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filestream.client.FSTableDescriptor继承自org.apache.hadoop.hbase.HTableDescriptor，没有新增接口，但是如果要使用JAVA接口创建HFS表来存储文件，必须使用该类。 org.apache.hadoop.hbase.filestream
版本数设置为3600*2/版本interval时间，版本interval时间来自于flink作业的checkpoint周期，或者上游批量写入的周期。 COW表如果业务没有历史版本数据保留的特殊要求，保留版本数设置为1。 COW表的每个版本都是表的全量数据，保留几个版本就会冗余多少个版本。因此如果业务无历史数
forName(JDBC_DRIVER); String dbUrl = String.format(DB_URL_PATTERN, HOST, PORT); connection = DriverManager.getConnection(dbUrl, USER, PASSWD); 父主题：
com/support/knowledgecenter/zh/SSYKE2_8.0.0/com.ibm.java.security.component.80.doc/security-component/jsse2Docs/matchsslcontext_tls.html#matchsslcontext_tls。
com/support/knowledgecenter/zh/SSYKE2_8.0.0/com.ibm.java.security.component.80.doc/security-component/jsse2Docs/matchsslcontext_tls.html#matchsslcontext_tls。
n01\"}" } } 响应示例 状态码： 201 数据连接创建成功 { "connector_id" : "0822239c1e80d4502f82c008937da9b5" } SDK代码示例 SDK代码示例如下。 Java Python Go 更多 创建mysql数据连接
forName(JDBC_DRIVER); String dbUrl = String.format(DB_URL_PATTERN, HOST, PORT); connection = DriverManager.getConnection(dbUrl, USER, PASSWD); 父主题：
集群安全模式为true，非安全模式为false true spark.prequery.driver JDBCServer的地址ip:port，如需要预热多个Server则需填写多个Server的IP，多个IP:port用逗号隔开。 192.168.0.2:22550 spark.prequery.sql 预热的sql语句，不同语句冒号隔开
ClickHouse的实例IP --user 用户名 --password --port 9440 --secure 输入用户密码 安全模式： clickhouse client --host ClickHouse的实例IP --port 9440 --secure MRS 3.2.0-LTS及之前
上报告警的ClickHouseServer实例IP --port 9440 --secure 集群未启用Kerberos认证（普通模式）： clickhouse client --host 上报告警的ClickHouseServer实例IP --user 用户名 --password --port 9000 执行以下语句，查看是否可以正常返回结果。
集群安全模式为true，非安全模式为false true spark.prequery.driver JDBCServer的地址ip:port，如需要预热多个Server则需填写多个Server的IP,多个IP:port用逗号隔开。 192.168.0.2:22550 spark.prequery.sql 预热的sql语句，不同语句冒号隔开
--zookeeper {ip:port}/kafka ./kafka-topics.sh --create --topic output --partitions 2 --replication-factor 2 --zookeeper {ip:port}/kafka “--zoo
客户端登录ClickHouse节点，例如：clickhouse client --host node-master3QsRI --multiline --port 9440 --secure; node-master3QsRI 参数为查看ClickHouse服务cluster等环境参数信息中2对应的host_name参数的值。
在Flink WebUI和Linux环境中调测Flink应用 操作场景 IoTDB应用程序支持在安装了Flink客户端的Linux环境和安装了Flink WebUI的环境中运行。在程序代码完成开发后，您可以上传Jar包至准备好的环境中运行。 前提条件 集群已安装Flink组件，并且添加了FlinkServer实例。
参数名称 参数说明 url jdbc:XXX://zkNode1_IP:zkNode1_Port,zkNode2_IP:zkNode2_Port,zkNode3_IP:zkNode3_Port/catalog/schema?serviceDiscoveryMode=zooKeep
usionInsight-HDFS”目录(“dfs.domain.socket.path”)，该目录默认权限是750。而当前Linux用户没有权限操作该目录。 上述问题可通过执行以下方法解决： 方法一：创建新用户(推荐使用)。 通过Manager页面创建新的用户，该用户属组中默认包含ficommon组。
ator，因为Set/Map的查询速率接近O(1)，而Iterator是O(n)。 数据倾斜 当数据发生倾斜（某一部分数据量特别大），虽然没有GC（Gabage Collection，垃圾回收），但是task执行时间严重不一致。 需要重新设计key，以更小粒度的key使得task大小合理化。
ator，因为Set/Map的查询速率接近O(1)，而Iterator是O(n)。 数据倾斜 当数据发生倾斜（某一部分数据量特别大），虽然没有GC（Garbage Collection，垃圾回收），但是task执行时间严重不一致。 需要重新设计key，以更小粒度的key使得task大小合理化。
tory指定savepoint的存储路径，该路径必须是jobManager可以访问的，由于targetDirectory是可选的，如果用户没有配置targetDirectory，则是使用配置文件中“state.savepoints.dir”配置的目录来存放savepoint。 用户可以在“flink-conf
间将极大影响这个job的运行时间。因此需要将reduce个数减少。 所有的map运行完后，只有个别节点有reduce在运行。这时候集群资源没有得到充分利用，需要增加reduce的个数以便每个节点都有任务处理。 原则三：每个task的执行时间要合理。 如果一个job，每个map或r
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