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大数据集（大于1TB）的并行运算。在MapReduce程序中计算的数据可以来自多个数据源，如Local FileSystem、HDFS、数据库等。最常用的是HDFS，可以利用HDFS的高吞吐性能读取大规模的数据进行计算。同时在计算完成后，也可以将数据存储到HDFS。 HDFS和Spark的关系
Spark2x如何访问外部集群组件 问题 存在两个集群：cluster1和cluster2，如何使用cluster1中的Spark2x访问cluster2中的HDFS、Hive、HBase和Kafka组件。 回答 可以有条件的实现两个集群间组件互相访问，但是存在以下限制： 仅允许访问一个Hive
EXPLAIN ANALYZE 语法 EXPLAIN ANALYZE [VERBOSE] statement 描述 执行一条SQL语句，并显示分布式执行计划，以及过程中每个操作的代价。 VERBOSE可选参数，带上这个参数意味着会显示更多详细信息和底层统计数据。这个统计信息不能保
Spark2x如何访问外部集群组件 问题 存在两个集群：cluster1 和cluster2，如何使用cluster1中的Spark2x访问cluster2中的HDFS、Hive、HBase和Kafka组件。 回答 可以有条件的实现两个集群间组件互相访问，但是存在以下限制： 仅允许访问一个Hive
执行以下命令创建Hive表。 可以在Hue UI里hive面板里面直接输入以下的SQL。 图1 执行Hive SQL命令 CREATE DATABASE test; CREATE TABLE IF NOT EXISTS `test`.`usr` (user_id int comment
ticator”。 执行以下命令创建Hive表。 可以在Hue WebUI中的Hive面板直接输入以下SQL创建表。 CREATE DATABASE test; CREATE TABLE IF NOT EXISTS `test`.`usr` (user_id int comment
创建Impala表 功能简介 本小节介绍了如何使用Impala SQL建内部表、外部表的基本操作。创建表主要有以下三种方式。 自定义表结构，以关键字EXTERNAL区分创建内部表和外部表。 内部表，如果对数据的处理都由Impala完成，则应该使用内部表。在删除内部表时，元数据和数据一起被删除。
er都能访问。当前系统提供了三种共享状态信息的方法：通过文件系统共享（FileSystemRMStateStore）、通过LevelDB数据库共享（LeveldbRMStateStore）或通过ZooKeeper共享（ZKRMStateStore）。这三种方式中只有ZooKeep
SELECT句式。 这种方式比较灵活，可以在复制原表表结构的同时指定要复制哪些字段，不包括表的存储格式。 在启用了安全服务的集群中执行如下操作，需要在数据库中CREATE权限，使用CREATE AS SELECT句式创建表，需要对SELECT查询的表具有SELECT权限。 目前表名长度最长为1
创建Impala表 功能简介 本小节介绍了如何使用Impala SQL建内部表、外部表的基本操作。创建表主要有以下三种方式。 自定义表结构，以关键字EXTERNAL区分创建内部表和外部表。 内部表，如果对数据的处理都由Impala完成，则应该使用内部表。在删除内部表时，元数据和数据一起被删除。
创建Impala表 功能简介 本小节介绍了如何使用Impala SQL建内部表、外部表的基本操作。创建表主要有以下三种方式。 自定义表结构，以关键字EXTERNAL区分创建内部表和外部表。 内部表，如果对数据的处理都由Impala完成，则应该使用内部表。在删除内部表时，元数据和数据一起被删除。
编译并调测Flink应用 操作场景 在程序代码完成开发后，编译jar包并上传至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Flink客户端的运行步骤是相同的。 基于YARN集群的Flink应用程序不支持在Windows环境下运行，只支持在Linux环境下运行。
实现Hive进程访问多ZooKeeper 功能简介 FusionInsight支持在同一个客户端进程内同时访问FusionInsight ZooKeeper和第三方的ZooKeeper，分别通过“testConnectHive”和“testConnectApacheZK”方法实现。
实现Hive进程访问多ZooKeeper 功能简介 FusionInsight支持在同一个客户端进程内同时访问FusionInsight ZooKeeper和第三方的ZooKeeper，分别通过“testConnectHive”和“testConnectApacheZK”方法实现。
Hudi Clustering操作说明 什么是Clustering 即数据布局，该服务可重新组织数据以提高查询性能，也不会影响摄取速度。 Clustering架构 Hudi通过其写入客户端API提供了不同的操作，如insert/upsert/bulk_insert来将数据写入Hu
hetu-cli --catalog 数据源名称 --schema 数据库名 例如执行以下命令： hetu-cli --catalog hive_1 --schema default 执行以下命令，可正常查看数据库表信息或不报错即表示连接成功。 show tables; Hive数据类型映射
1版本安装不成功，则需要检查环境是否有问题或是Python自身原因导致的。 客户端机器必须安装有jaydebeapi，可以通过该模块使用java的JDBC来连接数据库。 可通过如下两种方式安装： pip安装： 在客户端节点执行pip install JayDeBeApi。 运行脚本安装。 通过官方网站下
Services”中选择服务后，需要在“Resource”列中添加具体的资源对象，例如HDFS服务器的文件目录、Yarn的队列、Hive的数据库及表、HBase的表及列。 /testzone 例如针对HDFS中的“/testzone”目录创建一个安全区，配置如下： 单击“Save”，等待安全区添加成功。
实现Hive进程访问多ZooKeeper 功能简介 FusionInsight支持在同一个客户端进程内同时访问FusionInsight ZooKeeper和第三方的ZooKeeper，分别通过“testConnectHive”和“testConnectApacheZK”方法实现。
实现Hive进程访问多ZooKeeper 功能简介 FusionInsight支持在同一个客户端进程内同时访问FusionInsight ZooKeeper和第三方的ZooKeeper，分别通过“testConnectHive”和“testConnectApacheZK”方法实现。
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