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FlinkSQL HBase数据表开发规则
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FlinkSQL HBase数据表开发规则 提前在HBase中创建表 Flink作业在HBase中找不到对应表会报错，所以需要提前在HBase中创建好对应的表。 HBase与Flink不在同一集群时只支持Flink和HBase均为普通模式集群的对接 当HBase与Flink为同一
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获取原始数据表格
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获取原始数据表格 功能介绍 获取原始数据表格。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI POST /v1/apm2/openapi/view/metric/raw-table
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表诊断
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为什么在执行目录遍历操作时响应速度变慢
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为什么在执行目录遍历操作时响应速度变慢 如果您在执行通用文件系统目录遍历操作时响应速度变慢，可能原因如下所示： 目录正在被修改：例如您正在执行创建、删除等操作。 目录下文件或子目录数量过大。 解决方案： 将单目录下的文件或子目录数量控制到1万以下，避免目录体量过大。 在执行目录遍历操作时，请不要频繁对目录进行修改。
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创建表组并添加数据表
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同一表组内的表必须属于同一个元数据来源。 模板中单元格不允许存在公式且必须是文本格式，否则会导致解析失败。 元数据连接为Delta（有元数据）或Hudi（有元数据）连接时，模板中的source_path参数为必填项。 元数据连接为Delta（无元数据）或Hudi（无元数据）连接时，模板中的source_pa
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服务可以对OBS文件夹里面的内容进行遍历审核吗？
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Hudi表索引设计规范
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修改索引类型会导致表中已有的存量数据与新增数据之间出现数据重复和数据准确性问题。常见的索引类型如下： 布隆索引：Spark引擎独有索引，采用bloomfiter机制，将布隆索引内容写入到Parquet文件的footer中。 Bucket索引：在写入数据过程中，通过主键进行Hash
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Hudi表索引设计规范
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修改索引类型会导致表中已有的存量数据与新增数据之间出现数据重复和数据准确性问题。常见的索引类型如下： 布隆索引：Spark引擎独有索引，采用bloomfiter机制，将布隆索引内容写入到Parquet文件的footer中。 Bucket索引：在写入数据过程中，通过主键进行Hash
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创建表组并添加数据表
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同一表组内的表必须属于同一个元数据来源。 模板中单元格不允许存在公式且必须是文本格式，否则会导致解析失败。 元数据连接为Delta（有元数据）或Hudi（有元数据）连接时，模板中的source_path参数为必填项。 元数据连接为Delta（无元数据）或Hudi（无元数据）连接时，模板中的source_pa
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下载统计指标数据表格文件
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起始时间、结束时间必须传毫秒级时间戳，起始时间和结束时间必须同时指定。 单租户调用频率：10次/min。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v1.0
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ClickHouse数据表分区过多调优
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cluster, system.replication_queue) group by node,type; 如果存在积压，请查看副本队列中的任务是否报错，并根据报错信息处理。 执行如下SQL排查是否存在节点间表结构不一致。 select FQDN(), create_table_query
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Loop内嵌对象
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Loop.dataArray表示For Each节点“数据集”中定义的二维数组。 一般定义格式为#{Loop.dataArray[0][0]}、#{Loop.dataArray[0][1]}等类似样式。其中[0][0]表示数组中第一行的第一个值，[0][1]表示第一行的第二个值，以此类推。
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mapPartition接口使用
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，使用mapPartition接口并行遍历HBase表。 数据规划 使用foreachPartition接口使用章节创建的HBase数据表。 开发思路 构造需要遍历的HBase表中rowkey的RDD。 使用mapPartition接口遍历上述rowkey对应的数据信息，并进行简单的操作。
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创建数据静态脱敏任务
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选择数据库实例、数据库名或者模式，并输入数据表名。 如果输入的数据表名已存在，系统将刷新目标数据库中该数据表中的数据。 如果输入的数据表名不存在，系统将自动在目标数据库中新建该名称的数据表。 如果需要填写已有的数据表，请勿选择业务数据表，以免影响业务。 目标数据表请勿选择原数据表，以免覆盖原始数据。
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mapPartition接口使用
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，使用mapPartition接口并行遍历HBase表。 数据规划 使用foreachPartition接口使用章节创建的HBase数据表。 开发思路 构造需要遍历的HBase表中rowkey的RDD。 使用mapPartition接口遍历上述rowkey对应的数据信息，并进行简单的操作。
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Undo空间管理
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行回收。回收线程遍历使用中的undo zone，对该zone中的txn page扫描，依据xid从小到大的顺序进行遍历。回收已提交或者已回滚完成的事务，且该事务的提交时间应早于$(current_time-undo_retention_time)。对于遍历过程中需要回滚的事务，后台回收线程会为该事务添加异步回滚任务。
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空间管理
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行回收。回收线程遍历使用中的undo zone，对该zone中的txn page扫描，依据xid从小到大的顺序进行遍历。回收已提交或者已回滚完成的事务，且该事务的提交时间应早于$(current_time-undo_retention_time)。对于遍历过程中需要回滚的事务，后台回收线程会为该事务添加异步回滚任务。
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Join顺序的Hint
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list中指定的表需要满足以下要求，否则会报语义错误： list中的表必须在当前层或提升的子查询中存在。 list中的表在当前层或提升的子查询中必须是唯一的。如果不唯一，需要使用不同的别名进行区分。 同一个表只能在list里出现一次。 如果表存在别名，则list中的表需要使用别名。 表的语法格式如下： [schema
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Undo空间管理
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行回收。回收线程遍历使用中的undo zone，对该zone中的txn page扫描，依据xid从小到大的顺序进行遍历。回收已提交或者已回滚完成的事务，且该事务的提交时间应早于$(current_time-undo_retention_time)。对于遍历过程中需要回滚的事务，后台回收线程会为该事务添加异步回滚任务。
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空间管理
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行回收。回收线程遍历使用中的undo zone，对该zone中的txn page扫描，依据xid从小到大的顺序进行遍历。回收已提交或者已回滚完成的事务，且该事务的提交时间应早于$(current_time-undo_retention_time)。对于遍历过程中需要回滚的事务，后台回收线程会为该事务添加异步回滚任务。
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数据表报错Too many parts解决方法
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cluster, system.replication_queue) group by node,type; 如果存在积压，请查看副本队列中的任务是否报错，并根据报错信息处理。 执行如下SQL排查是否存在节点间表结构不一致。 select FQDN(), create_table_query
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