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批量导入Loader作业 操作场景 Loader支持批量导入某个配置文件中的所有作业。 本章节适用于MRS 3.x及后续版本。 前提条件 当前用户具备待导入作业所在分组的编辑“Jobs Edit”权限。 如果作业所在的分组不存在，则会自动先创建该分组。当前用户就是该分组的创建者，拥有该分组的编辑“Jobs
空值转换 概述 “空值转换”算子，用于将空值替换成指定值。 输入与输出 输入：空值字段 输出：原字段，但值已经被替换 参数说明 表1 算子参数说明 参数 含义 类型 是否必填 默认值 输入字段名 配置可能出现空值的字段名，需填写已生成的字段名。 string 是 无 替换值 配置替换空值的指定值。
随机值转换 概述 “随机值转换”算子，用于配置新增值为随机数的字段。 输入与输出 输入：无 输出：随机值字段 参数说明 表1 算子参数说明 参数 含义 类型 是否必填 默认值 输出字段名 配置生成随机值的字段名。 string 是 无 长度 配置字段长度。 map 是 无 类型
取模转换 概述 “取模转换”算子，对整数字段取模，生成新字段。 输入与输出 输入：整数字段 输出：模数字段 参数说明 表1 算子参数说明 参数 含义 类型 是否必填 默认值 取模字段名 配置取模运算信息： 输入字段名：配置输入字段名，需填写上一个转换步骤生成的字段名。 输出字段名：配置输出字段名。
CarbonData语法参考 DDL DML CarbonData表操作并发语法说明 CarbonData Segment API语法说明 CarbonData表空间索引语法说明 父主题： 使用CarbonData（MRS 3.x及之后版本）
通过Sqoop读取MySQL数据并写parquet文件到OBS时失败 用户问题 通过Sqoop读取MySQL数据，然后直接写到OBS，指定parquet格式时写入报错，不指定parquet时不报错。 问题现象 原因分析 parquet格式不支持hive3，用Hcatalog方式写入。
安全集群执行set命令的时候报错“Cannot modify xxx at runtime” 问题现象 执行set命令时报以下错误： 0: jdbc:hive2://192.168.1.18:21066/> set mapred.job.queue.name=QueueA; Error:
Hudi Schema演进及语法说明 ADD COLUMNS ALTER COLUMN DROP COLUMN RENAME SET RENAME COLUMN 父主题： Hudi Schema演进
Loader算子说明 转换流程 Loader读取源端数据，通过输入算子将数据按规则逐一转换成字段，再通过转换算子，对这些字段做清洗或转换，最后通过输出算子将处理后的字段，输出到目标端。 每个作业，如果进行数据转换操作，有且只能有一个输入算子，有且只能有一个输出算子。 不符合转换规则的数据，将成为脏数据跳过。
HetuEngine辅助命令语法 USE SET SESSION RESET SESSION DESCRIBE DESCRIBE FORMATTED COLUMNS DESCRIBE DATABASE| SCHEMA DESCRIBE INPUT DESCRIBE OUTPUT EXPLAIN
Hudi Payload操作说明 本章节仅适用于MRS 3.3.0及之后版本。 Payload介绍 Payload是Hudi实现数据增量更新和删除的关键，它可以帮助Hudi在数据湖中高效的管理数据变更。Hudi Payload的格式是基于Apache Avro的，它使用了Avro
$OMS_RUN_PATH/workspace/ha/module/harm/plugin/script/tomcat start 在主OMS节点查看进程： ps -ef |grep tomcat | grep om-server 如果包含参数“-Dfastjson.parser.saf
使用Spark2x（MRS 3.x及之后版本） Spark用户权限管理 Spark客户端使用实践 配置Spark读取HBase表数据 配置Spark任务不获取HBase Token信息 Spark Core企业级能力增强 Spark SQL企业级能力增强 Spark Streaming企业级能力增强
HDFS用户可在其他用户目录下创建或删除文件 问题现象 在使用MRS服务时，某个用户可以在其他用户的HDFS目录下面删除或者创建文件。 原因分析 客户配置的用户具有ficommon组的权限，所以可以对HDFS任意操作。需要移除用户的ficommon组权限。 处理步骤 以root用户登录集群的Master节点。
Hudi Cleaning操作说明 Cleaning用于清理不再需要的版本数据。 Hudi使用Cleaner后台作业，不断清除不需要的旧版本数据。通过配置hoodie.cleaner.policy和hoodie.cleaner.commits.retained可以使用不同的清理策略和保存的commit数量。
Hudi Compaction操作说明 Compaction用于合并mor表Base和Log文件。 对于Merge-On-Read表，数据使用列式Parquet文件和行式Avro文件存储，更新被记录到增量文件，然后进行同步/异步compaction生成新版本的列式文件。Merge
IoTDB支持的数据类型和编码 IoTDB支持如下几种数据类型和编码方式，参见表1。 表1 IoTDB支持的数据类型和编码 类型 说明 支持的编码 BOOLEAN 布尔值 PLAIN、RLE INT32 整型 PLAIN、RLE、TS_2DIFF、GORILLA、FREQ、ZIGZAG
上传MySQL数据库连接驱动 操作场景 Loader作为批量数据导出的组件，可以通过关系型数据库导入、导出数据。在连接关系型数据库前，需提前手动上传驱动。 操作步骤 修改关系型数据库对应的驱动jar包文件权限。 登录Loader服务的主备管理节点，获取关系型数据库对应的驱动jar
通过Windows系统提交MapReduce任务 配置场景 用户将MapReduce任务从Windows上提交到Linux上运行，则“mapreduce.app-submission.cross-platform”参数值需配置为“true”。若集群无此参数，或参数值为“false
Join-To-Live Flink双流Join需要将数据存储在状态后端，目前普遍使用Rocksdb作为状态后端。在TTL过大或无法确定TTL或数据流量增加的场景下，大流量会导致状态数据增加，增加存储压力，从而导致作业稳定性下降，或TTL过期可能出现数据关联不准确。 对于数据关联
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