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select col1[1] from row_tb; -- 1 IPADDRESS IP地址，可以表征IPv4或者IPv6地址。但在系统内，该类型是一个统一的IPv6地址。 对于IPv4的支持，是通过将IPv4映射到IPv6的取值范围（RFC 4291#section-2.5
发现29101端口连接对端端口为21005，而21005为Kafka服务端端口。 说明业务层作为客户端连接Kafka获取消息，业务端口分配通过OS的随机端口分配范围来确定。 通过cat /proc/sys/net/ipv4/ip_local_port_range命令查看随机端口范围。
gc.childopts、topology.worker.childopts和worker.gc.childopts(服务端参数)有优先级，优先级大小为：topology.worker.gc.childopts > worker.gc.childopts > topology.worker
策略描述信息。 Audit Logging 是否审计此策略。 Allow Conditions 策略允许条件，配置本策略内允许的权限及例外，例外条件优先级高于正常条件。 在“Select Role”、“Select Group”、“Select User”列选择已创建好的需要授予权限的Role、用户组或用户，单击“Add
的行号。 索引 StarRocks通过前缀索引 (Prefix Index) 和列级索引，能够快速找到目标行所在数据块的起始行号。 加速处理 StarRocks通过预先聚合、分区分桶、物化视图、列级索引等机制实现数据的加速处理。 数据模型 StarRocks支持四种数据模型，分别是明细模型（Duplicate
KYLIN_HOME}/bin/sample.sh验证kylin是否正常运行。 在华为云严选商城中有提供基于Apache Kylin的企业级大数据智能分析平台Kyligence Enterprise，您可以根据需要选择使用。 父主题： 周边生态对接类
ClickHouse索引设计 一级索引设计 在建表设计时指定主键字段的建议：按查询时最常使用且过滤性最高的字段作为主键。依次按照访问频度从高到低、维度基数从小到大来排列。数据是按照主键排序存储的，查询的时候，通过主键可以快速筛选数据，合理的主键设计，能够大大减少读取的数据量，提升
出于安全考虑，建议用户定期更换自定义密码（例如三个月更换一次），并重新生成各项证书和信任列表。 在FusionInsight Manager管理界面，选择“系统 > 权限 > 用户”，选择“更多 > 下载认证凭据”下载用户flume_hdfs的kerberos证书文件并保存在本地。 配置Flume
实时入湖场景中，Spark引擎采用Bucket索引，Flink引擎可以用Bucket索引或者状态索引。 实时入湖都是需要分钟内或者分钟级的高性能入湖，索引的选择会影响到写Hudi表的性能。在性能方面各个索引的区别如下： Bucket索引 优点：写入过程中对主键进行hash分桶
出于安全考虑，建议用户定期更换自定义密码（例如三个月更换一次），并重新生成各项证书和信任列表。 在FusionInsight Manager管理界面，选择“系统 > 权限 > 用户”，选择“更多 > 下载认证凭据”下载用户flume_hdfs的kerberos证书文件并保存在本地。 配置Flume
ZooKeeper - Client environment:os.name=Windows 7 1670 [main] INFO org.apache.zookeeper.ZooKeeper - Client environment:os.arch=amd64 1670 [main] INFO
smoothing_times：平滑次数，告警产生次数小于等于此平滑次数时，不上报告警信息，取值为整型且大于0。 “is_filtered”参数优先级高于“smoothing_times”参数。 例如配置如下，表示屏蔽“12016”告警，“12017”告警在产生次数超过3次后上报： {
表名 否，table和path二选一 path String类型，表的绝对路径 否，table和path二选一 示例 场景： Hudi表是3级别分区，年/月/日，分区字段是dt。 添加TTL策略（2023年5月的分区保留1天）： call ttl_policy_save(table
策略描述信息。 Audit Logging 是否审计此策略。 Allow Conditions 策略允许条件，配置本策略内允许的权限及例外，例外条件优先级高于正常条件。 在“Select Role”、“Select Group”、“Select User”列选择已创建好的需要授予权限的Role、用户组或用户。
如需添加更多规则，可单击按钮添加。 单击“Add”，在策略列表可查看策略的基本信息。 用户通过Spark2x客户端对配置了数据脱敏策略的表执行select操作，系统将对数据进行处理后进行展示。 父主题： Ranger权限策略配置示例
如需添加更多规则，可单击按钮添加。 单击“Add”，在策略列表可查看策略的基本信息。 用户通过Spark2x客户端对配置了数据脱敏策略的表执行select操作，系统将对数据进行处理后进行展示。 父主题： Ranger权限策略配置示例
per-job模式：修改为sql文件的实际路径。如：客户端安装目录/Flink/flink/datagen2kafka.sql yarn-application模式：修改为os.getcwd() + "/../../../../yarnship/datagen2kafka.sql" yarn-session模式：
per-job模式：修改为sql文件的实际路径。如：客户端安装目录/Flink/flink/datagen2kafka.sql yarn-application模式：修改为os.getcwd() + "/../../../../yarnship/datagen2kafka.sql" yarn-session模式：
选择所需查询日志的服务或模块。 文件 当且仅当选择服务中一个角色时，支持选择指定日志文件进行搜索。 最低日志级别 选择所需查询日志的最低日志级别，选择某一级别后会显示从本级别到更高日志级别的日志。 级别从低到高依次为： TRACE < DEBUG < INFO < WARN < ERROR < FATAL
各个分区的数据量是会有波动的，分区下桶的个数设计一般会按照最大分区数据量计算，这样会出现越细粒度的分区，桶的个数会冗余越多。例如： 采用天级分区，平均的日增数据量是3GB，最多一天的日志是8GB，这个会采用Bucket桶数= 8GB/2GB = 4 来创建表；每天的更新数据占比较
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