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Spark增量读取Hudi参数规范 规则 增量查询之前必须指定当前表的查询为增量查询模式，并且查询后重写设置表的查询模式 如果增量查询完，不重新将表查询模式设置回去，将影响后续的实时查询 示例 set hoodie.tableName.consume.mode=INCREMENT
Flink流式读Hudi表建议 设置合理的消费参数避免File Not Found问题 当下游消费Hudi过慢，上游写入端会把Hudi文件归档，导致File Not Found问题。优化建议如下： 调大read.tasks。 如果有限流则调大限流参数。 调大上游compaction、archive、clean参数。
Flink on Hudi作业参数规则 Flink作业参数配置规范 Flink作业参数配置规范如下表所示。 表1 Flink作业参数配置规范 参数名称 是否必填 参数描述 建议值 -c 必填 指定主类名。 根据实际情况而定 -ynm 必填 Flink Yarn作业名称。 根据实际情况而定
Flink SQL逻辑开发规则 维表lookup join场景维度表个数不超过五个 Hudi维度表都在TM heap中，当维表过多时heap中保存的维表数据过多，TM会不断GC，导致作业性能下降。 【示例】lookup join维表数5个： CREATE TABLE table1(id
配置场景 当MapReduce shuffle服务启动时，它尝试基于localhost绑定IP。如果需要MapReduce shuffle服务连接特定IP，可以参考该章节进行配置。 配置描述 当需要MapReduce shuffle服务绑定特定IP时，需要在NodeManager实
REGISTER INDEX TABLE 命令功能 REGISTER INDEX TABLE命令用于将索引表注册到主表。 命令语法 REGISTER INDEX TABLE indextable_name ON db_name.maintable_name; 参数描述 表1 REFRESH
CarbonData Segment API语法说明 本章节描述Segment的API以及使用方法，所有方法在org.apache.spark.util.CarbonSegmentUtil类中。 如下方法已废弃： /** * Returns the valid segments
为什么创建Hive表失败？ 问题 为什么创建Hive表失败？ 回答 当源表或子查询具有大数据量的Partition时，创建Hive表失败。执行查询需要很多的task，此时输出的文件数就会很多，从而导致driver OOM。 可以在创建Hive表的语句中增加distribute b
配置HetuEngine资源组 资源组介绍 资源组机制从资源分配的角度控制实例的整体查询负载，并可以对查询实施排队策略。可以在一个计算实例资源下创建多个资源组，并且每个提交的查询将分配给一个特定的资源组执行。在资源组执行新查询之前，将检查当前资源组的资源负载是否超过实例分配给它的
通过指定文件查看运行结果数据。 结果数据的存储路径和格式由Spark应用程序指定。 通过Web页面查看运行情况。 登录Manager主页面。在服务中选择Spark2x。 进入Spark2x概览页面，单击SparkWebUI任意一个实例，如JobHistory2x(host2)。 进入History
Spark SQL性能调优 Spark SQL join优化 优化数据倾斜场景下的Spark SQL性能 优化小文件场景下的Spark SQL性能 Spark INSERT SELECT语句调优 配置多并发客户端连接JDBCServer 配置SparkSQL的分块个数 Spark动态分区插入场景内存优化
Server实例，详情请参考购买自定义拓扑集群。 如果当前集群支持手动添加服务，也可以在首次添加HBase服务时，选择部署Thrift1Server实例，服务添加成功后，需重启Hue服务，详情请参考添加服务。 访问作业浏览器 访问Hue WebUI，请参考访问Hue WebUI界面。
CarbonData表操作并发语法说明 DDL和DML中的操作，执行前，需要获取对应的锁，各操作需要获取锁的情况见表1 操作获取锁一览表，√表示需要获取该锁，一个操作仅在获取到所有需要获取的锁后，才能继续执行。 任意两个操作是否可以并发执行，可以通过如下方法确定：表1两行代表两个
Spark on OBS性能调优 配置场景 Spark on OBS在小批量频繁请求OBS的场景下，可以通过关闭OBS监控提升性能。 配置描述 在Spark客户端的“core-site.xml”配置文件中修改配置。 表1 参数介绍 参数 描述 默认值 fs.obs.metrics
Hudi Savepoint操作说明 Savepoint用于保存并还原自定义的版本数据。 Hudi提供的savepoint就可以将不同的commit保存起来以便清理程序不会将其删除，后续可以使用Rollback进行恢复。 使用spark-sql管理savepoint。 示例如下：
读取Hudi mor表视图 mor表同步给Hive后，会在Hive表中同步出：“表名+后缀_rt”和“表名+后缀_ro”两张表。其中后缀为rt表代表实时视图，后缀为ro的表代表读优化视图。例如：同步给Hive的hudi表名为${table_name}， 同步Hive后hive表中
查看生产消费详情 进入KafkaUI界面。 使用具有KafkaUI页面访问权限的用户登录FusionInsight Manager，选择“集群 > 服务 > Kafka”。 如需在页面上进行相关操作，例如创建Topic，需同时授予用户相关权限，请参考Kafka用户权限说明。 在“KafkaManager
创建IoTDB用户自定义函数（UDF） IoTDB UDF概述 运行IoTDB UDF样例程序 父主题： 使用IoTDB
使用可访问HetuEngine WebUI界面的用户登录FusionInsight Manager，选择“集群 > 服务 > HetuEngine”，进入HetuEngine服务页面。 在概览页签下的“基本信息”区域，单击“HSConsole WebUI”后的链接，进入HSConsole界面。
Hudi CALL COMMAND语法说明 CHANGE_TABLE CLEAN_FILE SHOW_TIME_LINE SHOW_HOODIE_PROPERTIES SAVE_POINT ROLL_BACK CLUSTERING Cleaning Compaction SHOW_COMMIT_FILES
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