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/opt/client/Spark2x/component_env 执行以下命令认证用户。 kinit Hive业务用户 执行以下命令登录客户端工具。 /opt/client/Spark2x/spark/bin/beeline -u "jdbc:hive2://<zkNode1_IP>:<zkNode1_Port>
ce /opt/hiveclient/bigdata_env 执行以下命令认证用户。 kinit Hive业务用户 执行以下命令登录客户端工具。 beeline 执行以下命令更新Hive用户的管理员权限。 set role admin; 设置在默认数据库中，查询其他用户表的权限
execute(QueryExecutorImpl.java:346) 回答 带有分区条件的查询，Hiveserver会对分区进行优化。 避免全表扫描，需要查询元数据符合条件的所有分区。 而gaussDB中提供的接口sendOneQuery，调用的sendParse方法中对参数的限制为32767。
在Manager界面创建用户并开通其HDFS、YARN、Kafka和Hive权限。 根据所用的开发语言安装并配置IntelliJ IDEA及JDK等工具。 已完成Spark2x客户端的安装及客户端网络连接的配置。 对于Spark SQL程序，需要先在客户端启动Spark SQL或Beeline以输入SQL语句。
准备好的开发用户。 打包项目 将user.keytab、krb5.conf 两个文件上传客户端所在服务器上。 通过IDEA自带的Maven工具，打包项目，生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中调测Spark应用。 编译打包前，样例代码中的user.keytab、krb5.
例如客户端安装目录为“/opt/client”。 步骤2：准备应用程序 通过开源镜像站获取样例工程。 下载样例工程的Maven工程源码和配置文件，并在本地配置好相关开发工具，可参考通过开源镜像站获取样例工程。 根据集群版本选择对应的分支，下载并获取MRS相关样例工程。 例如本章节场景对应示例为“SparkSt
execute(QueryExecutorImpl.java:346) 回答： 带有分区条件的查询，Hiveserver会对分区进行优化，避免全表扫描，需要查询元数据符合条件的所有分区。 而gaussDB中提供的接口sendOneQuery，调用的sendParse方法中对参数的限制为3
s\etc\hosts”。 获取样例工程 通过开源镜像站获取样例工程。 下载样例工程的Maven工程源码和配置文件，并在本地配置好相关开发工具，可参考通过开源镜像站获取样例工程。 根据集群版本选择对应的分支，下载并获取MRS相关样例工程。 例如本章节场景对应示例为“hbase-e
单位：byte。 134217728（即128M） spark.files.openCostInBytes 打开文件的预估成本， 按照同一时间能够扫描的字节数来测量。当一个分区写入多个文件时使用。高估更好，这样小文件分区将比大文件分区更先被调度。 4M 父主题： Spark SQL性能调优
单位：byte。 134217728（即128M） spark.files.openCostInBytes 打开文件的预估成本， 按照同一时间能够扫描的字节数来测量。当一个分区写入多个文件时使用。高估更好，这样小文件分区将比大文件分区更先被调度。 4M 父主题： Spark SQL性能调优
单位：byte。 134217728（即128M） spark.files.openCostInBytes 打开文件的预估成本， 按照同一时间能够扫描的字节数来测量。当一个分区写入多个文件时使用。高估更好，这样小文件分区将比大文件分区更先被调度。 4M 父主题： Spark SQL性能调优
> 样例工程名称 > Lifecycle > compile”，双击“compile”运行maven的compile命令。 图3 mavne工具 clean和compile 方法二 在IDEA的下方Terminal窗口进入“pom.xml”所在目录，手动输入mvn clean compile命令进行编译。
/opt/client/Spark2x/component_env 执行以下命令认证用户。 kinit Hive业务用户 执行以下命令登录客户端工具。 /opt/client/Spark2x/spark/bin/beeline -u "jdbc:hive2://<zkNode1_IP>:<zkNode1_Port>
Manager中下载principal用户的认证凭证，样例代码中使用的用户为：sparkuser，需要修改为准备好的开发用户。 打包项目 通过IDEA自带的Maven工具，打包项目，生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中编包并运行Spark程序。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录（例如“
将Java样例工程导入到IDEA中。 打开IntelliJ IDEA。在“Quick Start”页面选择“Import Project”。 或者，针对已使用过的IDEA工具，您可以从IDEA主界面直接添加。选择“File > Import project...”导入工程。 图8 Import Project（Quick
Manager中下载principal用户的认证凭证，样例代码中使用的用户为：sparkuser，需要修改为准备好的开发用户。 打包项目 通过IDEA自带的Maven工具，打包项目，生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中调测Spark应用。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录（例如“
单位：byte。 134217728（即128M） spark.files.openCostInBytes 打开文件的预估成本， 按照同一时间能够扫描的字节数来测量。当一个分区写入多个文件时使用。高估更好，这样小文件分区将比大文件分区更先被调度。 4M 父主题： Spark SQL性能调优
aseContext的bulkDelete接口对HBase表上这些rowKey对应的数据进行删除。 打包项目 通过IDEA自带的Maven工具，打包项目，生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中调测Spark应用。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录（例如“$SPARK_HOME”
Key封装成一个List<Get>，然后请求这个列表以获取数据的查询方式。该方式能避免每个Row Key都发起一次请求。 HBase单表查询范围扫描优化 HBase单表查询范围扫描优化是指根据HBase的列的谓词条件尝试自动推断rowkey的起止地址，在tableScan的时候设置hbase scan起止地址从而提高访问性能。
Memory）：当前程序运行时已经使用的非堆内存，这个值小于分配的非堆内存。 Hadoop 一个分布式系统框架。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序，充分利用了集群的高速运算和存储。Hadoop能够对大量数据以可靠的、高效的、可伸缩的方式进行分布式处理。Hadoop是可靠的，因为它假设计算单元和
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