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i时需要增加向Hive同步元数据的配置项；该配置的目的是将Hudi表的元数据统一托管到Hive元数据服务中，为后续的跨引擎操作数据以及数据管理提供便利。 父主题： Hudi数据表设计规范
cache中读取小表内容直接与大表join得到结果并输出。 使用Map Join时需要注意小表不能过大，如果小表将内存基本用尽，会使整个系统性能下降甚至出现内存溢出的异常。 Sort Merge Bucket Map Join 使用Sort Merge Bucket Map Join必须满足以下2个条件：
Array[String]) { val ssc = createContext(args) //启动Streaming系统。 ssc.start() ssc.awaitTermination() } def createContext(args
Array[String]) { val ssc = createContext(args) //启动Streaming系统。 ssc.start() ssc.awaitTermination() } def createContext(args
teger、Long、Float、Double、String、Date、Decimal 支持的数据格式：parquet、orc 支持的文件系统：obs、hdfs 支持的机型： AMD64、ARM 支持的场景：spark-sql模式 配置参数 在Spark客户端的“{客户端安装目录
执行完工作流文件，显示job id表示提交成功，例如：job: 0000021-140222101051722-oozie-omm-W。登录Oozie管理页面，查看运行情况。 使用oozieuser用户，登录Oozie WebUI页面：https://oozie角色的ip地址:21003/oozie
命令中如果携带认证密码信息可能存在安全风险，在执行命令前建议关闭系统的history命令记录功能，避免信息泄露。 通过Kerberos模式认证： ./sqoop2-shell -uk true -k user.keytab -s userPrincipal 系统显示如下信息： Welcome to sqoop
通过直接添加具体配置项的参数调用脚本。 作业模板方式： 修改作业模板中所有配置项的参数值，调用脚本时引用修改后的作业模板文件。 Loader客户端安装后，系统自动在“Loader客户端安装目录/loader-tools-1.99.3/loader-tool/job-config/”目录生成各种场
通过直接添加具体配置项的参数调用脚本。 作业模板方式： 修改作业模板中所有配置项的参数值，调用脚本时引用修改后的作业模板文件。 Loader客户端安装后，系统自动在“Loader客户端安装目录/loader-tools-1.99.3/loader-tool/job-config/”目录生成各种场
获取样例工程并将其导入IDEA，导入样例工程依赖jar包。通过IDEA配置并生成jar包。 准备样例工程所需数据。 将场景说明中的原日志文件放置在HDFS系统中。 本地新建两个文本文件，分别将log1.txt及log2.txt中的内容复制保存到input_data1.txt和input_data2
user：RDS服务MySQL数据库用户名。 password：RDS服务MySQL数据库用户密码，命令中如果携带认证密码信息可能存在安全风险，在执行命令前建议关闭系统的history命令记录功能，避免信息泄露。 MySQL引擎使用示例： 连接到RDS服务的MySQL数据库。详细操作可以参考RDS服务MySQL实例连接。
执行完工作流文件，显示“job id”表示提交成功，例如“job: 0000021-140222101051722-oozie-omm-W”。登录Oozie管理页面，查看运行情况。 使用oozieuser用户，登录Oozie WebUI页面：https://oozie角色的ip地址:21003/oozie
一个表可以拥有一个或者多个分区，每个分区以文件夹的形式单独存在表文件夹的目录下。对分区内数据进行查询，可缩小查询范围，加快数据的检索速度和可对数据按照一定的条件进行管理。 分区是在创建表的时候用PARTITIONED BY子句定义的。 CREATE EXTERNAL TABLE IF NOT EXISTS
长时间提交作业，manager executor进程会内存溢出 支持提交作业，manager executor可配置并发度功能 MRS manager管理面看不到Kafka新建的topic 安全集群API方式提交Spark Submit作业操作HBase表，HBase表权限控制未生效 MRS
Array[String]) { val ssc = createContext(args) //启动Streaming系统。 ssc.start() ssc.awaitTermination() } def createContext(args
memory.mb” yarn.nodemanager.resource.memory-mb 说明： 需要在FusionInsight Manager系统进行配置。 16384 Server 如果所有的任务(map/reduce)需要读写数据至磁盘，多个进程将会同时访问一个磁盘。这将会导致磁
获取样例工程并将其导入IDEA，导入样例工程依赖jar包。通过IDEA配置并生成jar包。 准备样例工程所需数据。 将场景说明中的原日志文件放置在HDFS系统中。 本地新建两个文本文件，分别将log1.txt及log2.txt中的内容复制保存到input_data1.txt和input_data2
ger进行升级，这些NodeManager会获得新版本的软件。这导致了行为的不一致，并可能发生运行时错误。 同时存在多个Yarn版本 集群管理员可能会在一个集群内运行使用多个版本Yarn及Hadoop jars的任务。这在当前很难实现，因为jars已被本地化且只有一个版本。 Ma
需正常。请根据业务实际情况执行以下操作开启Multicast功能： (可选）服务端HMaster默认已开启并配置该特性，当节点上生效网卡除管理IP与业务IP挂载网卡外还存在其余网卡时，还需登录FusionInsight Manager界面，选择“集群 > 服务 > HBase >
要影响写入性能，如果写入性能明显下降，可以适当调整该参数，参数值按照0.5倍速率调大。注意：需要保证“堆内存+直接内存 <= 80% * 系统可用内存”， 否则会导致IoTDB启动失败。 查询场景调优举例：如果查询的范围比较大，单个序列10000个点以上，JVM分配内存的20% /
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