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广播map代替数组 当每条记录需要查表，如果是Driver端用广播方式传递的数据，数据结构优先采用set/map而不是Iterator，因为Set/Map的查询速率接近O(1)，而Iterator是O(n)。 数据倾斜 当数据发生倾斜（某一部分数据量特别大），虽然没有GC（Gabage Colle
缩容节点时指定待删除节点的资源ID列表。resource_ids为空时，按照系统规则自动选择删除节点。仅支持删除状态异常的ecs节点。会针对指定节点进行强制删除。可通过查询主机接口获取resource_id。 约束限制： 不涉及 取值范围： 不涉及 默认取值： 不涉及 响应参数 状态码：
安全集群（开启Kerberos认证）执行如下命令： kinit testuser 并输入密码登录 impala-shell -i <Impalad节点IP> 查询数据，验证Ranger是否已经集成成功。 执行select * from dataorigin失败，报错显示权限不足。 执行select name
广播map代替数组 当每条记录需要查表，如果是Driver端用广播方式传递的数据，数据结构优先采用set/map而不是Iterator，因为Set/Map的查询速率接近O(1)，而Iterator是O(n)。 数据倾斜 当数据发生倾斜（某一部分数据量特别大），虽然没有GC（Gabage Colle
广播map代替数组 当每条记录需要查表，如果是Driver端用广播方式传递的数据，数据结构优先采用set/map而不是Iterator，因为Set/Map的查询速率接近O(1)，而Iterator是O(n)。 数据倾斜 当数据发生倾斜（某一部分数据量特别大），虽然没有GC（Garbage Coll
r1.type = netcat server.sources.r1.bind = ${主机IP} server.sources.r1.port = 44444 server.sources.r1.interceptors= i1 server.sources.r1.interceptors
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
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 var hbase1Value = "" val it = iteratorArray(i)
找到对应故障节点表数据对应的ZooKeeper路径。 ls zookeeper_path/replicas/replica_num zookeeper_path为4中查询到的zookeeper_path值。 replica_num为4中节点主机对应的副本编号replica_num的值。 执行以下命令，删除ZooKeeper上的副本数据。
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：
forName("org.apache.hive.jdbc.HiveDriver").newInstance(); 获取JDBC连接，执行HQL，输出查询的列名和结果到控制台，关闭JDBC连接。 连接字符串中的“zk.quorum”也可以使用配置文件中的配置项“spark.deploy.zookeeper
id=hoodie-delta-streamer offset.rang.limit=10000 指定HoodieDeltaStreamer执行参数（具体参数配置，请查看官网https://hudi.apache.org/ ）执行如下命令： spark-submit --master yarn --jars
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。
准备本地应用开发环境 准备开发环境 在进行应用开发时，要准备的开发和运行环境如表1所示。 表1 开发环境 准备项 说明 操作系统 开发环境：Windows系统，推荐Windows 7以上版本。 运行环境：Windows或Linux系统。 如需在本地调测程序，运行环境需要和集群业务平面网络互通。
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