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Transformation操作可以分为如下几种类型： 视RDD的元素为简单元素。 输入输出一对一，且结果RDD的分区结构不变，主要是map。 输入输出一对多，且结果RDD的分区结构不变，如flatMap（map后由一个元素变为一个包含多个元素的序列，然后展平为一个个的元素）。 输入输出一对一，但
Transformation操作可以分为如下几种类型： 视RDD的元素为简单元素。 输入输出一对一，且结果RDD的分区结构不变，主要是map。 输入输出一对多，且结果RDD的分区结构不变，如flatMap（map后由一个元素变为一个包含多个元素的序列，然后展平为一个个的元素）。 输入输出一对一，但
'authentication' 需和HBase服务端的配置一致 'properties.zookeeper.znode.parent' = '/hbase' 多服务场景中，会存在hbase1，hbase2，需明确要访问的集群 'properties.hbase.security.authorization'
enable”为“true”（默认值是“false”）。 在WAL被启用以后，所有Receiver都获得了能够从可靠收到的数据中恢复的优势。建议缓存RDD时不采取多备份选项，因为用于预写日志的容错文件系统很可能也复制了数据。 在启用了预写日志以后，数据接收吞吐率会有降低。由于所有数据都被写入容错文件系统
Transformation操作可以分为如下几种类型： 视RDD的元素为简单元素。 输入输出一对一，且结果RDD的分区结构不变，主要是map。 输入输出一对多，且结果RDD的分区结构不变，如flatMap（map后由一个元素变为一个包含多个元素的序列，然后展平为一个个的元素）。 输入输出一对一，但
设置数据节点的标签参考配置描述。 如果同一个集群上存在多个机架，每个标签下可以有多个机架的DataNodes，以确保数据块摆放的可靠性。 场景2 多机架下指定副本位置场景 场景说明： 在异构集群中，需要分配一些特定的具有高可靠性的节点用以存放重要的商业数据，可以通过标签表达式指定副本位置
type replicating 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
_type和volume_size表示，也可以使用多磁盘相关的参数表示。volume_type和volume_size这两个参数如果与多磁盘参数同时出现，系统优先读取volume_type和volume_size参数。建议使用多磁盘参数。 约束限制： 不涉及 取值范围： SATA：普通IO
设置数据节点的标签参考配置描述。 如果同一个集群上存在多个机架，每个标签下可以有多个机架的DataNodes，以确保数据块摆放的可靠性。 场景2 多机架下指定副本位置场景 场景说明： 在异构集群中，需要分配一些特定的具有高可靠性的节点用以存放重要的商业数据，可以通过标签表达式指定副本位置
场景：有两个索引可用，一个用于col1＆col2，另一个单独用于col1。 在上面的场景中，第二个索引会比第一个索引更好，因为它会使scan的较少索引数据。 如果有多个候选多列索引，则选择具有较少索引列的索引。 场景：有两个索引可用，一个用于col1＆col2，另一个用于col1＆col2＆col3。 在这种情况
书写系统的基本单位），但是函数会将每个代码点视为单独的单位。 lower和upper函数不执行某些语言所需的区域设置相关、上下文相关或一对多映射。 chr(n) → varchar 描述：返回Unicode编码值为n的字符值。 select chr(100); --d char_length(string)
enable”为“true”（默认值是“false”）。 在WAL被启用以后，所有Receiver都获得了能够从可靠收到的数据中恢复的优势。建议缓存RDD时不采取多备份选项，因为用于预写日志的容错文件系统很可能也复制了数据。 在启用了预写日志以后，数据接收吞吐率会有降低。由于所有数据都被写入容错文件系统
Hudi的clean支持时间策略。 解决Hudi海量分区场景查询过滤不带分区条件，查询性能慢的问题。 解决Spark JDBCServer在多并发场景下会偶现初始化HiveMetaStoreClient对象失败，导致任务异常的问题。 解决Tez引擎insert overwrite一
参数说明 取值样例 区域 设置并行文件系统的区域。 华北-北京四 文件系统名称 设置并行文件系统的名称 hiveobs 数据冗余存储策略 多AZ存储：数据冗余存储至多个可用区（AZ），可靠性更高。 单AZ存储：数据仅存储在单个可用区（AZ），成本更低。 单AZ存储 策略 并行文件系统的读写策略。
场景：有两个索引可用，一个用于col1＆col2，另一个单独用于col1。 在上面的场景中，第二个索引会比第一个索引更好，因为它会使scan的较少索引数据。 如果有多个候选多列索引，则选择具有较少索引列的索引。 场景：有两个索引可用，一个用于col1＆col2，另一个用于col1＆col2＆col3。 在这种情况
file文件格式。 BINARY_FILE：以二进制流的方式导入文件，可以导入任何格式的文件。 文件分割方式 选择按FILE文件或SIZE大小分割源文件成多份，作为数据导出的MapReduce任务中各个map的输入文件。 Map数 配置数据操作的MapReduce任务中同时启动的map数量。不可
full次数，达到该次数后发送告警。 Kafka Channel Kafka Channel使用kafka集群缓存数据，Kafka提供高可用、多副本，以防Flume或Kafka Broker崩溃，Channel中的数据会立即被Sink消费。常用配置如表 10 Kafka Channel
file文件格式。 BINARY_FILE：以二进制流的方式导入文件，可以导入任何格式的文件。 文件分割方式 选择按FILE文件或SIZE大小分割源文件成多份，作为数据导出的MapReduce任务中各个map的输入文件。 Map数 配置数据操作的MapReduce任务中同时启动的map数量。不可
full次数，达到该次数后发送告警。 Kafka Channel Kafka Channel使用kafka集群缓存数据，Kafka提供高可用、多副本，以防Flume或Kafka Broker崩溃，Channel中的数据会立即被Sink消费。常用配置如表 10 Kafka Channel
cluster_name，这样建表语句在某一个ClickHouse实例上执行一次即可分发到集群中所有实例上执行。 分布式表通常以本地表加“_all”命名。它与本地表形成一对多的映射关系，之后可以通过分布式表代理操作多张本地表。 分布式表的表结构尽量和本地表的结构一致。如果不一致，在建表时不会报错，但在查询或者插入时可能会发生异常。
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