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ite。 源表和目标表的数据类型应该相同，否则源表中的数据将被视为Bad Records。 INSERT INTO命令不支持部分成功（partial success），如果存在Bad Records，该命令会失败。 在从源表插入数据到目标表的过程中，无法在源表中加载或更新数据。
String[] words = line.toLowerCase(Locale.getDefault()).split(REGEX_STRING); for (String word : words) {
程任务列表里打印“ERROR：cannot drop sequence X_POLICY_REF_ACCESS_TYPE_SEQ”等关于数据库信息。 回答 该现象可能出现在安装两个RangerAmdin实例的场景下。 启动失败后，请先手动重启一个RangerAdmin，然后再逐步重启其他实例。
集群 > 服务 > Doris”，查看“Leader所在的主机”获取。 将代码中PORT = "xxx"的“xxx”修改为Doris的MySQL协议查询连接端口，默认为29982，可登录FusionInsight Manager，选择“集群 > 服务 > Doris > 配置”，搜索“query_port”获取。
bloom.num_entries 存储在布隆过滤器中的条目数。 假设maxParquetFileSize为128MB，averageRecordSize为1024B，因此，一个文件中的记录总数约为130K。 默认值（60000）大约是此近似值的一半。 注意： 将此值设置的太低，将产生
NameNode和DataNode之间的网络断连或者繁忙。 NameNode负荷过高。 处理步骤 查看DataNode是否故障。 在集群节点使用客户端，执行hdfs dfsadmin -report命令，可以查看Dead datanodes项对应的数量显示以及处于故障状态的DataNode信息。
使用Zookeeper提供的客户端脚本查看znode数量的方式： 在FusionInsight Manager首页，选择“集群 > 待操作集群的名称 > 服务 > Zookeeper > 实例”，查看Zookeeper各角色的管理IP。 登录客户端所在节点，配置环境变量并认证用
Reduce input records=6 Reduce output records=2 Spilled Records=12 Shuffled Maps
spark.Logging$class.logInfo(Logging.scala:59) Spark-client模式任务Driver运行在客户端节点上(通常是集群外的某个节点)，启动时先在集群中启动AppMaster进程，进程启动后要向Driver进程注册信息，注册成功后，任务才能
DataFrame是一个由多个列组成的结构化的分布式数据集合，等同于关系数据库中的一张表，或者是R/Python中的Data Frame。DataFrame是Spark SQL中的最基本的概念，可以通过多种方式创建，例如结构化的数据集、Hive表、外部数据库或者RDD。 Spark SQL的程序入口是SQ
ALM-12014 设备分区丢失 告警解释 系统按60秒周期进行扫描，如果检测到挂载服务目录的设备分区丢失（如由于设备拔出、设备离线、删除分区等原因）时，产生此告警。 告警属性 告警ID 告警级别 是否自动清除 12014 重要 是：MRS 3.3.0及之后版本、MRS 3.1.0
2-byte value: 32970 at org.postgresql.core.PGStream.SendInteger2(PGStream.java:199) at org.postgresql.core.v3.QueryExecutorImpl.se
则可以使用MapPartitions，按每个分区计算结果，如： rdd.mapPartitions(records => conn.getDBConn;for(item <- records) write(item.toString); conn.close) 使用mapPartition
productSalesTable 待创建的表的名称。该表用于加载数据进行分析。 表名由字母、数字、下划线组成。 productdb 数据库名称。该数据库将与其中的表保持逻辑连接以便于识别和管理。 数据库名称由字母、数字、下划线组成。 productName storeCity storeProvince procuctCategory
参数描述 表1 ALTER TABLE COMPACTION参数描述 Parameter Description db_name 数据库名。若未指定，则选择当前数据库。 table_name 表名。 MINOR Minor合并，详见合并Segments。 MAJOR Major合并，详见合并Segments。
根据每次加载数据的大小，来估计表大小。 也可以在Hive的数据库存储路径下直接查看表的大小。首先在Spark的配置文件“hive-site.xml”中，查看Hive的数据库路径的配置，默认为“/user/hive/warehouse”。Spark服务多实例默认数据库路径为“/user/hive/war
Connection(host='hiveserverIp', port=hiveserverPort, username='hive', database='default', auth=None, kerberos_service_name=None, krbhost=None) 需按照实际环境修改以下参数：
@Override public JavaRDD<HoodieRecord<T>> repartitionRecords(JavaRDD<HoodieRecord<T>> records, int outputSparkPartitions) { JavaPairRDD<String
@Override public JavaRDD<HoodieRecord<T>> repartitionRecords(JavaRDD<HoodieRecord<T>> records, int outputSparkPartitions) { JavaPairRDD<String
String[] words = line.toLowerCase(Locale.getDefault()).split(REGEX_STRING); for (String word : words) {
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