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00L)时间戳生成Watermark。 AssignerWithPunctuatedWatermarks 每接收到一个元素，都会生成一个Watermark，而且可以根据接收到的元素生成不同的Watermark。 提供迭代的能力 表9 提供迭代的能力的相关接口 API 说明 public
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CarbonData表空间索引语法说明 快速示例 create table IF NOT EXISTS carbonTable ( COLUMN1 BIGINT, LONGITUDE BIGINT, LATITUDE BIGINT, COLUMN2 BIGINT
CarbonData表空间索引语法说明 快速示例 create table IF NOT EXISTS carbonTable ( COLUMN1 BIGINT, LONGITUDE BIGINT, LATITUDE BIGINT, COLUMN2 BIGINT
CS配置的默认委托“MRS_ECS_DEFAULT_AGENCY”或者用户设置的自定义委托的AK/SK访问OBS服务，同时OBS服务会使用接收到的AK/SK访问数据加密服务获取KMS密钥状态，因此需要在使用的委托上绑定“KMS Administrator”策略，否则在处理加密数据时OBS会返回“403
式。在Manager的“系统 > 权限”中，可以进行用户、用户组和角色的添加/删除操作，可以对某个角色进行赋权/撤权。 服务获权并判断：当接收到客户端的DDL、DML的SQL命令时，HetuEngine服务会向MetaStore服务获取客户端用户对数据库信息的已有权限，并检查是否
ht Manager的“系统 > 权限”中，可以进行用户、用户组和角色的添加/删除操作，可以对某个角色进行赋权/撤权。 服务获权并判断：当接收到客户端的DDL、DML的SQL命令时，SparkSQL服务会向MetaStore服务获取客户端用户对数据库信息的已有权限，并检查是否包含
ht Manager的“系统 > 权限”中，可以进行用户、用户组和角色的添加/删除操作，可以对某个角色进行赋权/撤权。 服务获权并判断：当接收到客户端的DDL、DML的SQL命令时，SparkSQL服务会向MetaStore服务获取客户端用户对数据库信息的已有权限，并检查是否包含
文件，搜索FLUME_LOG_DIR属性，可查看客户端日志路径。 “-e”（可选）：FlumeServer的业务IP地址或主机名，主要用于接收客户端上报的监控指标信息。 “-n”（可选）：Flume客户端的名称，可以通过在FusionInsight Manager上选择“集群 >
切换MRS租户资源调度器 操作场景 新安装的MRS集群默认即使用了Superior调度器，集群管理员可以根据实际情况参考以下指导切换集群调度器。 前提条件 确保集群网络通畅，网络环境安全，Yarn服务状态正常。 在切换调度器期间，不允许做添加、删除、修改租户，以及启停服务等操作。
properties 输入消息内容，输入完成后按回车发送消息： 1,name1 2,name2 3,name3 执行以下命令查看Sink表中是否接收到数据，即查看Kafka topic是否正常写入数据。 sh kafka-console-consumer.sh --topic 主题名称
补丁基本信息说明 表1 补丁基本信息 补丁号 MRS_3.3.0-LTS.1.1 发布时间 2024-12-20 解决的问题 解决Manager问题: 修改Chrony的域名会导致Nodeagent无法启动。 集群扩容时，在同步组件配置时HDFS组件配置同步失败，导致启动HDFS服务失败。
离线数据加载：通过Broker Load将ORC格式的Hive数据导入Doris 应用场景 通过Broker Load将ORC格式的Hive表数据导入到Doris。 方案架构 离线数据可以从数据湖加载，也可以直接加载本地文件。从数据湖加载可以使用工具CDM，在没有CDM工具时，可
FE Thrift各个方法接收的RPC请求中最长的耗时超过阈值 ALM-50216 FE节点使用的内存比率超过阈值 ALM-50217 FE节点堆内存的使用率超过阈值 ALM-50219 当前查询执行线程池等待队列的长度超过阈值 ALM-50220 TCP包接收错误的次数的比率超过阈值
Distributed表引擎本身不存储任何数据，而是作为数据分片的透明代理，能够自动路由数据到集群中的各个节点，分布式表需要和其他本地数据表一起协同工作。分布式表会将接收到的读写任务分发到各个本地表，而实际上数据的存储在各个节点的本地表中。 图1 Distributed Distributed表引擎的创建模板：
Distributed表引擎本身不存储任何数据，而是作为数据分片的透明代理，能够自动路由数据到集群中的各个节点，分布式表需要和其他本地数据表一起协同工作。分布式表会将接收到的读写任务分发到各个本地表，而实际上数据的存储在各个节点的本地表中。 图1 Distributed Distributed表引擎的创建模板：
数据流中的记录可能会倾斜，因此某些聚合算子的实例必须比其他实例处理更多的记录，这会产生热点问题。本地聚合可以将一定数量具有相同key的输入数据累加到单个累加器中。全局聚合将仅接收reduce后的累加器，而不是大量的原始输入数据，这可以很大程度减少网络shuffle和状态访问的成本。每次本地聚合累积的输入数据量基于m
的结构必须一致。 若'表名'设置了加密算法SMS4或AES，则不支持对此HBase表启用将数据从主集群实时同步到备集群的功能。 若备集群不在线，或备集群中已存在同名但结构不同的表，启用容灾功能将失败。 若主集群中部分Phoenix表启用容灾功能同步数据，则备集群中不能存在与主集群
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