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Hive 大查询报警 在 ETL 场景下，Hive SQL 任务都比较固定而且稳定，但在 Adhoc 场景下，用户提交的 Hive SQL 比较随机多变。在用户对 SQL 没有做好优化的情况下，启动的 MapReduce 任务会扫描过多的数据，不仅使得任务运行较慢，还会对 HDFS 造成巨大压力，影响集群的稳定性，有些用户会扫描一季度甚至一整年的数据，便会导致集群资源紧张，进而影响 ETL 任务。

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机器学习、算法、模型 ==》数智

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修复ftp文件读取，文件内容中包含 " 导致分割错位、读取失败问题

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基于Vue(Vue2)和jsPlumb的、模仿sqlFlow前端的“数据血缘”前端展示页面

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Flink17 Api、Real-time warehouse3.0 Hadoop 3.2.4、hive-3.1.3 Jvm demo（上，200）

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测试。。。。。。。。。。。。。