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查询作业exe对象列表（废弃） 功能介绍 查询所有作业的exe对象列表。该接口不兼容Sahara。 MRS 3.x版本镜像，不支持MRS V1.1作业管理接口，需要使用V2作业管理接口。 接口约束 无 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI GET /v1.
ALTER TABLE 语法 name，new_name，column_name，new_column_name，table_name_*为用户自定义参数。 重命名一个表。 ALTER TABLE name RENAME TO new_name 修改表的列名，为列添加注释（可选项
MRS 1.9.0.8、1.9.0.9、1.9.0.10补丁说明 补丁基本信息 表1 补丁基本信息 解决的问题 补丁号：MRS 1.9.0.10 发布时间：2023-01-17 修复问题列表： MRS大数据组件 OBSA支持流控重试 补丁号：MRS 1.9.0.9 发布时间：2022-08-10
beeline客户端报错“OutOfMemoryError” 问题背景与现象 beeline客户端查询大量数据时，报OutOFMemoryError：Java heap space，具体报错信息如下： org.apache.thrift.TException: Error in calling
手动导入IoTDB数据 操作场景 该任务指导用户使用“import-csv.sh”将CSV格式的数据导入到IoTDB。 前提条件 已安装客户端，请参见。例如安装目录为“/opt/client”，以下操作的客户端目录只是举例，请根据实际安装目录修改。 各组件业务用户由MRS集群管理
转换函数 cast转换函数 HetuEngine会将数字和字符值隐式转换成正确的类型。HetuEngine不会把字符和数字类型相互转换。例如，一个查询期望得到一个varchar类型的值，HetuEngine不会自动将bigint类型的值转换为varchar类型。 如果有必要，可以将值显式转换为指定类型。
BulkGet接口使用 场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去使用HBase，将要获取的数据的rowKey构造成rdd，然后通过HBaseContext的bulkGet接口获取对HBase表上这些rowKey对应的数据。 数据规划 基于Bul
BulkDelete接口使用 场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去使用HBase，将要删除的数据的rowKey构造成rdd，然后通过HBaseContext的bulkDelete接口对HBase表上这些rowKey对应的数据进行删除。 数据规划
BulkGet接口使用 场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去使用HBase，将要获取的数据的rowKey构造成rdd，然后通过HBaseContext的bulkGet接口获取对HBase表上这些rowKey对应的数据。 数据规划 基于Bul
二进制函数和运算符 二进制运算符 || 运算符执行连接。 二进制函数 length(binary) → bigint 返回binary的字节长度。 select length(x'00141f');-- 3 concat(binary1, ..., binaryN) → varbinary
导入并配置Flink样例工程 操作场景 Flink针对多个场景提供样例工程，包含Java样例工程和Scala样例工程等，帮助客户快速学习Flink工程。 针对Java和Scala不同语言的工程，其导入方式相同。 以下操作步骤以导入Java样例代码为例。操作流程如图1所示。 图1 导入样例工程流程
CREATE TABLE AS 语法 CREATE [EXTERNAL]① TABLE [IF NOT EXISTS] [catalog_name.][db_name.]table_name [ ( column_alias, ... ) ] [[PARTITIONED BY ①(col_name
查看Flink应用调测结果 操作场景 Flink应用程序运行完成后，您可以查看运行结果数据，也可以通过Flink WebUI查看应用程序运行情况。 操作步骤 查看Flink应用运行结果数据。 当用户查看执行结果时，需要在Flink的web页面上查看Task Manager的Stdout日志。
BulkDelete接口使用 场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去使用HBase，将要删除的数据的rowKey构造成rdd，然后通过HBaseContext的bulkDelete接口对HBase表上这些rowKey对应的数据进行删除。 数据规划
MRS Hive对接CSS服务配置说明 应用场景 利用Elasticsearch-Hadoop插件，完成Hive和CSS服务的Elasticsearch直接的数据交互，通过Hive外部表的方式，可以快速将Elasticsearch索引数据映射到Hive表中。 Elasticsearch-Hadoop
开源sqoop-shell工具使用指导 概述 本章节适用于MRS 3.x及后续版本。 sqoop-shell是一个开源的shell工具，其所有功能都是通过执行脚本“sqoop2-shell”来实现的。 sqoop-shell工具提供了如下功能： 支持创建和更新连接器 支持创建和更新作业
分布式Scan HBase表 场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去操作HBase，使用hbaseRDD方法以特定的规则扫描HBase表。 数据规划 使用操作Avro格式数据章节中创建的hbase数据表。 开发思路 设置scan的规则，例如：setCaching。
置为新端口。 “存放路径”最多可以包含256个字符。 “登录用户”设置为“root”。 如果使用其他用户，请确保该用户对保存目录拥有读取、写入和执行权限。 在“登录方式”选择“密码”或“SSH私钥”。 密码：输入创建集群时设置的root用户密码。 SSH私钥：选择并上传创建集群时使用的密钥文件。
分布式Scan HBase表 场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去操作HBase，使用hbaseRDD方法以特定的规则扫描HBase表。 数据规划 使用操作Avro格式数据章节中创建的HBase数据表。 开发思路 设置scan的规则，例如：setCaching。
分布式Scan HBase表 场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去操作HBase，使用hbaseRDD方法以特定的规则扫描HBase表。 数据规划 使用操作Avro格式数据章节中创建的HBase数据表。 开发思路 设置scan的规则，例如：setCaching。
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