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records.action fail 以下是bad records的四种行为类型： FORCE：通过将bad records存储为NULL来自动更正数据。 REDIRECT：Bad records被写入carbon.badRecords.location配置路径下的CSV文件而不是被加载。
如何在CarbonData中配置非安全内存？ 问题 如何在CarbonData中配置非安全内存？ 回答 在Spark配置中，“spark.yarn.executor.memoryOverhead”参数的值应大于CarbonData配置参数“sort.inmemory.size.inmb”与“Netty
records.action fail 以下是bad records的四种行为类型： FORCE：通过将bad records存储为NULL来自动更正数据。 REDIRECT：Bad records被写入carbon.badRecords.location配置路径下的CSV文件而不是被加载。
如何在CarbonData中配置非安全内存？ 问题 如何在CarbonData中配置非安全内存？ 回答 在Spark配置中，“spark.yarn.executor.memoryOverhead”参数的值应大于CarbonData配置参数“sort.inmemory.size.inmb”
Impala应用开发简介 Impala简介 Impala直接对存储在HDFS，HBase 或对象存储服务（OBS）中的Hadoop数据提供快速，交互式SQL查询。除了使用相同的统一存储平台之外，Impala还使用与Apache Hive相同的元数据，SQL语法（Hive SQL）
（可选）在开发环境中（例如IntelliJ IDEA中），运行此样例代码需要设置运行用户，设置运行用户有两种方式，添加环境变量HADOOP_USER_NAME或者修改代码。设置环境变量方法具体如下： 选中需要运行的样例程序HdfsExample.java或者ColocationExample.java，右键工程，选择“Run
Info Application-Type : MAPREDUCE User : root Queue : default Start-Time : 1468314438442 Finish-Time : 1468314470080
Impala应用开发简介 Impala直接对存储在HDFS、HBase或对象存储服务（OBS）中的Hadoop数据提供快速、交互式SQL查询。除了使用相同的统一存储平台之外，Impala还使用与Apache Hive相同的元数据、SQL语法（Hive SQL）、ODBC驱动程序和
Impala应用开发简介 Impala直接对存储在HDFS，HBase 或对象存储服务（OBS）中的Hadoop数据提供快速，交互式SQL查询。除了使用相同的统一存储平台之外，Impala还使用与Apache Hive相同的元数据，SQL语法（Hive SQL），ODBC驱动程序
添加MRS子租户 根据业务对资源消耗以及隔离的规划与需求，用户可以通过MRS创建子租户，将当前租户的资源进一步分配以满足实际使用场景。 如果在添加租户时，租户资源类型选择“非叶子租户”，则支持添加子租户；如果选择“叶子租户”则不支持添加子租户。 前提条件 已参考添加MRS租户添加“非叶子租户”。
批量导出Loader作业 操作场景 Loader支持批量导出已有作业。 前提条件 当前用户具备待导出作业的编辑“Edit”权限或作业所在分组的编辑“Jobs Edit”权限。 操作步骤 登录“Loader WebUI”界面。 登录FusionInsight Manager系统，具体请参见访问集群Manager。
BC二次样例； “客户端安装目录/JDBCTransaction”目录，用来调测事务二次样例。 登录客户端节点，进入jar文件上传目录下，修改文件权限为700。 cd 客户端安装目录/JDBC 或：cd 客户端安装目录/JDBCTransaction chmod 700 clickhouse-examples-*
和数据文件。 "auto.purge"='false'时，仅清除元数据，数据文件会移入HDFS回收站。默认值为“false”，且不建议用户修改此属性，避免数据删除后无法恢复。 CREATE TABLE orders ( orderkey bigint, orderstatus varchar
mapreduce.TableIndexer -Dtablename.to.index=hbase_sample_table -Dindexspecs.to.add='IDX1=>info:[name->String]' -Dindexnames.to.build='IDX1' 然后用户
mapreduce.TableIndexer -Dtablename.to.index=hbase_sample_table -Dindexspecs.to.add='IDX1=>info:[name->String]' -Dindexnames.to.build='IDX1' 然后用户
mapreduce.TableIndexer -Dtablename.to.index=hbase_sample_table -Dindexspecs.to.add='IDX1=>info:[name->String]' -Dindexnames.to.build='IDX1' 然后用户
disableChaining().uid("map-id") .print().disableChaining().uid("print-id") 用户升级job时不允许更改算子的数据类型。 父主题： Flink常用API介绍
disableChaining().uid("map-id") .print().disableChaining().uid("print-id") 用户升级job时不允许更改算子的数据类型。 父主题： Flink常用API介绍
批量导出Loader作业 操作场景 Loader支持批量导出已有作业。 本章节适用于MRS 3.x及后续版本。 前提条件 当前用户具备待导出作业的编辑“Edit”权限或作业所在分组的编辑“Jobs Edit”权限。 操作步骤 登录“Loader WebUI”界面。 登录FusionInsight
mapreduce.TableIndexer -Dtablename.to.index=hbase_sample_table -Dindexspecs.to.add='IDX1=>info:[name->String]' -Dindexnames.to.build='IDX1' 然后用户
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