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本样例使用Python调用Java的方式实现 """ from py4j.java_gateway import java_import from pyspark.sql import SparkSession # 创建SparkSession spark = SparkSession\ .builder\
据表和数据库内容。 本章节仅适用于MRS 3.2.1及之后版本。 原因分析 Hive启用Ranger鉴权后，默认的Hive策略中有2个关于database的public组策略， 所有用户都属于public组，默认给public组配有default数据库的创表和所有其他数据库的cr
包含三个模块：HA、Database和FloatIP。 其逻辑结构如图1所示。 图1 DBService结构 图1中各模块的说明如表1所示。 表1 模块说明 名称 描述 HA 高可用性管理模块，主备DBServer通过HA进行管理。 Database 数据库模块，存储Client模块的元数据。
n_ID/container_ID/yyyyMMdd/queryinfo.log HetuEngine计算实例的queryInfo日志，SQL运行的统计信息。 清理日志 cleanup.log 清理脚本日志。 初始化日志 hetupg.log 元数据初始化日志。 ranger-trino-plugin-enable
enabled参数配置为true """ from py4j.java_gateway import java_import from pyspark.sql import SparkSession # 创建SparkSession spark = SparkSession\ .builder\
Spark与其他组件的关系 Spark和HDFS的关系 通常，Spark中计算的数据可以来自多个数据源，如Local File、HDFS等。最常用的是HDFS，用户可以一次读取大规模的数据进行并行计算。在计算完成后，也可以将数据存储到HDFS。 分解来看，Spark分成控制端(D
为什么Bad Records导致数据加载性能降低？ 问题 为什么Bad Records会导致数据加载性能降低？ 回答 加载数据中存在Bad Records，并且“BAD_RECORDS_LOGGER_ENABLE”参数值为“true”或“BAD_RECORDS_ACTION”参数值为“redirect”。
查询含有冻结数据的表 查询当前数据库下的所有冻结表： show frozen tables; 查询指定数据库下的所有冻结表： show frozen tables in 数据库名称; 查询冻结表的冻结分区 查询冷冻分区： show frozen partitions 表名; 默认元数据库冻结分区类型
本样例使用Python调用Java的方式实现 """ from py4j.java_gateway import java_import from pyspark.sql import SparkSession # 创建SparkSession spark = SparkSession\ .builder\
本样例使用Python调用Java的方式实现 """ from py4j.java_gateway import java_import from pyspark.sql import SparkSession # 创建SparkSession spark = SparkSession\ .builder\
修改MRS集群数据库用户密码 修改OMS数据库管理员密码 修改OMS数据库访问用户密码 修改MRS集群组件数据库用户密码 重置MRS集群组件数据库用户密码 重置DBService数据库omm用户密码 修改DBService数据库compdbuser用户密码 父主题： MRS集群安全配置
Resources”，即任务提交的队列中资源已经使用完毕，若队列资源不足，请在FusionInsight Manager的“租户资源 > 动态资源计划 > 资源分布策略”中调大队列的“最大资源”。重新运行任务后，查看是否不再上报告警。 是，处理完毕。 否，执行7。 检查任务是否发生数据倾斜。
[编号].gz”。 默认最多保留最近的10个压缩文件，压缩文件保留个数可以在Manager界面中配置。 父主题： ClickHouse数据库运维
enabled参数配置为true """ from py4j.java_gateway import java_import from pyspark.sql import SparkSession # 创建SparkSession spark = SparkSession\ .builder\
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enabled参数配置为true """ from py4j.java_gateway import java_import from pyspark.sql import SparkSession # 创建SparkSession spark = SparkSession\ .builder\
enabled参数配置为true """ from py4j.java_gateway import java_import from pyspark.sql import SparkSession # 创建SparkSession spark = SparkSession\ .builder\
执行以下命令，切换到IoTDB客户端运行脚本所在目录。 cd /opt/client/IoTDB/iotdb/sbin 参考10登录IoTDB客户端。执行SQL查询数据并与1中数据进行对比。 查看导入的数据与1中的数据是否一致，如果一致则表示导入成功。 例如，执行以下命令查看导入的数据： SELECT
rvice WebUI界面从ThirdKafka导入Oracle数据库数据到Hudi。 该章节内容适用于MRS 3.3.0及之后版本。 前提条件 集群已安装CDL、Hudi服务且运行正常。 ThirdKafka数据库的Topic需要能被MRS集群消费，操作步骤请参考ThirdPartyKafka前置准备。
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