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Storm-JDBC开发指引 操作场景 本文档主要说明如何使用开源Storm-JDBC工具包，完成Storm和JDBC之间的交互。Storm-JDBC中包含两类Bolt：JdbcInsertBolt和JdbcLookupBolt。其中，JdbcLookupBolt主要负责从数据库
Phoenix BulkLoad Tool使用限制说明 问题 当更新索引字段数据时，如果用户表已经存在一批数据，则BulkLoad工具不能更新全局和局部可变索引。 回答 问题分析 创建表。 CREATE TABLE TEST_TABLE( DATE varchar not null
产生告警的服务名称。 角色名 产生告警的角色名称。 主机名 产生告警的主机名。 对系统的影响 如果Loader服务不可用，数据加载，导入，转换的功能也不可用。 可能原因 Loader服务依赖的内部服务异常。 ZooKeeper服务异常。 HDFS服务异常。 DBService服务异常。
产生告警的服务名称。 RoleName 产生告警的角色名称。 HostName 产生告警的主机名。 对系统的影响 如果Loader服务不可用，数据加载，导入，转换的功能也不可用。 可能原因 Loader服务依赖的内部服务异常。 ZooKeeper服务异常。 HDFS服务异常。 DBService服务异常。
tdata>：在请求中可能无法识别“&”符号，需对其进行转义。 <python -m json.tool>（可选）: 把响应的请求转换为json格式。 [ { "aggregateTags": [], "dps": {
到的数据相对就会滞后。 Merge On Read 读时合并表也简称mor表，使用列格式parquet和行格式Avro两种方式混合存储数据。其中parquet格式文件用于存储基础数据，Avro格式文件（也可叫做log文件）用于存储增量数据。 优点：由于写入数据先写delta log，且delta
成rdd，然后通过HBaseContext的bulkLoad接口将rdd写入HFile中。将生成的HFile导入HBase表的操作采用如下格式的命令，不属于本接口范围，不在此进行详细说明： hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.LoadIncrementalHFiles
成rdd，然后通过HBaseContext的bulkLoad接口将rdd写入HFile中。将生成的HFile导入HBase表的操作采用如下格式的命令，不属于本接口范围，不在此进行详细说明： hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.LoadIncrementalHFiles
进行作业配置。 新建Flink SQL作业 在作业开发界面进行作业开发。 可以单击上方“语义校验”对输入内容校验，单击“SQL格式化”对SQL语句进行格式化。 作业SQL开发完成后，请参考表1设置基础参数，还可根据需要设置自定义参数，然后单击“保存”。 表1 基础参数 参数名称 参数描述
WebUI查看应用程序运行情况。 通过Spark日志获取应用程序运行情况。 操作步骤 查看Spark应用运行结果数据。 结果数据存储路径和格式已经由Spark应用程序指定，可通过指定文件获取。 查看Spark应用程序运行情况。 Spark主要有两个Web页面。 Spark UI页面，用于展示正在执行的应用的运行情况。
Spark应用程序运行完成后，您可以查看运行结果数据，也可以通过Spark WebUI查看应用程序运行情况。 操作步骤 查看Spark应用运行结果数据。 结果数据存储路径和格式已经与Spark应用程序指定，您可以通过指定文件中获取到运行结果数据。 查看Spark应用程序运行情况。 Spark主要有两个Web页面。
Iceberg Iceberg原理介绍 Iceberg是一种开放的数据湖表格式，可以基于Iceberg快速地在HDFS或OBS上构建自己的数据湖存储服务。 Iceberg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。 当前版本Iceberg仅支持Spark引擎，如需使用其他引擎构建数据湖服务，请使用Hudi。
通过CDC格式数据解决 CDC格式数据是指更新操作记录中会同时包含更新前数据和更新后数据。通过更新前的内容来回撤掉之前的聚合结果，通过更新后的数据更新最新的计算结果。 优点：不需要有大的状态后端存储，整体计算资源压力要小于基于状态后端的方案。 缺点：需要依赖于数据格式，常见的方式
配置多主实例与多租户模式切换 配置场景 在使用集群中，如果需要在多主实例模式与多租户模式之间切换，则还需要进行如下参数的设置。 多租户切换成多主实例模式 修改Spark2x服务的以下参数： spark.thriftserver.proxy.enabled=false spark.scheduler
数据处理单元，会将一或多个DataStream转换成一个新的DataStream。 具体可以细分如下几类： 一对一的转换：如Map。 一对0、1或多个的转换：如FlatMap。 一对0或1的转换，如Filter。 多对1转换，如Union。 多个聚合的转换，如window、keyby。 CheckPoint
数据处理单元，会将一或多个DataStream转换成一个新的DataStream。 具体可以细分如下几类： 一对一的转换：如Map。 一对0、1或多个的转换：如FlatMap。 一对0或1的转换，如Filter。 多对1转换，如Union。 多个聚合的转换，如window、keyby。 CheckPoint
使用DBeaver访问MRS HetuEngine 应用场景 DBeaver是一个SQL客户端和数据库管理工具。对于关系数据库，使用JDBC API通过JDBC驱动程序与数据库交互。对于其他数据库（NoSQL），使用专有数据库驱动程序。 本章节以DBeaver 7.2.0版本为例，讲解如何使用DBeaver访问MRS
Manager增加大数据服务滚动重启能力。 MRS Manager新增文件句柄数量监控功能。 MRS Manager新增大数据组件发生重启事件上报功能。 MRS镜像 解决ECS VNC登录不停打印输出问题。 解决操作系统日志转储配置问题。 补丁兼容关系 包含1.7.1.5及之前发布的所有补丁解决的问题。
用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去操作HBase，使用hbaseRDD方法以特定的规则扫描HBase表。 数据规划 使用操作Avro格式数据章节中创建的hbase数据表。 开发思路 设置scan的规则，例如：setCaching。 使用特定的规则扫描Hbase表。 运行前置操作
jar”放到该路径下，并上传配置文件到1配置的对应路径下。 切换到运行目录，执行以下命令，运行Jar包。 java -jar hbase-springboot-*.jar 否，执行3。 导出样例项目依赖的jar包。 在IDEA的下方Terminal窗口或其他命令行工具进入“pom.xml”所在目录。 执行命令mvn
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