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I性能和稳定性更好。 /** * 参数解析: * <groupId>为客户的组编号。 * <brokers>为获取元数据的Kafka地址。 * <topic>为Kafka中订阅的主题。 */ public class JavaDstreamKafkaWriter {
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I性能和稳定性更好。 /** * 参数解析: * <groupId>为客户的组编号。 * <brokers>为获取元数据的Kafka地址。 * <topic>为Kafka中订阅的主题。 */ public class JavaDstreamKafkaWriter {
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Flink支持ignoreDelete特性。 Yarn NodeManager支持优雅退服。 Kafka支持数据加密。 Spark支持子查询字段不带聚合函数语法(设置spark.sql.legacy.correlated.scalar.query.enabled参数值为true)。 Spark支持视图表
模型在查询时不需要执行聚合操作,并且支持谓词和索引下推,能够在支持实时和频繁更新等场景的同时,提供高效查询。 数据分布 建表时,您可以通过设置合理的分区和分桶,实现数据均匀分布和查询性能提升。数据均匀分布是指数据按照一定规则划分为子集,并且均衡地分布在不同节点上。查询时能够有效裁
<tablename>:表示要操作的表名。 <inputdir>:表示要批量导入的数据目录。 -Dindexspecs.to.add=<indexspecs>:表示索引名与列的映射,例如-Dindexspecs.to.add='index_bulk=>info:[age->String]'。 其构成如下所示:
day, MOD(HASH_CODE(user_id), 1024) ) GROUP BY day 多流join场景建议join字段设置为主键 如果join字段不为主键,会导致Flink shuffle task按照hash进行数据处理,导致在Flink中无法保序。同时状态后端中同一个join
FS数据的高可靠; 对于确定存在单副本诉求的文件也可通过dfs.single.replication.exclude.pattern配置项设置单副本的数据文件和目录。 MRS 1.9.3.9及其后续补丁安装后,需要重新下载安装全量的客户端,包含Master节点的原始客户端和虚拟私
比如换行时标准的解析会自动换行的问题。 解决Yarn监控图缺失问题。 解决使用Sqoop将MySQL数据导入到Hive中失败的问题。 解决Yarn配置本地化日志级别参数被设置为不支持修改的问题。 Hudi clean与archive逻辑解耦,不执行clean也能执行归档。 解决Hudi的.schema目录下文件找不到的问题。
上,Doris不会清理这些文件,需要手动清理。 导出命令的超时时间同查询的超时时间,可以通过SET query_timeout=xxx进行设置。 对于结果集为空的查询,依然会产生一个大小为0的文件。 文件切分会保证一行数据完整的存储在单一文件中,因此文件的大小并不严格等max_file_size。
创建包含SELECT查询结果的新表。 使用CREATE TABLE创建空表。 使用IF NOT EXISTS子句时,如果表已经存在则不会报错。 可选WITH子句可用于设置新创建的表的属性,如表的存储位置(location)、是不是外表(external)等。 示例 用指定列的查询结果创建新表orders_column_aliased:
通过以下命令可跳过REST接口过滤器获取相应的应用信息。 安全模式下,JobHistory仅支持https协议,故在如下命令的url中请使用https协议。 安全模式下,需要设置spark.ui.customErrorPage=false并重启spark2x服务 (JobHistory2x、JDBCServer2x
metrics.num-immutable-mem-table true 监测RocksDB中不可变Memtable的数量,该值如果一直增加,或大于设置的阈值,会影响写性能 state.backend.rocksdb.metrics.mem-table-flush-pending true
<tablename>:表示要操作的表名。 <inputdir>:表示要批量导入的数据目录。 -Dindexspecs.to.add=<indexspecs>:表示索引名与列的映射,例如-Dindexspecs.to.add='index_bulk=>info:[age->String]'。 其构成如下所示:
量中密文存放,使用时解密,确保安全; // 本示例以密码保存在环境变量中来实现身份验证为例,运行本示例前,请先在本地环境中设置环境变量HETUENGINE_PASSWORD properties.setProperty("user", "YourUserName");
val resultValue = hiveValue + hbaseValue.toInt // 设置结果到put对象 put.addColumn(Bytes.toBytes(columnFamily), Bytes.toBytes("cid")
根据吞吐量粗略计算,假设生产者可以达到的吞吐量为P,消费者可以达到的吞吐量为C,预期Kafka吞吐量为T,那么建议该Topic的Partition数目设置为Max(T/P , T/C)。 在Kafka集群中,分区越多吞吐量越高,但是分区过多也存在潜在影响,例如文件句柄增加、不可用性增加(如:
例,则在该session中找不到该function,而且hive默认将“hive.exec.drop.ignorenonexistent”设置为“true”,即当function不存在时,删除function操作不会报错,这样就表现出了用户没有drop function的权限,执
order01 INCLUDING PROPERTIES; 创建表orders_like02,它将包含表order02定义的列,并将表的存储格式设置为‘TEXTFILE’ CREATE TABLE orders_like02 like order02 STORED AS TEXTFILE;