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ode将不再提供服务。用户可以通过修改配置项“dfs.datanode.failed.volumes.tolerated”的值，指定失败的个数，小于该个数，DataNode可以继续提供服务。 配置描述 参数入口： 请参考修改集群服务配置参数，进入HDFS的“全部配置”页面，在搜索框中输入参数名称。
--partitions 1 --topic {Topic} 启动Kafka的Producer，向Kafka发送数据。 {ClassPath}表示工程jar包的存放路径，详细路径由用户指定，可参考在Linux环境中调测Spark应用章节中导出jar包的操作步骤。 java -cp $SPARK_HOME
回滚补丁 回滚补丁前检查 回滚补丁 回滚补丁后操作 父主题： MRS 3.3.1-LTS.1.2补丁说明
MRS集群Task节点弹性伸缩 MRS集群Task节点弹性伸缩概述 添加MRS集群Task节点弹性伸缩策略 管理MRS集群弹性伸缩策略 父主题： MRS集群容量调整
1 --topic {Topic} 启动Kafka的Producer，向Kafka发送数据。 {ClassPath}表示工程jar包的存放路径，详细路径由用户指定，可参考在Linux环境中编包并运行Spark程序章节中导出jar包的操作步骤。 java -cp $SPARK_HOM
t会很慢的问题？ 原因分析 由于窗口使用自定义窗口，这时窗口的状态使用ListState，且同一个key值下，value的值非常多，每次新的value值到来都要使用RocksDB的merge()操作；触发计算时需要将该key值下所有的value值读出。 RocksDB的方式为merge()->merge()
t会很慢的问题？ 原因分析 由于窗口使用自定义窗口，这时窗口的状态使用ListState，且同一个key值下，value的值非常多，每次新的value值到来都要使用RocksDB的merge()操作；触发计算时需要将该key值下所有的value值读出。 RocksDB的方式为merge()->merge()
configurations in presto-examples/conf/presto.properties * should be set. More details please refer to https://prestodb.io/docs/0.215/installation/jdbc
配置项中使用宏定义 用户在创建或者编辑Loader作业时，在配置参数时可以使用宏，在执行作业任务时会自动替换为宏对应的值。 宏定义只在该作业范围内生效。 宏定义支持随作业导入导出，如果作业中有使用宏定义，则导出的作业包括宏定义。导入作业时默认也导入宏定义。 时间宏dataformat中的第一个参数的日期格式定义可参考“java
Loader算子配置项中使用宏定义 用户在创建或者编辑Loader作业时，在配置参数时可以使用宏，在执行作业任务时会自动替换为宏对应的值。 宏定义只在该作业范围内生效。 宏定义支持随作业导入导出，如果作业中有使用宏定义，则导出的作业包括宏定义。导入作业时默认也导入宏定义。 时间宏dataformat中的第一个参数的日期格式定义可参考“java
行处理。查询下推能带来以下好处： 提升整体的查询性能。 减少HetuEngine和数据源之间的网络流量。 减少远端数据源的负载。 HetuEngine对查询下推的具体支持情况，依赖于具体的Connector，以及Connector相关的底层数据源或存储系统。 数据源集群域名与He
t会很慢的问题？ 原因分析 由于窗口使用自定义窗口，这时窗口的状态使用ListState，且同一个key值下，value的值非常多，每次新的value值到来都要使用RocksDB的merge()操作；触发计算时需要将该key值下所有的value值读出。 RocksDB的方式为merge()->merge()
t会很慢的问题？ 原因分析 由于窗口使用自定义窗口，这时窗口的状态使用ListState，且同一个key值下，value的值非常多，每次新的value值到来都要使用RocksDB的merge()操作；触发计算时需要将该key值下所有的value值读出。 RocksDB的方式为merge()->merge()
API提交Oozie作业开发思路 通过典型场景，用户可以快速学习和掌握Oozie的开发过程，并且对关键的接口函数有所了解。 本示例演示了如何通过Java API提交MapReduce作业和查询作业状态，代码示例只涉及了MapReduce作业，其他作业的API调用代码是一样的，仅job配置“job.pr
API提交Oozie作业开发思路 通过典型场景，用户可以快速学习和掌握Oozie的开发过程，并且对关键的接口函数有所了解。 本示例演示了如何通过Java API提交MapReduce作业和查询作业状态，代码示例只涉及了MapReduce作业，其他作业的API调用代码是一样的，只是job配置“job.p
基于索引查询HBase表数据 在具有索引的用户表中，可以使用SingleColumnValueFilter来查询数据。当查询条件可以命中索引时，查询速度远快于原表查询。 索引的命中规则如下： 多个AND条件查询 当用于查询的列至少包含索引的一个列时，使用索引会提高查询性能。 例如，为C1、C2和C3创建组合索引。
元数据仓库，存储和管理Loader的连接器、转换步骤、作业等数据。 HA Manager 管理Loader Server进程的主备状态，Loader Server包含2个节点，以主备方式部署。 Loader通过MapReduce作业实现并行的导入或者导出作业任务，不同类型的导入导出作业可能只包
解决方法 运行Spark作业前，调整hbase.client.scanner.timeout.period参数（例如从60秒调高到120秒）。 登录Manage界面，选择“集群 > 服务 > HBase > 配置 > 全部配置”，搜索参数“hbase.client.scanner.timeout
g, pattern, function) → varchar 描述：使用function替换与字符串中的正则表达式模式匹配的子字符串的每个实例。对于每个匹配，以数组形式传递的捕获组都会调用lambda表达式函数。捕获组号从1开始；整个匹配没有分组（如果需要，请用括号将整个表达式括起来）。
或参考获取集群ID获取。 已获取作业ID，即作业提交成功后返回结果中的“job_id”或参考获取作业ID获取。 IAM用户已同步完成，可通过在集群详情页的“概览”页签，单击“IAM用户同步”右侧的“单击同步”进行IAM用户同步。 作业相关程序和输入文件已存放在OBS中。 该示例以新增MapReduce作业为例。
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