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List<TSDataType> types, List<Object> values) 测试insertRecord，不实际写入数据，只将数据传输到server即返回。 void testInsertTablet(Tablet tablet) 测试insertTablet，不实际写入数据，只将数据传输到server即返回。
C 操作场景 本章节介绍在存算分离场景下如何配置HetuEngine任务中集成MemArtsCC缓存，MemArtsCC会将热点数据存储在计算侧集群，可以起到降低OBS服务端带宽的作用，利用MemArtsCC的本地存储，访问热点数据不必跨网络，可以提升HetuEngine的数据读取效率。
初始化存量表的分区 命令功能 计算每个历史分区的最后修改时间，以“lastUpdateTime=最后修改时间”的格式将每个分区的最后修改时间写入每个分区下的“.hoodie_partition_metadata”文件中。TTL会依据“当前系统时间 - 分区最后修改时间”来判断每个分区是否老化。
IoTDB UDF概述 UDF（User Defined Function）即用户自定义函数。IoTDB提供多种内建函数及自定义函数来满足用户的计算需求。 UDF类型 IoTDB支持的UDF函数的类型如表1所示。 表1 UDF函数类型 UDF分类 描述 UDTF（User Defined
allow-access-address”中是否已经添加浏览器所在的计算机IP地址。如果没有添加，可以通过这两项配置项进行添加。例如： jobmanager.web.access-control-allow-origin: 浏览器所在的计算机IP地址 jobmanager.web.allow-access-address:
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在使用spark-submit命令时，添加“--executor-memory MEM”参数设置内存。 示例 在执行spark wordcount计算中。1.6T数据，250个executor。 在默认参数下执行失败，出现Futures timed out和OOM错误。 因为数据量大，t
对Streaming调优，就必须使该三个部件的性能都更优化。 数据源调优 在实际的应用场景中，数据源为了保证数据的容错性，会将数据保存在本地磁盘中，而Streaming的计算结果全部在内存中完成，数据源很有可能成为流式系统的最大瓶颈点。 对Kafka的性能调优，有以下几个点： 使用Kafka-0.8.2以后版本
性能优化类 Hadoop压力测试工具如何获取？ 如何提高集群Core节点的资源使用率？ 如何配置MRS集群knox内存？ 如何调整MRS集群manager-executor进程内存？ 如何设置Spark作业执行时自动获取更多资源？ spark.yarn.executor.memo
数目。 支持日志在线检索和日志收集。 支持在线检索ClickHouse日志内容。 登录FusionInsight Manager界面，访问“运维 > 日志 > 在线检索”，在“服务”中选择“ClickHouse”，“检索内容”填写日志检索关键字，通过“检索”在线检索ClickHouse日志内容。
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()....->merge()->read
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()....->merge()->read
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()....->merge()->read
配置Hive对接MemArtsCC 操作场景 本章节介绍在存算分离场景下如何配置Hive任务中集成MemArtsCC缓存，MemArtsCC会在将热点数据存储在计算侧集群，可以起到降低OBS服务端带宽的作用，利用MemArtsCC的本地存储，访问热点数据不必跨网络，可以提升Hive的数据读取效率。 前提条件
配置在Spark对接MemArtsCC 操作场景 本章节介绍在存算分离场景下如何配置Spark任务中集成MemArtsCC缓存，MemArtsCC会在将热点数据存储在计算侧集群，可以起到降低OBS服务端带宽的作用，利用MemArtsCC的本地存储，访问热点数据不必跨网络，可以提升Spark的数据读取效率。 前提条件
使用mapPartitions，按每个分区计算结果 如果每条记录的开销太大，例： rdd.map{x=>conn=getDBConn;conn.write(x.toString);conn.close} 则可以使用MapPartitions，按每个分区计算结果，如： rdd.mapPartitions(records
针对所有参与Join的表，依次选取一个表作为第一张表。 依据选取的第一张表，根据代价选择第二张表，第三张表。由此可以得到多个不同的执行计划。 计算出代价最小的一个计划，作为最终的顺序优化结果。 代价的具体计算方法： 当前版本，代价的衡量基于Join出来的数据条数：Join出来的条数越少，代价越小。Join条数的多少
景的开发思路： 接收Kafka中数据，生成相应DStream。 对单词记录进行分类统计。 计算结果，并进行打印。 方案架构 Spark Streaming是一种构建在Spark上的实时计算框架，扩展了Spark处理大规模流式数据的能力。当前Spark支持两种数据处理方式：Direct
使用mapPartitions，按每个分区计算结果 如果每条记录的开销太大，例： rdd.map{x=>conn=getDBConn;conn.write(x.toString);conn.close} 则可以使用MapPartitions，按每个分区计算结果，如 rdd.mapPartitions(records
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