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Structured Streaming的cluster模式，在数据处理过程中终止ApplicationManager，应用失败 问题 Structured Streaming的cluster模式，在数据处理过程中终止ApplicationManager，执行应用时显示如下异常。
注册UDF 构建Jar包。 构建Jar包方式有以下两种： 方法一： 选择“Maven > 样例工程名称 > Lifecycle > clean”，双击“clean”运行maven的clean命令。 选择“Maven > 样例工程名称 > Lifecycle > install”，
ClickHouse数据分布设计 Shard和副本概念介绍 图1 ClickHouse集群架构图 从横向来看ClickHouse数据库集群，所有数据都会平均分布到多个shard分片中进行保存，数据平均分布后，保证了查询的高度并行性，以提升数据的查询性能。 从纵向来看，每个shar
Spark从HBase读取数据再写入HBase样例程序（Java） 场景说明 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
Admin Privilege） DROP FUNCTION Hive管理员权限（Hive Admin Privilege） ALTER DATABASE Hive管理员权限（Hive Admin Privilege） 父主题： Hive用户权限管理
对同一目录创建多个外表，可能导致外表查询失败 问题 假设存在数据文件路径“/test_data_path”，用户userA对该目录创建外表tableA，用户userB对该目录创建外表tableB，当userB对tableB执行insert操作后，userA将查询tableA失败，出现Permission
Spark从HBase读取数据再写入HBase样例程序开发思路 场景说明 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
MRS Hive对接外部LDAP配置说明 应用场景 本章节介绍Hive如何对接外部LDAP并访问HiveServer。 为了管理集群中数据与资源的访问控制权限，在安全模式下，客户端应用程序在访问集群中的任意资源之前均需要通过身份认证，建立安全会话链接。 MRS通过KrbServe
在Linux中调测Impala JDBC应用 前提条件 已安装MRS客户端，具体请参见： 集群的Master节点或者Core节点使用客户端可参考集群内节点使用MRS客户端。 MRS集群外客户端的安装操作可参考集群外节点使用MRS客户端。 操作步骤 在运行调测环境上创建一个目录作为
Spark从HBase读取数据再写入HBase样例程序开发思路 场景说明 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
编包并运行Spark应用 操作场景 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。
Structured Streaming的cluster模式，在数据处理过程中终止ApplicationManager，应用失败 问题 Structured Streaming的cluster模式，在数据处理过程中终止ApplicationManager，执行应用时显示如下异常。
注册UDF 构建Jar包。 构建Jar包方式有以下两种： 方法一： 选择“Maven > 样例工程名称 > Lifecycle > clean”，双击“clean”运行maven的clean命令。 选择“Maven > 样例工程名称 > Lifecycle > install”，
Structured Streaming的cluster模式，在数据处理过程中终止ApplicationManager，应用失败 问题 Structured Streaming的cluster模式，在数据处理过程中终止ApplicationManager，执行应用时显示如下异常。
Join-To-Live Flink双流Join需要将数据存储在状态后端，目前普遍使用Rocksdb作为状态后端。在TTL过大或无法确定TTL或数据流量增加的场景下，大流量会导致状态数据增加，增加存储压力，从而导致作业稳定性下降，或TTL过期可能出现数据关联不准确。 对于数据关联
步骤4：运行作业并查看结果：运行程序并查看数据分析结果。 步骤1：创建MRS集群 创建并购买一个包含有Spark2x、Kafka组件的MRS集群，详情请参见购买自定义集群。 本文以购买的MRS 3.1.0版本的集群为例，集群未开启Kerberos认证。 集群购买成功后，在MRS集群的任一节点内，安装集群
配置组件隔离访问Hive MetaStore 操作场景 MRS 3.2.0及之后的版本支持此功能，此功能用于限制集群内组件连接指定的Hive MetaStore实例，组件默认可连接所有MetaStore实例。 目前集群中支持连接MetaStore的组件有HetuEngine、Hi
在spark-beeline中创建或删除表失败 用户问题 客户在spark-beeline频繁创建和删除大量用户的场景下，个别用户偶现创建/删除表失败。 问题现象 创建表过程： CREATE TABLE wlg_test001 (start_time STRING,value INT);
Scheduler会对同一用户提交的作业所占资源量进行限定。调度时，首先计算每个队列使用的资源，选择使用资源最少的队列；然后按照作业优先级和提交时间顺序选择，同时考虑用户资源量的限制和内存限制。Capacity Scheduler主要有如下特性： 容量保证。MRS集群管理员可为每个队列
导入导出FlinkServer作业信息 本章节适用于MRS 3.2.0及之后的版本。 导入导出作业介绍 FlinkServer WebUI页面支持作业、UDF、流表的导入导出，不支持集群管理、数据连接、应用管理、CheckPoint的导入导出。 当导入时，同一集群内不支持导入同名的作业、同名的流表、同名的UDF。
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