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由于窗口使用自定义窗口，这时窗口的状态使用ListState，且同一个key值下，value的值非常多，每次新的value值到来都要使用RocksDB的merge()操作；触发计算时需要将该key值下所有的value值读出。 RocksDB的方式为merge()->merge()...
Yarn”，勾选“集群管理操作权限”。 说明： 设置Yarn管理员权限需要重启Yarn服务，才能使保存的角色配置生效。 设置用户在指定Yarn队列提交任务的权限 在“配置资源权限”的表格中选择“待操作集群的名称 > Yarn > 调度队列 > root”。 在指定队列的“权限”列，勾选“提交”。 设置用户在指定Yarn队列管理任务的权限
HDFS上设置配额导致HBase启动失败 问题现象 HBase启动失败。 原因分析 查看HMaster日志信息（“/var/log/Bigdata/hbase/hm/hbase-omm-xxx.log”），出现如下异常，The DiskSpace quota of /hbase is
延迟、高并发、高性价比的特点，并提供丰富的时间序列语义，可以更好的满足物联网场景下时序数据分析的需求。 物联网时序数据分析架构如图1所示。 图1 物联网时序数据分析 数据源：物联网时序数据，包括离线的CSV文件数据、实时采集器采集的数据、或支持MQTT协议的物联网终端设备。 大数
配给它，而此时有其他的应用却资源紧张，这就造成了很大的资源浪费和资源不合理的调度。 动态资源调度就是为了解决这种场景，根据当前应用任务的负载情况，实时的增减Executor个数，从而实现动态分配资源，使整个Spark系统更加健康。 可通过如下方法开启动态资源分配功能，其他相关配置可参考Yarn模式下动态资源调度。
任何情况下，都显式的设置该参数，避免后续机器增加新网卡导致IP选择不正确问题。“priority_network”的值是CIDR格式表示的，用于保证所有节点都可以使用统一的配置值。参数值分为两部分，第一部分是点分十进制的IP地址，第二部分是一个前缀长度。 例如，10.168.1.0/8会匹配所有10
文件最大打开句柄数设置太小导致读写文件异常 问题背景与现象 文件最大打开句柄数设置太小，导致文件句柄不足。写文件到HDFS很慢，或者写文件失败。 原因分析 DataNode日志“/var/log/Bigdata/hdfs/dn/hadoop-omm-datanode-XXX.log”，存在异常提示java
Spark客户端设置回收站version不生效 问题 Spark客户端设置fs.obs.hdfs.trash.version=1不生效，drop table后文件在回收站的存放路径不改变。 通常，默认情况： 当fs.obs.hdfs.trash.version=2时，回收站路径为：/user/
原因分析 MapReduce任务提交前对输入文件数的检查策略：在提交的MapReduce任务中，允许的最大输入文件数和HiveServer最大堆内存的比值，例如500000/4（默认值），表示每4GB堆内存最大允许500000个输入文件。在输入的文件数超出此限制时则会发生此错误。 解决办法
如何处理Checkpoint设置RocksDBStateBackend方式时Checkpoint慢 问题 如何处理checkpoint设置RocksDBStateBackend方式，且当数据量大时，执行checkpoint会很慢的问题？ 原因分析 由于窗口使用自定义窗口，这时窗口的状态使用Lis
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物联网时序数据分析 物联网时序数据分析场景介绍 手动将CSV离线数据导入至IoTDB 使用HetuEngine查询IoTDB时序数据 使用Grafana对接IoTDB数据库 父主题： 数据分析
如何处理Checkpoint设置RocksDBStateBackend方式时Checkpoint慢 问题 如何处理checkpoint设置RocksDBStateBackend方式，且当数据量大时，执行checkpoint会很慢的问题？ 原因分析 由于窗口使用自定义窗口，这时窗口的状态使用Lis
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Filter主要在Scan和Get过程中进行数据过滤，通过设置一些过滤条件来实现，如设置RowKey、列名或者列值的过滤条件。 代码样例 以下代码片段在com.huawei.bigdata.hbase.examples包的“HBaseExample”类的testFilterList方法中。 样例
图2展示了使用IoTDB套件的全部组件形成的整体应用架构，IoTDB特指其中的时间序列数据库组件。 图2 IoTDB结构 用户可以通过JDBC/Session将来自设备传感器上采集的时序数据和服务器负载、CPU内存等系统状态数据、消息队列中的时序数据、应用程序的时序数据或者其他数据库中的时序数据导
priority=<priority> [path1] [path2] 命令行中参数含义为： <jar>：指定需要运行的jar包名称。 [mainClass]：指jar包应用工程中的类的main方法。 <priority>：指定任务的优先级，其取值可为：VERY_HIGH、HIGH、NORMAL、LOW、VERY_LOW。
priority=<priority> [path1] [path2] 命令行中参数含义为： <jar>：指定需要运行的jar包名称。 [mainClass]：指jar包应用工程中的类的main方法。 <priority>：指定任务的优先级，其取值可为：VERY_HIGH、HIGH、NORMAL、LOW、VERY_LOW。
ClickHouse是一款开源的面向联机分析处理的列式数据库，其独立于Hadoop大数据体系，最核心的特点是压缩率和极速查询性能。同时，ClickHouse支持SQL查询，且查询性能好，特别是基于大宽表的聚合分析查询性能非常优异，比其他分析型数据库速度快一个数量级。 ClickHouse核心的功能特性介绍如下：
当不同的两个Manager系统下安全模式的集群需要互相访问对方的资源时，系统管理员可以设置互信的系统，使外部系统的用户可以在本系统中使用。 如果未配置跨集群互信，每个集群资源仅能被本集群用户访问。每个系统用户安全使用的范围定义为“域”，不同的Manager系统需要定义唯一的域名。
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