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functions能够查到相应的函数，但是无法使用，这是由于连接上的JDBC节点上没有相应路径的jar包，添加上相应的jar包能够查询成功。 图2 场景二异常信息 回答 场景一： add jar语句只会将jar加载到当前连接的JDBCServer的jarClassLoader，不同JDBCServ
Spark SQL不会对它做日期格式的检查，就是把它当做普通的字符串进行匹配。以上面的例子为例，如果数据格式为"yyyy-mm-dd"，那么字符串'2016-6-30'就是不正确的数据格式。 父主题： SQL和DataFrame
properties”文件放置在程序运行的配置文件目录下。 在IoTDBSessionPool对象的参数里，设置IoTDBServer所在的节点IP、端口、用户名和密码。 在FusionInsight Manager界面，选择“集群 > 服务 > IoTDB > 实例”，查看待连接的IoTDBServer所在的节点的业务IP。
Zookeeper是一个开源的，高可靠的，分布式一致性协调服务。Zookeeper设计目标是用来解决那些复杂，易出错的分布式系统难以保证数据一致性的。不必开发专门的协同应用，十分适合高可用服务保持数据一致性。 背景信息 在使用客户端前，除主管理节点以外的客户端，需要下载并更新客户端配置文件。
面指定的操作，系统就得到了恢复。下面介绍了如何利用这样的概念保证接收到的数据的持久性。 Kafka数据源使用Receiver来接收数据，是Executor中的长运行任务，负责从数据源接收数据，并且在数据源支持时还负责确认收到数据的结果（收到的数据被保存在Executor的内存中，
删除资源目录 定制租户监控指标 健康检查 启动集群的健康检查 启动服务的健康检查 启动主机的健康检查 启动oms健康检查 启动系统的健康检查 更新健康检查的配置 导出健康检查报告 导出集群健康检查的结果 导出服务健康检查的结果 导出主机健康检查的结果 删除健康检查历史报告 导出健康检查历史报告
password: 输入用户的新密码，并再次确认密码。操作系统的密码修改策略由用户实际使用的操作系统类型决定。 MRS集群默认密码复杂度要求： 密码字符长度至少8位。 至少需要包含大写字母、小写字母、数字、空格、特殊字符'~!@#$%^&*()-_=+\|[{}];:'",<.>/?中的3种类型字符。
回答 HetuEngine计算实例的启动依赖Python文件，需确保各节点“/usr/bin/”路径下面存在Python文件。 登录FusionInsight Manager，单击“主机”，查看并记录所有主机的业务IP。 以root用户登录1记录的节点，在所有节点都执行以下命令，在
每个消息体（记录）之间的分隔符。 kafka_schema 否 如果解析格式需要一个schema时，此参数必填。 kafka_num_consumers 否 单个表的消费者数量。默认值是：1，如果一个消费者的吞吐量不足，则指定更多的消费者。消费者的总数不应该超过topic中分区的数量，因为每个分区只能分配一个消费者。
ch.tar.gz。 确认集群主OMS节点： OMS节点一般为Master1和Master2节点，主OMS节点判断方法，执行以下命令，返回结果为active的节点为主OMS节点，返回结果为standby的节点为备OMS节点： 3.x之前版本： sh /opt/Bigdata/*/
实例”。查看任一部署Flume角色节点的“业务IP”。 如果集群详情页面没有“组件管理”页签，请先完成IAM用户同步（在集群详情页的“概览”页签，单击“IAM用户同步”右侧的“同步”进行IAM用户同步）。 将此节点上的用户认证文件，复制到安装Flume客户端的节点，保存到Flume客户端中
Spark客户端和服务端权限参数配置说明 SparkSQL权限管理功能相关的配置如下所示，客户端与服务端的配置相同。要使用表权限功能，需要在服务端和客户端添加如下配置。 “spark-defaults.conf”配置文件 表1 参数说明（1） 参数 描述 默认值 spark.sql
properties”文件放置在程序运行的配置文件目录下。 在IoTDBSessionPool对象的参数里，设置IoTDBServer所在的节点IP、端口、用户名和密码。 待连接的IoTDBServer所在的节点IP地址，可通过登录FusionInsight Manager界面，选择“集群 >
0及之后版本支持静态服务池）和Yarn在部署节点可使用的CPU、I/O和内存总量。 实现服务级别的资源隔离，可将集群中的服务与其他服务隔离，使一个服务上的负载对其他服务产生的影响有限。 调度机制简介 静态服务资源支持基于时间的动态调度机制，可以在不同时间段为服务配置不同的资源量，优化客户业务运行环境，提高集群的效率。
在“现有集群”列表中，单击已创建的集群名称。 记录集群的“可用分区”、“虚拟私有云”，以及Master节点的“默认安全组”。 在弹性云服务管理控制台，创建一个新的弹性云服务器。 弹性云服务器的“可用分区”、“虚拟私有云”、“安全组”，需要和待访问集群的配置相同。 选择一个Windows系统的公共镜像。
打包成Jar包，然后在客户端命令行上面进行提交 * 远程提交的时候，要先将该应用程序和其他外部依赖(非excemple工程提供，用户自己程序依赖)的jar包打包成一个大的jar包 * 再通过storm客户端中storm -jar的命令进行提交 *
Job对应的运行日志保存在哪里？ 问： Spark Job对应的运行日志保存在哪里？ 答： Spark Job没有完成的任务日志保存在Core节点的“/srv/BigData/hadoop/data1/nm/containerlogs/”目录内。 Spark Job完成的任务日志保
SQL对用户SQL语句的执行逻辑是：首先解析出语句中包含的表，再获取表的元数据信息，然后对权限进行检查。 当表是parquet表时，元数据信息包括文件的Split信息。Split信息需要调用HDFS的接口去读取，当表包含的文件数量很多时，串行读取Split信息变得缓慢，影响性能。故对此做
SQL对用户SQL语句的执行逻辑是：首先解析出语句中包含的表，再获取表的元数据信息，然后对权限进行检查。 当表是parquet表时，元数据信息包括文件的Split信息。Split信息需要调用HDFS的接口去读取，当表包含的文件数量很多时，串行读取Split信息变得缓慢，影响性能。故对此做
Join数据倾斜问题。执行任务的时候，任务进度长时间维持在99%，这种现象叫数据倾斜。 数据倾斜是经常存在的，因为有少量的Reduce任务分配到的数据量和其他Reduce差异过大，导致大部分Reduce都已完成任务，但少量Reduce任务还没完成的情况。 解决数据倾斜的问题，可通过设置“set
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