配置Hive读取Hudi表 Hudi表对应的Hive外部表介绍 Hudi源表对应一份HDFS的数据，通过Spark组件、Flink组件或者Hudi客户端，可以将Hudi表的数据映射为Hive外部表，基于该外部表，Hive可以进行实时视图查询、读优化视图查询以及增量视图查询。 根据

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bigint 当前节点上该数据库查询返回的行数。 tup_fetched bigint 当前节点上该数据库查询抓取的行数。 tup_inserted bigint 当前节点上该数据库插入的行数。 tup_updated bigint 当前节点上该数据库更新的行数。 tup_deleted

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批量建模 操作场景 本文指导您在应用设计态反向批量创建模型。 前提条件 已登录应用设计态。 已创建数据源和读取数据库数据。 操作步骤 在左侧导航栏中，选择“数据模型管理 > 反向建模”，进入反向建模页面。 找到需要建模的数据源，单击。 您也可以单击数据源的名称，在“查看数据源”窗口单击“建模”。

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根据快速创建云 服务器 备份章节中的“购买云服务器备份存储库“创建数据库备份规格的存储库。在数据库备份选项，需要勾选启用。 图1 启用数据库备份选项 将已安装Agent的云服务器，绑定至数据库备份类型的存储库上。 根据快速创建云服务器备份创建云服务器备份。 如果数据库服务器备份创建成功

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bigint 当前节点上该数据库插入的行数。 tup_updated bigint 当前节点上该数据库更新的行数。 tup_deleted bigint 当前节点上该数据库删除的行数。 conflicts bigint 当前节点上由于数据库恢复冲突取消的查询数量（只在备用服务器上发生）。可参

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bigint 当前节点上该数据库查询返回的行数。 tup_fetched bigint 当前节点上该数据库查询抓取的行数。 tup_inserted bigint 当前节点上该数据库插入的行数。 tup_updated bigint 当前节点上该数据库更新的行数。 tup_deleted

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使用Get读取HBase数据 功能简介 要从表中读取一条数据，首先需要实例化该表对应的Table实例，然后创建一个Get对象。也可以为Get对象设定参数值，如列族的名称和列的名称。查询到的行数据存储在Result对象中，Result中可以存储多个Cell。 代码样例 以下代码片段在com

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bigint 当前节点上该数据库插入的行数。 DN tup_updated bigint 当前节点上该数据库更新的行数。 DN tup_deleted bigint 当前节点上该数据库删除的行数。 DN conflicts bigint 当前节点上由于数据库恢复冲突取消的查询数量（

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bigint 当前节点上该数据库插入的行数。 DN tup_updated bigint 当前节点上该数据库更新的行数。 DN tup_deleted bigint 当前节点上该数据库删除的行数。 DN conflicts bigint 当前节点上由于数据库恢复冲突取消的查询数量（

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IVR自动放通 操作步骤 上传异常处理音到文件服务器。 本版本对IVR在线编排功能进行优化，预置系统或座席异常音，您需要将其上传到defaultIVR.ini中提到的路径中。 从安装包中取出文件，文件路径在AICC_****_ConfigPkg.zip包中，解压压缩包，从“\ai

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实例名称。 字符串 通过数据库全局扫描返回的行数。 ≥ 0 通过数据库查询索引返回的行数。 ≥ 0 通过数据库查询插入的行数。 ≥ 0 通过数据库查询更新的行数。 ≥ 0 通过数据库查询删除的行数。 ≥ 0 此数据库中已经提交的事务数。 ≥ 0 此数据库中已经回滚的事务数。 ≥ 0 在该数据库中检索的死锁数。

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过以下测试来确保网关机器的服务要求： 在该机器上ping内网MySQL地址可以ping通，例如：ping 192.168.1.8。 在另外一台可上网的机器上ping网关机的公网地址可以ping通，例如ping 202.xx.xx.10。 下载端口映射工具IPOP，在网关机上安装IPOP。

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数据库服务器备份失败 现象描述 用户在部署MySQL或SAP HANA等数据库的云服务器上，已成功安装数据库服务器备份的Agent，但执行数据库服务器备份出现失败的情况。 可能原因 没有按照云备份最佳实践《通过自定义脚本实现数据库备份》修改解冻和冻结的脚本。 解决方法 根据不同的

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请减少Oracle源端“单次请求行数”参数值的设置。 1000 单次提交行数 可选参数，单击“显示高级属性”后显示。 指定单次批量提交的行数。 10000 连接属性 可选参数，单击“添加”可增加多个指定数据源的JDBC连接器的属性，参考对应数据库的JDBC连接器说明文档进行配置。

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请减少Oracle源端“单次请求行数”参数值的设置。 1000 单次提交行数 可选参数，单击“显示高级属性”后显示。 指定单次批量提交的行数。 10000 连接属性 可选参数，单击“添加”可增加多个指定数据源的JDBC连接器的属性，参考对应数据库的JDBC连接器说明文档进行配置。

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过以下测试来确保网关机器的服务要求： 在该机器上ping内网MySQL地址可以ping通，例如：ping 192.168.1.8。 在另外一台可上网的机器上ping网关机的公网地址可以ping通，例如ping 202.xx.xx.10。 下载端口映射工具IPOP，在网关机上安装IPOP。

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排查方法 活跃连接数陡增排查方法 活跃连接数陡增会有两个比较典型的现象：内核态CPU时间占比>20%，活跃连接数会有陡增的情况，可以结合起来一起看。 查看内核态CPU时间占比 通过管理控制台中的监控平台中内核态CPU时间占比监控项进行查看，选择近1小时查看当前的内核态CPU时间占比。

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读取Hudi cow表视图 实时视图读取（Hive，SparkSQL为例）：直接读取Hive里面存储的Hudi表即可，${table_name}表示表名称。 select count(*) from ${table_name}; 实时视图读取（Spark dataSource A

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和${table_name}_ro。 实时视图读取（Hive，SparkSQL为例）：直接读取Hive里面存储的后缀为_rt的hudi表即可。 select count(*) from ${table_name}_rt; 实时视图读取（Spark dataSource API为例

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mode=INCREMENTAL;--必须设置当前表读取为增量读取模式。 set hoodie.tableName.consume.start.timestamp=20201227153030;--指定初始增量拉取commit。 set hoodie.tableName.consume.end.timestamp=20210308212318;

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和${table_name}_ro。 实时视图读取（Hive，SparkSQL为例）：直接读取Hive里面存储的后缀为_rt的hudi表即可。 select count(*) from ${table_name}_rt; 实时视图读取（Spark dataSource API为例

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