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参照支持的API的细节。例如，对于globStatus，“/opt/hadoop/*”将匹配“/opt/hadoop”文件夹下的一切。“/opt/*/hadoop”将匹配/“opt”目录的子目录下的所有hadoop文件夹。 对于globStatus，分别匹配每个路径组件的glob
AK/SK 访问密钥对，包含密钥ID与密钥。AK/SK用于对请求内容进行签名。 URI API接口的调用路径及参数。 请参考各云服务的详细接口章节获取，MRS的接口请参考API概览。 X-Domain-Id 账号ID，用途： Token认证方式下获取Token。 AK/SK认证方式
短时间的过期时间，而另一个表数据变化较慢，需要较长时间的过期时间。目前Flink只有表级别的TTL（Time To Live：生存时间），为了保证Join的准确性，需要将表级别的TTL设置为较长时间的过期时间，此时状态后端中保存了大量的已经过期的数据，给状态后端造成了较大的压力。
删除租户 管理租户是随着业务变化对租户进行的编辑操作。 管理或删除一级租户的用户，以及恢复租户数据的用户，需要绑定“Manager_administrator”或“System_administrator”角色。 管理或删除子租户的用户，至少需要绑定父租户对应的角色。 管理资源 添加资源池
启动停止MRS集群组件 用户可以根据需要对MRS集群内的服务组件进行停止操作，停止后组件将不再对外提供服务。 停止不再使用或异常的服务。 启动操作状态为“已停止”、“停止失败”或“启动失败”的服务，以重新使用该服务。 重启异常或配置过期的服务，以恢复或生效服务功能。 操作MRS集群前提条件
次读取的topic offset作为起始位置和当前topic最新的offset作为结束位置从Kafka上读取数据的。 Kafka服务的topic的leader异常后，如果Kafka的leader和follower的offset相差太大，用户重启Kafka服务，Kafka的foll
一次读取的topic offset作为起始位置和当前topic最新的offset作为结束位置从Kafka上读取数据的。 Kafka服务的topic的leader异常后，若Kafka的leader和follower的offset相差太大，用户重启Kafka服务，Kafka的foll
HDFS C API接口介绍 功能简介 C语言应用开发代码样例中所涉及的文件操作主要包括创建文件、读写文件、追加文件、删除文件。完整和详细的接口请直接参考官网上的描述以了解其使用方法： http://hadoop.apache.org/docs/r3.1.1/hadoop-pro
HDFS C API接口介绍 功能简介 C语言应用开发代码样例中所涉及的文件操作主要包括创建文件、读写文件、追加文件、删除文件。完整和详细的接口请直接参考官网上的描述以了解其使用方法：http://hadoop.apache.org/docs/r3.1.1/hadoop-proj
如果用户组添加了角色，则用户可获得对应角色中的权限。 例如，为新用户分配Hive的权限，请将用户加入Hive组。 主组 选择一个组作为用户创建目录和文件时的主组。下拉列表包含“用户组”中勾选的全部组。 角色 单击“添加”为用户绑定租户的角色。 说明： 若一个用户想要获取使用“tenant1”租户包含的资源，且能够
field 该值用于在写之前对具有相同的key的行进行合并去重。 指定为具体的表字段 hoodie.datasource.write.payload.class 在更新过程中，该类用于提供方法将要更新的记录和更新的记录做合并，该实现可插拔，如要实现自己的合并逻辑，可自行编写。 org
hBaseWriter(x)) spark.stop() } /** * 在executor端更新hbase表记录 * * @param iterator hive表的partition数据 */ def hBaseWriter(iterator: Iterator[Row]):
--指定写入的是Hudi表。 'path' = 'obs://XXXXXXXXXXXXXXXXXX/', --指定Hudi表的存储路径。 'table.type' = 'MERGE_ON_READ'
PARQUET格式是一种列式存储格式，PARQUET要求Loader的输出字段名和SparkSQL表中的字段名保持一致。 Hive 1.2.0版本之后，Hive使用字段名称替代字段序号对ORC文件进行解析，因此，Loader的输出字段名和SparkSQL表中的字段名需要保持一致。 enum 是 CSV Spark文件压缩格式
执行大数据量的shuffle过程时Executor注册shuffle service失败 问题 执行超过50T数据的shuffle过程时，出现部分Executor注册shuffle service超时然后丢失从而导致任务失败的问题。错误日志如下所示： 2016-10-19 01:33:34
Streaming作为一种mini-batch方式的流式处理框架，它主要的特点是秒级时延和高吞吐量。因此Streaming调优的目标是在秒级延迟的情景下，提高Streaming的吞吐能力，在单位时间处理尽可能多的数据。 本章节适用于输入数据源为Kafka的使用场景。 操作步骤 一个简单的流处理系统由以下三部分组件组成：数据源
<batchTime>为Streaming分批的处理间隔。 // <windowTime>为统计数据的时间跨度,时间单位都是秒。 // <topics>为Kafka中订阅的主题，多以逗号分隔。 // <brokers>为获取元数据的kafka地址。 public class
hBaseWriter(x)) spark.stop() } /** * 在executor端更新hbase表记录 * * @param iterator hive表的partition数据 */ def hBaseWriter(iterator: Iterator[Row]):
HMaster通过ZooKeeper协调log splitting任务和有效的RegionServer，并追踪任务的发展。如果主HMaster在log splitting任务期间退出，新的主HMaster会尝试重发没有完成的任务，RegionServer从头启动log splitting任务。
V2), function(K, V1, V2, V3)) 描述：通过将函数应用于具有相同键的一对值，将两个给定的map合并为一个map。对于仅在一个map中显示的键，将传递NULL作为缺少键的值。 SELECT map_zip_with(MAP(ARRAY[1, 2, 3], ARRAY['a'
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