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loader-tool工具支持通过作业模板或参数选项的方式，对连接器或者作业进行创建、更新、查询、删除等操作。 本文将以“从SFTP服务器导入数据到HDFS”的作业为例，通过引用作业模板的方式，介绍loader-tool工具的使用方法。 前提条件 已安装并配置Loader客户端，
下生成新的数据文件，且文件属组是userB，当userA查询tableA时，会读取外表数据目录下的所有的文件，此时会因没有userB生成的文件的读取权限而查询失败。 实际上，不只是查询场景，还有其他场景也会出现问题。例如：inset overwrite操作将会把此目录下的其他表文件也一起复写。
产生告警的集群名称。 服务名 产生告警的服务名称。 应用名 产生告警的应用名称。 角色名 产生告警的角色名称。 任务名 产生告警的作业名称。 对系统的影响 Flink作业RocksDB持续发生is-write-stopped，主要反应的是Flink作业的CheckPoint的性能，对FlinkServer本身没有影响。
pala-examples-normal中的client.properties上传到linux系统上的样例代码文件夹中的/opt/impala_examples/conf文件夹，并在client.properties中填入impalad的ip地址。 在cmd或Intellij中执行mvn
通常情况下，Hive以文本文件存储的表会以回车作为其行分隔符，即在查询过程中，以回车符作为一行表数据的结束符。但某些数据文件并不是以回车分隔的规则文本格式，而是以某些特殊符号分隔其规则文本。 MRS Hive支持指定不同的字符或字符组合作为Hive文本数据的行分隔符，即在创建表的时候，指定inpu
当前NodeManager和DataNode共数据盘使用，MRS默认预留15%的数据磁盘空间给非HDFS使用，可通过HDFS参数“dfs.datanode.du.reserved.percentage”修改百分比来控制具体的磁盘占比。 当HDFS磁盘使用100%之后，可通过降低“dfs.datanode
Doris默认租户“normal”的内存占比是90%，并发数是“10000”。 图1 Doris租户模型 用户与租户关联后，该用户提交的query任务就与Workload Group相关联，可以限制单个查询在BE节点上的CPU和内存资源的百分比，和配置资源组的内存软隔离。 开启内存软隔离
通过“AS”关联分布式表和本地表，保证分布式表的字段定义跟本地表一致。 分布式表引擎的参数说明： default_cluster：集群名称。 default：本地表所在库名。 my_table_local：本地表名。 rand()：可选参数，分片键（sharding key），可以是表中一列的原始数据（如did），也可以是函数调用的结果。
设置合理数量的存储组可以带来性能的提升。既不会因为产生过多的存储文件（夹）导致频繁切换IO降低系统速度（并且会占用大量内存且出现频繁的内存-文件切换），也不会因为过少的存储文件夹（降低了并发度）导致写入命令阻塞。 用户应根据自己的数据规模和使用场景，平衡存储文件的存储组设置，以达到更好的系统性能。
来进行统一的日志管理。LogAggregationService在收集日志时会把container产生的本地日志合并成一个日志文件上传到HDFS，在一定程度上可以减少日志文件的数量。但在规模较大且任务繁忙的集群上，经过长时间的运行，HDFS依然会面临存储的日志文件过多的问题。 以
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
群间拷贝功能。 主备集群上的时间必须一致，而且主备集群上的NTP服务必须使用同一个时间源。 检查备集群HDFS是否有充足的空间，备份文件保存的目录建议使用用户自定义的目录。 根据业务需要，规划备份任务的类型、周期、备份对象、备份目录和备份任务需要使用的Yarn队列等策略规格。 使
'cf:cid', '1000' 开发思路 查询table1表的数据。 根据table1表数据的key值去table2表做查询。 把前两步相应的数据记录做相加操作。 把上一步骤的结果写到table2表。 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
产生告警的集群名称。 服务名 产生告警的服务名称。 应用名 产生告警的应用名称。 角色名 产生告警的角色名称。 任务名 产生告警的作业名称。 对系统的影响 Flink作业RocksDB的Write P95耗时持续超过阈值，主要反应的是Flink作业的CheckPoint的性能，对FlinkServer本身没有影响。
假定HBase的table1表存储用户当天消费的金额信息，table2表存储用户历史消费的金额信息。 现table1表有记录key=1,cf:cid=100，表示用户1在当天消费金额为100元。 table2表有记录key=1,cf:cid=1000，表示用户1的历史消息记录金额为1000元。
来源 产生告警的集群名称。 服务名 产生告警的服务名称。 应用名 产生告警的应用名称。 角色名 产生告警的角色名称。 任务名 产生告警的作业名称。 对系统的影响 Flink作业RocksDB的Get P95耗时持续超过阈值，主要反应的是Flink作业的CheckPoint的性能，对FlinkServer本身没有影响。
x对接Kafka 用户问题 通过Python3.x环境如何对接开启Kerberos认证的Kafka集群？ 问题现象 客户想使用Python3.x的环境对接开启Kerberos认证的Kafka的集群。 处理步骤 登录Master节点，执行如下命令，配置华为云欧拉镜像源。 wget http://mirrors
KerberosAdmin：管理Kerberos用户的进程。 Ldap 在OMS与集群中各部署一个。 OMS Ldap为用户认证提供数据存储。 集群中的Ldap作为OMS Ldap的备份，其服务名称为LdapServer，角色实例为SlapdServer。 Database Manager的数据库，负责存储日志、告警等信息。
在程序代码完成开发后，您可以将打包好的jar包上传至Linux客户端环境中运行应用。使用Scala或Java语言开发的应用程序在Spark客户端的运行步骤是一样的。 Spark应用程序只支持在Linux环境下运行，不支持在Windows环境下运行。 使用Python开发的Spark应用程序无需
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
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