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1.0.8补丁安装后,需要重新下载安装全量的客户端,包含Master节点的原始客户端和虚拟私有云的其他节点使用的客户端(即您自行搭建的客户端)。 主备Master节点的原始客户端全量更新,请参见更新客户端配置(2.x及之前版本)。 自行搭建的客户端全量安装方法,请参见安装客户端(2
1-jar-with-dependencies.jar ,复制到“/opt/impala_examples”下。 开启Kerberos认证的安全集群下把从准备MRS应用开发用户获取的“user.keytab”和“krb5.conf”复制到“/opt/impala_examples/conf”下。 在
1-jar-with-dependencies.jar ,拷贝到“/opt/impala_examples”下 开启Kerberos认证的安全集群下把从4获取的user.keytab和krb5.conf拷贝到/opt/impala_examples/conf下。普通集群可跳过该步骤。 在
streaming功能与可靠性介绍 如何添加自定义代码的依赖包 如何处理自动加载的依赖包 运行SparkStreamingKafka样例工程时报“类不存在”问题 SparkSQL UDF功能的权限控制机制 由于Kafka配置的限制,导致Spark Streaming应用运行失败 执行Spark
Web UI”对应的“ResourceManager”进入Web界面,查找到对应的Spark应用程序。单击应用信息的最后一列“ApplicationMaster”,即可进入Spark UI页面。 History Server页面,用于展示已经完成的和未完成的Spark应用的运行情况。
告警级别 是否自动清除 16004 紧急 是 告警参数 参数名称 参数含义 来源 产生告警的集群名称。 服务名 产生告警的服务名称。 角色名 产生告警的角色名称。 主机名 产生告警的主机名。 对系统的影响 系统无法提供数据加载,查询,提取服务。 可能原因 Hive服务不可用可能与Zoo
( column [, ...] ) ROLLUP ( column [, ...] ) 描述 从零个或多个表中检索行数据。 查询stu表的内容。 SELECT id,name FROM stu; 父主题: HetuEngine DQL SQL语法说明
principal="super@<系统域名>" useTicketCache=false debug=false; }; 配置描述 在Spark客户端的“spark-defaults.conf”配置文件中进行设置。 表1 参数说明 参数 说明 默认值 spark.yarn.security.credentials
principal="super@<系统域名>" useTicketCache=false debug=false; }; 配置描述 在Spark客户端的“spark-defaults.conf”配置文件中进行设置。 表1 参数说明 参数 说明 默认值 spark.yarn.security.credentials
warn("Start Check Keytab TGT And Relogin Job Success."); } 对于Shell客户端方式执行的任务 先执行kinit命令认证用户。 通过操作系统定时任务或者其他定时任务方式定时执行kinit命令认证用户。 提交作业执行大数据任务。 对于Spark作业
参考导入并配置HetuEngine Python3样例工程章节,获取样例代码,获取hetu-jdbc-XXX.jar文件,并复制到自定义目录中。 参考通过HSFabric的KeyTab认证实现查询HetuEngine SQL任务章节,获取“user.keytab”和“krb5.conf”文件,并放置到自定义目录中。
引导操作脚本的名称。 约束限制: 不涉及 取值范围: 同一个集群的引导操作脚本名称不允许相同。不能以空格开头,只能由英文字母、数字以及“_”和“-”组成,且长度为[1-64]个字符。 默认取值: 不涉及 uri String 参数解释: 引导操作脚本的路径。设置为OBS桶的路径或虚拟机本地的路径。
terminated:查询已删除的集群列表。 failed:查询失败的集群列表。 abnormal:查询异常的集群列表。 terminating:查询删除中的集群列表。 frozen:查询已冻结的集群列表。 scaling-out:查询扩容中的集群列表。 scaling-in:查询缩容中的集群列表。 默认取值:
count(*) from table_name;前确认需要查询的数据量大小,确认是否需要在beeline中显示如此数量级的数据。 如数量在一定范围内需要显示,请调整hive客户端的jvm参数, 在hive客户端目录/Hive下的component_env中添加export HIVE_O
bigdata.spark.examples.KafkaADCount。 /** * 运行Structured Streaming任务,统计广告的有效展示和有效点击数据,结果写入kafka中 */ object KafkaADCount { def main(args: Array[String]):
bigdata.spark.examples.KafkaADCount。 /** * 运行Structured Streaming任务,统计广告的有效展示和有效点击数据,结果写入kafka中 */ object KafkaADCount { def main(args: Array[String]):
bigdata.spark.examples.KafkaADCount。 /** * 运行Structured Streaming任务,统计广告的有效展示和有效点击数据,结果写入kafka中 */ object KafkaADCount { def main(args: Array[String]):
bigdata.spark.examples.KafkaADCount。 /** * 运行Structured Streaming任务,统计广告的有效展示和有效点击数据,结果写入kafka中 */ object KafkaADCount { def main(args: Array[String]):
-- 1 | {col2=2, col3=test} --创建一个名为web的schema: CREATE SCHEMA web; --在hive 数据源下创建一个名为sales的schema: CREATE SCHEMA hive.sales; --创建一个名为traffic,如果不存在的话:
描述:该函数返回类型为bigint,它提供了count(distinct x)的近似计数。如果所有输入都是null值,则返回0。 此函数所有可能的值相对于正确的值的误差服从近似正态分布,其标准差应小于e。它不保证任何特定输入集的误差的上限。 当前该函数的实现中,e的取值范围为[0.0040625,0.26000]。