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该配置指定了表上并发操作过程中所要求的锁的类型。 有以下几种类型锁实现方式： LOCALLOCK：基于本地文件系统的文件来创建的锁。该锁只适用于一台机器上只运行一个Spark Driver（或者JD BCS erver）的情况。 HDFSLOCK：基于HDFS文件系统上的文件来创建的锁。该锁适用于集群

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该配置指定了表上并发操作过程中所要求的锁的类型。 有以下几种类型锁实现方式： LOCALLOCK：基于本地文件系统的文件来创建的锁。该锁只适用于一台机器上只运行一个Spark Driver（或者JDB CS erver）的情况。 HDFSLOCK：基于HDFS文件系统上的文件来创建的锁。该锁适用于集群

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业务中部分Topic的流量远大于其他Topic，会导致节点间的数据不均衡。 生产者发送消息时指定了分区，未指定的分区没有消息，会导致分区间的数据不均衡。 生产者发送消息时指定了消息Key，按照对应的Key发送消息至对应的分区，会导致分区间的数据不均衡。 系统重新实现了分区分配策略，但

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配置parquet表的压缩格式 配置场景 当前版本对于parquet表的压缩格式分以下两种情况进行配置： 对于分区表，需要通过parquet本身的配置项“parquet.compression”设置parquet表的数据压缩格式。如在建表语句中设置tblproperties："parquet

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Boolean 是否忽略url中的参数。 follow_origin Boolean 缓存规则是否遵循源站。 compress CompressResponse object GZIP压缩. rules Array of Rules objects 缓存规则，将覆盖之前的规则配置。规则为空重置为默认规则。

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是 String 用户Token。通过调用IAM服务 获取IAM用户Token接口获取，接口返回的响应消息头中“X-Subject-Token”就是需要获取的用户Token。简要的获取方法样例请参见 Token认证。 最小长度：0 最大长度：20000 表4 请求Body参数 参数

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是 String 用户Token。通过调用IAM服务 获取IAM用户Token接口获取，接口返回的响应消息头中“X-Subject-Token”就是需要获取的用户Token。简要的获取方法样例请参见 Token认证。 最小长度：0 最大长度：20000 表4 请求Body参数 参数

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是 String 用户Token。通过调用IAM服务 获取IAM用户Token接口获取，接口返回的响应消息头中“X-Subject-Token”就是需要获取的用户Token。简要的获取方法样例请参见 Token认证。 最小长度：0 最大长度：20000 表4 请求Body参数 参数

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是 String 用户Token。通过调用IAM服务 获取IAM用户Token接口获取，接口返回的响应消息头中“X-Subject-Token”就是需要获取的用户Token。简要的获取方法样例请参见 Token认证。 最小长度：0 最大长度：20000 表4 请求Body参数 参数

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是 String 用户Token。通过调用IAM服务 获取IAM用户Token接口获取，接口返回的响应消息头中“X-Subject-Token”就是需要获取的用户Token。简要的获取方法样例请参见 Token认证。 最小长度：0 最大长度：20000 表4 请求Body参数 参数

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悉且统一的平台。作为查询大数据的工具补充，Impala不会替代基于MapReduce构建的批处理框架，例如Hive。基于MapReduce构建的Hive和其他框架最适合长时间运行的批处理作业。 Impala主要特点如下： 支持Hive查询语言（HiveQL）中大多数的SQL-92功能，包括

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悉且统一的平台。作为查询大数据的工具补充，Impala不会替代基于MapReduce构建的批处理框架，例如Hive。基于MapReduce构建的Hive和其他框架最适合长时间运行的批处理作业。 Impala主要特点如下： 支持Hive查询语言（HiveQL）中大多数的SQL-92

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是否忽略url中的参数。 follow_origin 否 Boolean 缓存规则是否遵循源站。 compress 否 CompressRequest object GZIP压缩 rules 否 Array of Rules objects 缓存规则，将覆盖之前的规则配置。规则为空重置为默认规则。

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OLTP表压缩 GS_ADM_ILMDATAMOVEMENTPOLICIES GS_ADM_ILMOBJE CTS GS_ADM_ILMPOLICIES GS_ADM_ILMEVALUATIONDETAILS GS_ADM_ILMPA RAM ETERS GS_ADM_ILMRESULTS

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OLTP表压缩 GS_ILM GS_ILM_JOBDETAIL GS_ILM_OBJECT GS_ILM_PARAM GS_ILM_POLICY GS_ILM_TASK GS_ILM_TASKDETAIL GS_ILM_TICKER 父主题： 系统表

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悉且统一的平台。作为查询大数据的工具补充，Impala不会替代基于MapReduce构建的批处理框架，例如Hive。基于MapReduce构建的Hive和其他框架最适合长时间运行的批处理作业。 Impala主要特点如下： 支持Hive查询语言（HiveQL）中大多数的SQL-92功能，包括

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打开后会将消息消费进度同步到目标Kafka。 当前同步的进度有100以内的误差。 副本数 请配置副本数。 说明： 自动创建的Topic副本数，不能超过目标端Kafka的Broker数量。 启动偏移量 请选择为“最早”或“最新”。 压缩算法 请选择压缩算法为“none”、“gzip”、“snappy”、“lz4”或“zstd”。

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Flume是一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统，Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据；同时，Flume提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方的能力。 用户使用Flume系统采集日志，并且通过LTS侧提供的KAFKA协议方式上报日志。以下是部分常用数据采集场景示例：

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com/object-key 列表文件 选择“是”，将待上传的文本文件中所有URL对应的文件拉取到OBS，文本文件记录的是HDFS上的文件路径。 是 列表文件源连接 文本文件存储在OBS桶中，这里需要选择已建立的OBS连接。 obs_link 列表文件OBS桶 存储文本文件的OBS桶名称。 obs-cdm 列表文件或目录

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Flume是一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统，Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据；同时，Flume提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方的能力。 用户使用Flume系统采集日志，并且通过LTS侧提供的KAFKA协议方式上报日志。以下是部分常用数据采集场景示例：

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String 是 被解码的值。 format String 否 Base64解码协议。默认为format=RFC3548，还可以配置为format=RFC4648。 说明： RFC4648的Base64解码协议使用等号（=）将被解码的值填充到4字节的倍数。 返回结果 返回解码后的字符串。 函数示例

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