些格式的NULL消息期间避免nullptr取消引用的问题 解决ClickHouse tuple()导致样本崩溃的问题 解决ClickHouse令牌提取器中的缓冲区溢出的问题 解决ClickHouse与ZooKeeper的连接超时hang住问题
对时序数据特征，进行强有力的数据编码和压缩能力，同时其自身的副本机制也保证了数据的安全，并与Apache Hadoop和Flink等进行了深度集成，可以满足工业物联网领域的海量数据存储、高速数据读取和复杂数据分析需求。 IoTDB基本原理 从零开始使用IoTDB Impala组件
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