物联网平台的命令状态总共有几种？ 物联网平台命令下发包含如下状态： 超期：表示命令在物联网平台缓存时间超期，未向设备下发。 成功：表示物联网平台已经将命令下发给设备，且收到设备上报的命令执行结果。 失败：表示编解码插件解析为空，或执行结果响应里面有“ERROR CODE”等。 超时：表示物联网平台等待ACK响应超时。

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空间的消耗。矢量化读取ORC格式的数据能够大幅提升ORC数据读取性能。在Spark2.3版本中，SparkSQL支持矢量化读取ORC数据（这个特性在Hive的历史版本中已经得到支持）。矢量化读取ORC格式的数据能够获得比传统读取方式数倍的性能提升。 该特性可以通过下面的配置项开启：

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空间的消耗。矢量化读取ORC格式的数据能够大幅提升ORC数据读取性能。在Spark2.3版本中，SparkSQL支持矢量化读取ORC数据（这个特性在Hive的历史版本中已经得到支持）。矢量化读取ORC格式的数据能够获得比传统读取方式数倍的性能提升。 该特性可以通过下面的配置项开启：

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云容器实例的Console控制台界面、调用API部署应用，那这些方式的使用有什么不同的地方呢？这些方法又与直接运行Docker run命令运行容器有什么区别呢？ 本文将通过运行一个Wordpress + MySQL的博客为例，比较这几种方法之间的异同，以利于您挑选合适的使用方法。

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选择在Edge添加的目的端ClickHouse凭证。凭证的添加方法请参考添加资源凭证中的大数据-ClickHouse。 安全集群 选择是否部署在安全集群下。 ClickHouse Server IP 填写连接到目的端ClickHouse 服务器 的IP地址。通常是运行ClickHouse的主机IP地址。

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，四种状态除了取决于Hive本身服务的可用性（会用简单的SQL来检测Hive服务的可用性），还取决于Hive服务所依赖的其他组件的服务状态。 Hive实例分为Hiveserver和Metastore两种，健康状态有Good，Concerning ，Unknown三种状态，这三种状态是通

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Hive与其他组件的关系 Hive与HDFS组件的关系 Hive是Apache的Hadoop项目的子项目，Hive利用HDFS作为其文件存储系统。Hive通过解析和计算处理结构化的数据，Hadoop HDFS则为Hive提供了高可靠性的底层存储支持。Hive数据库中的所有数据文件都可以存储在Hadoop

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指定导出数据的分隔符，与需要导出的HDFS中的数据表中的分隔符保持一致。 -m或-num-mappers <n> 启动n个map来并行导入数据，默认是4个，该值请勿高于集群的最大Map数。 -direct 快速模式，利用了数据库的导入工具，如MySQL的mysqlimport，可以比jdbc连接的方式更为高效的将数据导入到关系数据库中。

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支持哪几种开具发票模式？ 系统支持如下开具发票模式： 按账单明细开票 按月汇总开票 指定金额开票 您可在控制台的“费用 > 发票管理”栏开具发票。 详细内容请参见开具华为云发票。 父主题： 计费相关

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异常状态下的任务仍然会计费，而长时间异常的任务无法续传和恢复。设置任务异常自动结束天数后，异常且超时的任务将会自动结束，以免产生不必要的费用。 回放任务提交后，您可在“录制回放管理”页面，查看并管理自己的任务。 您可查看任务提交后的状态，状态请参见任务状态说明。 在任务列表的右上角，单击刷新列表，可查看到最新的任务状态。

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异常状态下的任务仍然会计费，而长时间异常的任务无法续传和恢复。设置任务异常自动结束天数后，异常且超时的任务将会自动结束，以免产生不必要的费用。 回放任务提交后，您可在“录制回放管理”页面，查看并管理自己的任务。 您可查看任务提交后的状态，状态请参见任务状态说明。 在任务列表的右上角，单击刷新列表，可查看到最新的任务状态。

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指定导出数据的分隔符，与需要导出的HDFS中的数据表中的分隔符保持一致。 -m或-num-mappers <n> 启动n个map来并行导入数据，默认是4个，该值请勿高于集群的最大Map数。 -direct 快速模式，利用了数据库的导入工具，如MySQL的mysqlimport，可以比jdbc连接的方式更为高效的将数据导入到关系数据库中。

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本实践使用华为云 CDM 服务将Hive集群中的数据（支持数据量在几十TB级别或以下的数据量级）迁移到华为云 MRS 服务。 Hive数据迁移分两部分内容： Hive的元数据信息，存储在MySQL等数据库中。MRS Hive集群的元数据会默认存储到MRS DBService（华为的Gaussdb数据

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此处选择新创建的包含Hive组件的MRS集群。 认证类型 KERBEROS 访问MRS的认证类型 Hive版本 HIVE_3_X Hive的版本。根据服务端Hive版本设置。 用户名 hiveuser 新创建的拥有Hive权限的用户。 密码 xxx 填写用户密码，此处填写为修改后的hiveuser用户密码。

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息”页面该实例的“内网地址”。 如果通过连接了公网的设备访问，“ip”为该实例已绑定的“弹性公网IP”。 port 端口，默认8635，当前端口，参考“基本信息”页面该实例的“数据库端口”。 username 当前用户名。 password 当前用户的密码。连接方式二中，需要分别将‘@’、‘%’和‘

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模式，只能使用STANDALONE模式。 说明：STANDALONE模式主要是用来解决版本冲突问题的运行模式。当同一种数据连接的源端或者目的端连接器的版本不一致时，存在jar包冲突的情况，这时需要将源端或目的端放在STANDALONE进程里，防止冲突导致迁移失败。 linkConfig

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使用Hive Hive用户权限管理 Hive客户端使用实践 快速使用Hive进行数据分析 Hive数据存储及加密配置 Hive on HBase 配置Hive读取关系型数据库数据 Hive企业级能力增强 Hive性能调优 Hive运维管理 Hive常见SQL语法说明 Hive常见问题

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tableIdentifier Hudi表的名称。 tablelocation Hudi表的存储路径。 hoodie.archive.file.cleaner.policy 清理归档文件的策略：目前仅支持KEEP_ARCHIVED_FILES_BY_SIZE和KEEP_ARCHIVED_FILES_BY

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输入文件数超出设置限制导致任务执行失败 Hive任务执行中报栈内存溢出导致任务执行失败 对同一张表或分区并发写数据导致任务失败 Hive任务失败，报没有HDFS目录的权限 Load数据到Hive表失败 参考Hive JDBC代码用例开发的业务应用运行失败 HiveServer和HiveHCat进程故障 MRS

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HDFS：最底层的IO读也是性能的关键，主要考虑的指标是读取和写入的性能，还包括块大小合理设置等。 其中MapReduce/Spark/HDFS组件有自己独立的调优手册及文档，请参考对应组件的调优。本文档重点讨论上述的1，2，3部分的性能调优的内容，并结合MapReduce/Spark的进行调优说明。 批处理业务

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Hive方言 简介 从Flink 1.11.0 开始，在使用Hive方言时，Flink允许用户用Hive语法来编写SQL语句。通过提供与Hive语法的兼容性，改善与Hive的互操作性，并减少用户需要在Flink和Hive之间切换来执行不同语句的情况。详情可参考：Apache Flink

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