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bigdata.spark.examples.kafkaSessionization。 当Streaming DataFrame/Dataset中有新的可用数据时，outputMode用于配置写入Streaming接收器的数据。 object kafkaSessionization {
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用来保证所有映射的键值对中的每一个共享相同的键组。 混洗 从Map任务输出的数据到Reduce任务的输入数据的过程称为Shuffle。 映射 用来把一组键值对映射成一组新的键值对。 父主题： MapReduce开发指南（安全模式）
arkSession, "table_test","default", customSegments) 给定segment列表，返回合并后新的导入名称： /** * Returns the Merged Load Name for given list of segments
run_table_service命令的默认行为是仅执行Hudi表中已有的compaction plan。如果需要run_table_service命令产生1个新的compaction plan并执行，需要设置schedule_compact_inline等于false，run_compact_inline等于false。
bigdata.spark.examples.kafkaSessionization。 当Streaming DataFrame/Dataset中有新的可用数据时，outputMode用于配置写入Streaming接收器的数据。。 object kafkaSessionization {
bigdata.spark.examples.kafkaSessionization。 当Streaming DataFrame/Dataset中有新的可用数据时，outputMode用于配置写入Streaming接收器的数据。。 object kafkaSessionization {
“/var/log/Bigdata/nodeagent/scriptlog/ssh-agent-monitor.log”。 如果把omm的用户目录删除了，需要联系MRS运维人员修复。 父主题： 节点管理类
需要查询的表名，支持database.tablename格式。 是 commit_Time 指定创建或回滚的时间戳。 是 user 创建savepoint的用户。 否 comments 该条savepoint的注释说明。 否 示例 call create_savepoint('hudi_test1'
几乎肯定包括更新的数据源，建议使用该操作。 由于INSERT时不会对主键进行排序，所以初始化数据集不建议使用INSERT。 在确定数据都为新数据时建议使用INSERT，当存在更新数据时建议使用UPSERT，当初始化数据集时建议使用BULK_INSERT。 批量写入Hudi表 引入
t<tuple,Time>的方式来表示，tuple是元组，包含了数据结构和数据内容，Time就是该数据的逻辑时间。 keytab文件 存放用户信息的密钥文件。应用程序采用此密钥文件在MRS产品中进行API方式认证。 父主题： Storm应用开发概述
_medium”默认为HDD，因此建表时会发现没有HDD介质的存储而报错。Doris并不会自动感知存储路径所在磁盘的实际存储介质类型，需要用户在路径配置中显式的表示。“.HDD”和“.SSD”只是用于标识存储目录“相对”的“低速”和“高速”之分，而并不是标识实际的存储介质类型，所
对系统的影响 系统性能下降，慢盘会导致系统I/O性能下降，从而影响系统的响应速度和吞吐量。这可能会导致客户的业务运行变慢（例如：作业提交运行变慢、页面响应迟钝、接口响应超时等），甚至出现崩溃或错误。 系统故障：慢盘故障可能会导致系统故障，从而导致客户的业务受到影响。如果慢盘上存储的数据包
r 多租户模式下，单个JDBCServer实例的session数量超过该值时，如果租户的JDBCServer最大实例数量没超过限制，则启动新的JDBCServer，否则输出警告日志。 50 spark.thriftserver.proxy.sessionWaitTime 多租户模
其值需要被动态添加（add），更新（update）或显示（display）的参数名称。 parameter_value 将要设置的“parameter_name”的新值。 注意事项 以下为分别使用SET和RESET命令进行动态设置或清除操作的属性： 表2 属性描述 属性 描述 carbon.options
数据源很有可能成为流式系统的最大瓶颈点。 对Kafka的性能调优，有以下几个点： 使用Kafka-0.8.2以后版本，可以使用异步模式的新Producer接口。 配置多个Broker的目录，设置多个IO线程，配置Topic合理的Partition个数。 详情请参见Kafka开源
mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize map输入信息应被拆分成的数据块的最大大小。 由用户定义的分片大小的设置及每个文件block大小的设置，可以计算分片的大小。计算公式如下： splitSize = Math.max(minSize
常见的场景是使用--files上传了user.keytab，然后使用--keytab又指定了同一个文件，导致一个文件多次被上传。 处理步骤 问题1： 重新kinit一个用户并修改相应的配置参数。 问题2： 查看hadoop相关的配置项是否正确，查看spark的conf目录下的core-site.xml，hdfs-site
数据源很有可能成为流式系统的最大瓶颈点。 对Kafka的性能调优，有以下几个点： 使用Kafka-0.8.2以后版本，可以使用异步模式的新Producer接口。 配置多个Broker的目录，设置多个IO线程，配置Topic合理的Partition个数。 详情请参见Kafka开源
fs-limits.max-directory-items”指定，默认值为“1048576”。如果一个目录的子文件/目录数量超过该值，则无法再在该目录下创建新的子文件/目录。 要监控的目录列表由参数“dfs.namenode.directory-items.monitor”指定，默认值为“/tmp
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