为什么设备上报一条数据后应用 服务器 会收到多条推送？ 可能有以下几种情况： 如果订阅的“notifyType”为“deviceDataChanged”，且多条消息推送的内容不同，可能是因为设备上报的数据包含了多个service（即“data”参数内包括多个JSON对象），物联网平台会将其拆成多条消息推送。

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ver}:%{DBSERVICE_CPORT}/hivemeta?socketTimeout=60 Metastore元数据JDBC链接的URL。 外置MySQL，则值为： jdbc:mysql://MySQL的IP:MySQL的端口/test?characterEncoding=utf-8

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获取SIP的呼叫方式 接口名称 WEB_GetSIPCallType(后续废弃) 功能描述 判断是否是SIP 呼叫及音频or 视频 应用场景 获取SIP的呼叫方式 URL https://ip/action.cgi?ActionID=WEB_GetSIPCallType 参数 无

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MySQL原生的DDL工具 Copy算法 按照原表定义创建一个新的临时表。 对原表加写锁（禁止DML）。 在1建立的临时表执行DDL。 将原表中的数据copy到临时表。 释放原表的写锁。 将原表删除，并将临时表重命名为原表。 采用copy方式期间需要锁表，禁止DML写操作。当Lock

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CDM 在进行作业分片时，根据源端数据源的差异，分片维度有所不同。详情如表1所示。 表1 不同源端数据源的作业分片维度 数据源分类 源端数据源 作业分片原理 数据仓库 数据仓库服务（DWS） 支持按表字段分片。 不支持按表分区分片。 数据湖探索 （ DLI ） 支持分区表的分区信息分片。 不支持非分区表分片。

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tor：支持Oracle分区特性的连接器，专门对Oracle分区表的导入导出进行优化。 使用FTP数据源连接器时不加密数据，可能存在安全风险，建议使用SFTP数据源连接器。 建议将S FTP服务器 、FTP服务器和数据库服务器与Loader部署在独立的子网中，以保障数据安全地导入。

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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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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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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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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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Hive输入 概述 “Hive输入”算子，将Hive表的指定列转换成同等数量的输入字段。 输入与输出 输入：Hive表列 输出：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 Hive数据库 Hive的数据库名称。 String 否 default Hive表名

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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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Hive on HBase 配置跨集群互信下Hive on HBase 删除Hive on HBase表中的单行记录 父主题： 使用Hive

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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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Hudi组件（MRS Hudi作为一种数据格式，元数据存放在Hive中，操作通过Spark进行。在Hudi表开启“同步hive表配置”后，可通过采集MRS Hive元数据的方式采集Hudi表的元数据） 详情请参见支持的数据源。 父主题： 数据目录

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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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--check-column 增量判断的字段 --incremental append或lastmodified 增量导入参数 append：追加，比如对大于last-value指定的值之后的记录进行追加导入。 lastmodified：最后的修改时间，追加last-value指定的日期之后的记录。 --last-value

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已送达：表示物联网平台已经将命令下发给设备，且收到设备返回的ACK消息。 各命令状态之间的转换如下图所示： MQTT设备下发消息状态 等待：MQTT设备不在线，物联网平台会将消息进行缓存，此时任务状态为“等待”状态。 超时：物联网平台缓存的PENDING状态的消息，如果1天之内还没有下发下去，物联网平台会将消息状态设置为"超时”。

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--check-column 增量判断的字段 --incremental append或lastmodified 增量导入参数 append：追加，例如对大于last-value指定的值之后的记录进行追加导入 lastmodified：最后的修改时间，追加last-value指定的日期之后的记录 --last-value

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h。 上表中非云服务的数据源，例如MySQL，既可以支持用户本地数据中心自建的MySQL，也可以是用户在E CS 上自建的MySQL，还可以是第三方云的MySQL服务。 整库迁移支持的数据源类型 整库迁移适用于将本地数据中心或在ECS上自建的数据库，同步到云上的数据库服务或大数据服务

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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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