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支持结构化数据模型 通过结合所有以上属性，Kudu的目标是支持在当前Hadoop存储技术上难以实现或无法实现的应用。 Kudu的应用场景有： 需要最终用户立即使用新到达数据的报告型应用 同时支持大量历史数据查询和细粒度查询的时序应用 使用预测模型并基于所有历史数据定期刷新预测模型来做出实时决策的应用
指本地文件系统中文件路径，每个节点都需要放一份/opt/log1.txt和/opt/log2.txt并使用chmod 755 文件名命令为用户赋予读、写、执行权限，而属组用户和其他用户只有读、执行权限。可以默认，也可以自行设置。 <windowTime> 指窗口时间大小，以分钟为单位。可以默认，也可以自行设置。
ClientCnxnSocketNetty 如果不包含，将上述内容添加到配置项末尾处。 查看调测结果 通过MapReduce服务的WebUI进行查看 使用具有任务查看权限的用户登录FusionInsight Manager，选择“集群 > 待操作集群的名称 > 服务 > Mapreduce ＞ JobHistor
拼接转换 概述 “拼接转换”算子，将已有字段的值通过连接符拼接，生成新的字段。 输入与输出 输入：需要拼接的字段 输出：拼接后的字段 参数说明 表1 算子参数说明 参数 含义 类型 是否必填 默认值 输出字段名 配置拼接后的字段名。 string 是 无 分隔符 配置拼接符，可为空。
/opt/FI-Client/Spark2x/spark/examples/jars/spark-examples_2.12-3.1.1-xxx.jar 用户调试时需要把--class和jar包换成自己的程序，-Xdebug -Xrunjdwp:transport=dt_socket,server=y
否，删除原有的Sqoop和HBase客户端文件，从FusionInsight Manager上下载完整的客户端安装在同一路径下，执行2。 以root用户登录Sqoop客户端安装节点。 下载以下HBase 1.6.0版本的jar包上传到Sqoop客户端的“lib”目录下。 hbase-client-1
/opt/FI-Client/Spark2x/spark/examples/jars/spark-examples_2.12-3.1.1-xxx.jar 用户调试时需要把--class和jar包换成自己的程序，-Xdebug -Xrunjdwp:transport=dt_socket,server=y
/opt/FI-Client/Spark2x/spark/examples/jars/spark-examples_2.12-3.1.1-xxx.jar 用户调试时需要把--class和jar包换成自己的程序，-Xdebug -Xrunjdwp:transport=dt_socket,server=y
该配置仅用于MySQL专用连接器，当数据列内容中包含默认分隔符时，需要设置自定义分隔符，否则会出现数据错乱。 string 否 , 换行分隔符 用户根据数据实际情况，填写字符串作为换行符。支持任何字符串。默认使用操作系统的换行符。 说明： 该配置仅用于MySQL专用连接器，当数据列内容
sql -v 使用FlinkSQL Client提交作业 安装集群客户端，例如安装目录为“/opt/hadoopclient”。 以客户端安装用户，登录安装客户端的节点。 执行以下命令，切换到客户端安装目录。 cd /opt/hadoopclient 执行如下命令初始化环境变量。 source
DstreamKafkaWriter。 建议使用新的API createDirectStream代替旧的API createStream进行应用程序开发。旧的API仍然可以使用，但新的API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。
DstreamKafkaWriter。 建议使用新的API createDirectStream代替旧的API createStream进行应用程序开发。旧的API仍然可以使用，但新的API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。
1/{project_id}/job-exes 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 参数解释： 项目编号。获取方法，请参见获取项目ID。 约束限制： 不涉及 取值范围： 不涉及 默认取值： 不涉及 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 page_size
"hdfsSetReplication- SUCCESS!, Set replication 10 for %s\n",file); 设置用户、用户组。 if (hdfsChown(fs, file, "root", "root")) { fprintf(stderr, "Failed
"hdfsSetReplication- SUCCESS!, Set replication 10 for %s\n",file); 设置用户、用户组。 if (hdfsChown(fs, file, "root", "root")) { fprintf(stderr, "Failed
分析，同时StarRocks具备水平扩展、高可用、高可靠、易运维等特性，广泛应用于实时数仓、OLAP报表、数据湖分析等场景。 更多相关介绍请参见StarRocks。 该组件当前为公测阶段，若需使用需联系技术支持申请白名单开通。 StarRocks架构 StarRocks整体架构如
/opt/FI-Client/Spark2x/spark/examples/jars/spark-examples_2.12-3.1.1-xxx.jar 用户调试时需要把--class和jar包换成自己的程序，-Xdebug -Xrunjdwp:transport=dt_socket,server=y
”。 收集异常故障日志时间长短可以咨询技术支持人员。 单击“下载”，实时转储的系统表会被保存在本地。 收集一键转储系统表日志 使用root用户后台登录任一ClickHouseServer节点，进入到sbin目录下。 cd ${BIGDATA_HOME}/FusionInsight
的分布在各个节点。增加任务的并行度，充分利用集群机器的计算能力。 操作步骤 任务的并行度可以通过以下四种层次（按优先级从高到低排列）指定，用户可以根据实际的内存、CPU、数据以及应用程序逻辑的情况调整并行度参数。 算子层次 一个算子、数据源和sink的并行度可以通过调用setParallelism()方法来指定，例如
SparkPi，opt/client/Spark/spark/examples/jars/spark-examples-<version>.jar：用户调试时需要换成自己的主类和jar包路径。 -Xdebug -Xrunjdwp:transport=dt_socket,server=y,suspend=y
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