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0L)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
S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
选择器类型，“replicating”或“multiplexing”。“replicating”表示将数据复制多份，分别传递给每一个channel，每个channel接收到的数据都是相同的，而“multiplexing”表示根据event中header的value来选择特定的channel，每个channel中的数据是不同的。
t 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，并检查是否包含了
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，并检查是否包
t 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，并检查是否包含了
ize为1024B，因此，一个文件中的记录总数约为130K。 默认值（60000）大约是此近似值的一半。 注意： 将此值设置的太低，将产生很多误报，并且索引查找将必须扫描比其所需的更多的文件；如果将其设置的非常高，将线性增加每个数据文件的大小（每50000个条目大约4KB）。 60000
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 --bootstrap-server
选择器类型，“replicating”或“multiplexing”。“replicating”表示将数据复制多份，分别传递给每一个channel，每个channel接收到的数据都是相同的，而“multiplexing”表示根据event中header的value来选择特定的channel，每个channel中的数据是不同的。
认证HDFS的Kerberos keytab路径，未启用Kerberos认证集群不配置 hdfs.fileCloseByEndEvent true 收到最后一个Event时是否关闭文件。 hdfs.batchCallTimeout - 每次写入HDFS超时控制时间，单位：毫秒。 当不配置此
认证HDFS的Kerberos keytab路径，未启用Kerberos认证集群不配置 hdfs.fileCloseByEndEvent true 收到最后一个Event时是否关闭文件。 hdfs.batchCallTimeout - 每次写入HDFS超时控制时间，单位：毫秒。 当不配置此
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：
享资源的配置能力。每个租户中可能存在不同权重的用户，高权重用户可能需要更多共享资源。 大集群环境下的调度性能优势 Superior调度器接收到各个NodeManager上报的心跳信息，并将资源信息保存在内存中，使得调度器能够全局掌控集群的资源使用情况。Superior调度器采用了
fraction 用于网络缓冲区的JVM内存的占比。这决定了TaskManager可以同时拥有多少流数据交换通道以及通道缓冲的程度。如果作业被拒绝或者收到系统没有足够缓冲区的警告，请增加此值或“taskmanager.network.memory.min”和“taskmanager.network
fraction 用于网络缓冲区的JVM内存的占比。这决定了TaskManager可以同时拥有多少流数据交换通道以及通道缓冲的程度。如果作业被拒绝或者收到系统没有足够缓冲区的警告，请增加此值或“taskmanager.network.memory.min”和“taskmanager.network
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