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mer提供以下功能： 支持Kafka，DFS多种数据源接入 。 支持管理检查点、回滚和恢复，保证exactly once语义。 支持自定义转换操作。 示例： 准备配置文件kafka-source.properties #hudi配置 hoodie.datasource.write
如何在导入Hive表时指定输出的文件压缩格式？ 问题现象 如何在导入Hive表时指定输出的文件压缩格式？ 处理步骤 当前Hive支持以下几种压缩格式： org.apache.hadoop.io.compress.BZip2Codec org.apache.hadoop.io.compress
codec”（可选：uncompressed, zlib, lzo, snappy）来选择Parquet和Orc表的压缩格式；由于Hive和Spark表在可选的压缩格式上有区别，除以上列出的压缩格式外，其他的压缩格式不支持。 合并桶表数据，需要先在Spark2x客户端的hive-site.xml里加上配置：
在MRS集群节点的操作列选择“更多 > 网络设置 > 切换VPC”，切换节点VPC。 每个节点都需要切换VPC。 切换VPC时“虚拟私有云”、“子网”、“安全组”需要和集群初始的配置一致。 “私有IP地址”选择“现在创建”，填写1中查询对应节点的IP。 切换成功后，单击节点名称，需要在节点的“弹性网卡”中重启“源/目的检查”。
离线数据加载：通过Broker Load将ORC格式的Hive数据导入Doris 应用场景 通过Broker Load将ORC格式的Hive表数据导入到Doris。 方案架构 离线数据可以从数据湖加载，也可以直接加载本地文件。从数据湖加载可以使用工具CDM，在没有CDM工具时，可
例如标签内容为“姓名”，可配置关键字“*姓名*”。 类型：配置字段类型。 数据格式：字段类型为“DATE”或“TIME”或“TIMESTAMP”时，需指定特定时间格式，其他字段类型指定无效。时间格式如：“yyyyMMdd HH:mm:ss”。 长度：配置字段长度，字段值太长则按
读取数 从输入源中读取的行数（文件数）。 行/文件 写入数 写入到输出源的行数（文件数）。 行/文件 跳过数 转换过程中记录的坏行数（文件数）：输入格式不正确，无法进行转换。 转换过程中配置过滤条件后跳过的行数。 父主题： 管理Loader作业
例如标签内容为“姓名”，可配置关键字“*姓名*”。 类型：配置字段类型。 数据格式：字段类型为“DATE”或“TIME”或“TIMESTAMP”时，需指定特定时间格式，其他字段类型指定无效。时间格式如：“yyyyMMdd HH:mm:ss”。 长度：配置字段长度，字段值太长则按
txt （根据实际RegionServer的进程ID进行替换） 将需要的线程ID转换为16进制格式： printf "%x\n" 30648 输出结果TID为77b8。 根据输出16进制TID，在线程堆栈中进行查找，发现在执行compaction操作。 对其它线程执行相同操作，发现均为compactions线程。
列名：配置HBase列名。 类型：配置字段类型，字段类型为“DATE”或“TIME”或“TIMESTAMP”时，需指定特定时间格式，其他类型指定无效。时间格式如：“yyyyMMdd HH:mm:ss”。 长度：配置字段长度，字段值实际长度太长则按配置的长度截取，“类型”为“CHAR
列名：配置HBase列名。 类型：配置字段类型，字段类型为“DATE”或“TIME”或“TIMESTAMP”时，需指定特定时间格式，其他类型指定无效。时间格式如：“yyyyMMdd HH:mm:ss”。 长度：配置字段长度，字段值实际长度太长则按配置的长度截取，“类型”为“CHAR
ClickHouse ClickHouse基本原理 ClickHouse与其他组件的关系 ClickHouse开源增强特性 父主题： 组件介绍
取Hive数据。 转换类型 长整型时间转换：长整型日期转换步骤，配置长整型数值与日期的转换。 空值转换：空值转换步骤，配置指定值替换空值。 随机值转换：随机数据生成步骤，配置新增值为随机数据的字段。 增加常量字段：增加常量步骤，配置直接生成常量字段。 拼接转换：拼接字段步骤，配置
个字段终点开始，以此类推。 字段名：配置输入字段名。 类型：配置字段类型。 数据格式：字段类型为“DATE”或“TIME”或“TIMESTAMP”时，需指定特定时间格式，其他字段类型指定无效。时间格式如：“yyyyMMdd HH:mm:ss”。 长度：配置字段长度，字段值实际长度
解决Hudi的bucket(col,N)函数不支持timestamp字段类型，建表后插入数据，数据转换错误的问题 解决Hudi的identity(col)函数不支持date字段类型，转换出来的隐式分区显示default的问题 解决Hudi的truncate(col, W)函数，W在建表时可以为负数的问题
Datasource Avro格式查询异常 问题 Datasource Avro格式查询报错，提示Caused by: org.apache.spark.sql.avro.IncompatibleSchemaException。 回答 针对avro格式表查询报错，根本原因是avro格式表schem
hoodie.datasource.hive_sync.partition_extractor_class 用于提取hudi分区列值，将其转换成hive分区列。 org.apache.hudi.hive.SlashEncodedDayPartitionValueExtractor
取Hive数据。 转换类型 长整型时间转换：长整型日期转换步骤，配置长整型数值与日期的转换。 空值转换：空值转换步骤，配置指定值替换空值。 随机值转换：随机数据生成步骤，配置新增值为随机数据的字段。 增加常量字段：增加常量步骤，配置直接生成常量字段。 拼接转换：拼接字段步骤，配置
使用omm用户登录主管理节点。 执行调度器切换。 调度器切换分为三种模式： 0：将Capacity调度器配置转换到Superior，然后将Capacity调度器切换到Superior。 1：只将Capacity调度器配置转换到Superior。 2：只将Capacity调度器切换到Superior。
个字段终点开始，以此类推。 字段名：配置输入字段名。 类型：配置字段类型。 数据格式：字段类型为“DATE”或“TIME”或“TIMESTAMP”时，需指定特定时间格式，其他字段类型指定无效。时间格式如：“yyyyMMdd HH:mm:ss”。 长度：配置字段长度，字段值实际长度
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