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produced in 5000 ms, eventQueue still has 86417 events, MaxSize: 171764. 用户可以根据日志信息【队列中消息数量的最大值MaxSize】，在配置文件“spark-defaults.conf”中将配置项“spark.eventQueue
约束限制： 不涉及 取值范围： 不涉及 默认取值： 不涉及 arguments String 参数解释： 程序执行的关键参数。 约束限制： 该参数由用户程序内的函数指定，MRS只负责参数的传入。 取值范围： 该参数可为空。 默认取值： 不涉及 hql String 参数解释： HQL脚本语句。
时，HMaster在启动期间等待所有region server的WAL分割，以避免数据不一致问题。一旦WAL分割完成，HMaster将进行用户region的分配。所以当在集群异常的场景下，WAL分割可能需要很长时间，这取决于多个因素，例如太多的WALs，较慢的I/O，region
换成多个输入字段。 输入与输出 输入：文本文件 输出：多个字段 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 换行符 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。 string 否 \n 分割长度单位 长度单位，可选择“char”字符或“byte”字节。
多个输入字段。 输入与输出 输入：文本文件。 输出：多个字段。 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 换行符 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。 string 否 \n 分割长度单位 长度单位，可选择“char”字符或“byte”字节。
在数据同步过程中不可避免会出现数据重复写入、数据乱序问题，例如：异常数据恢复、写入程序异常重启等场景。通过设置合理precombine字段值可以保证数据的准确性，老数据不会覆盖新数据，也就是幂等写入能力。该字段可用选择的类型包括：业务表中更新时间戳、数据库的提交时间戳等。precombine字段不能有null值和空值
送Agent将会提交Transactions，标识一次数据传输成功可靠地完成。 当接收Agent接收到发送Agent发送的消息时，开始一个新的Transactions，当该数据被成功处理（写入Channel中），那么接收Agent提交该Transactions，并向发送Agent发送成功响应。
停止业务。 获取主NameNode的主机名。 在客户端执行如下命令： source /opt/client/bigdata_env kinit 组件用户 说明：“/opt/client”需要改为实际客户端的安装路径。 执行如下命令，让主NameNode进入安全模式，其中linux22换为主NameNode的主机名。
时，HMaster在启动期间等待所有region server的WAL分割，以避免数据不一致问题。一旦WAL分割完成，HMaster将进行用户region的分配。所以当在集群异常的场景下，WAL分割可能需要很长时间，这取决于多个因素，例如太多的WALs，较慢的I/O，region
GROUP BY a, d; 修改明细表、聚合表结构，严格按照以下步骤实施： 停止明细表数据插入。 修改聚合表结构设计。 删除物化视图表。 重新创建新转化关系的物化视图。 父主题： ClickHouse物化视图设计
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
约束限制： 不涉及 取值范围： 不涉及 默认取值： 不涉及 arguments String 参数解释： 程序执行的关键参数。 约束限制： 该参数由用户程序内的函数指定，MRS只负责参数的传入。 取值范围： 该参数可为空。 默认取值： 不涉及 hql String 参数解释： HQL脚本语句。
DROPPING：索引正在被删除，跳过生成该索引的索引数据，查询数据时无法使用该索引。 基于工具的索引状态修改，支持图1所示的状态转换。 图1 索引状态转换图 场景介绍 用户可以使用全局二级索引工具禁用/启用某个索引。 修改HBase全局二级索引状态 在HBase客户端执行以下命令可禁用/启用某个索引： hbase
perm=null proto=rpc | FSNamesystem.java:8189 如上日志说明：192.168.1.22 节点的appUser用户删除了/user/sparkhive/warehouse/daas/dsp/output/_temporary。 可以使用zgrep "文件名"
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
通过Hue创建Sqoop任务将数据从HBase导入HDFS时报错 用户问题 利用Hue的Sqoop操作把HBase中的数据导入HDFS时报错： Caused by: java.lang.ClassNotFoundException: org.apache.htrace.Trace
$SPARK_CLIENT_HOME/jars/streamingClient/park-streaming-kafka_2.10-1.5.1.jar 用户自己开发的应用程序以及样例工程都支持上述参数。 但是Spark开源社区提供的KafkaWordCount等样例程序，不仅需要添加--jar
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
OVERWRITE：如果使用了这个关键字，目标表（或分区）的数据将被删除，并使用文件中读取的数据来替代。 限制 如果要加载数据到指定分区，用户必须在partition子句中列出表的所有字段。 不支持复杂类型数据，比如Array，Map等。 不支持外部表（external）。 数据文件的格式应当与目标表的文件格式一样。
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