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在FusionInsight Manager首页，选择“运维 > 告警 > 告警”，选中“告警ID”为“19013”的告警，查看“定位信息”中的主机名及角色名。 选择“集群 > 待操作集群的名称 > 服务 > HBase ”，单击图表区域右上角的下拉菜单，选择“定制 > 服务 > 处在RIT
在Manager界面创建用户并添加hadoop和hive用户组，主组加入hadoop。 操作步骤 下载并安装Hudi客户端，具体请参考安装客户端（3.x及之后版本）章节。 目前Hudi集成在Spark2x中，用户从Manager页面下载Spark2x客户端即可，例如客户端安装目录为：“/opt/client”。
TABLES命令用于显示所有在当前database中的table，或所有指定database的table。 命令格式 SHOW TABLES [IN db_name]; 参数描述 表1 SHOW TABLES参数描述 参数 描述 IN db_name Database名称，仅当需要显示指定Database的所有Table时配置。
ClickHouse集群配置说明 背景介绍 ClickHouse通过多分片多副本的部署架构实现了集群的高可用，每个集群定义多个分片，每个分片具有2个或2个以上副本。当某节点故障时，分片内其他主机节点上的副本可替代工作，保证服务能正常运行，提高集群的稳定性。 本章节仅适用于MRS 3
DELETE 语法 DELETE FROM table_name [ WHERE condition ] 描述 从表中删除数据行。 当前版本，使用delete可以删除整个表的数据，或者分区表的指定分区。 对于事务表（指定了属性transactional = true），如果指定了
将lines切分为word words = lines.select(explode(split(lines.value, " ")).alias("word")) # 生成正在运行的word count wordCounts = words.groupBy("word")
加载数据到Hive表中 功能介绍 本小节介绍了如何使用HQL向已有的表employees_info中加载数据。从本节中可以掌握如何从本地文件系统、MRS集群中加载数据。以关键字LOCAL区分数据源是否来自本地。 样例代码 -- 从本地文件系统/opt/hive_examples_
客户端（即您自行搭建的客户端）。 主备Master节点的原始客户端全量更新，请参见更新客户端配置（2.x及之前版本）。 自行搭建的客户端全量安装方法，请参见安装客户端（2.x及之前版本）。 重新安装客户端前建议先对老客户端进行备份。 若您根据业务场景修改过客户端配置，请重装客户端后再次修改客户端配置。
Kudu应用程序开发思路 通过典型场景，可以快速学习和掌握Kudu的开发过程，并对关键的接口函数有所了解。 开发思路 作为存储引擎，通常情况下会和计算引擎一起协同工作： 首先在计算引擎上（比如Impala）用SQL语句创建表对象； 然后通过Kudu的驱动往这个表里写数据； 于此同
击“IAM用户同步”右侧的“同步”进行IAM用户同步）。 MRS 3.x及后续版本，登录FusionInsight Manager，具体请参见访问FusionInsight Manager（MRS 3.x及之后版本）。然后选择“集群 > 待操作的集群名称 > 服务 ”。 选择“Yarn”并在“Yarn
添加hive自定义属性：hive.non-managed-table-writes-enabled=true。 Mppdb有一个限制，数据库的标识符的最大长度为63，如果把标识符命名超过了最大长度，那么会被自动截取掉超出的部分，只留下最大长度的标识符。 跨域场景不支持建表。 描述
JobManager启动时，会在同一进程内启动Web服务器，访问Web服务器可以获取当前Flink集群的信息，包括JobManager，TaskManager及集群内运行的Job。Web服务器参数的配置项包括端口，临时目录，显示项目，错误重定向，安全相关等。 File Systems： Task运行
消减Spark Insert Overwrite自读自写风险 场景说明 对于目的表，需要使用动态分区插入（使用历史分区更新），且目的表和数据源表都是同一张表。 由于直接在原表上执行insert overwrite可能会导致数据丢失或数据不一致的风险，建议首先使用一个临时表来处理数据。
快速使用HBase进行离线数据分析 HBase是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统。本章节提供从零开始使用HBase的操作指导，通过客户端实现创建表，往表中插入数据，修改表，读取表数据，删除表中数据以及删除表的功能。 背景信息 假定用户开发一个应用程序，用于管理
优化小文件场景下的Spark SQL性能 配置场景 Spark SQL的表中，经常会存在很多小文件（大小远小于HDFS块大小），每个小文件默认对应Spark中的一个Partition，也就是一个Task。在很多小文件场景下，Spark会起很多Task。当SQL逻辑中存在Shuff
动态分区插入场景内存优化 操作场景 SparkSQL在往动态分区表中插入数据时，分区数越多，单个Task生成的HDFS文件越多，则元数据占用的内存也越多。这就导致程序GC（Gabage Collection）严重，甚至发生OOM（Out of Memory）。 经测试证明：102
场景，例如：Spooldir Source+Memory Channel+Kafka Sink。 前提条件 已成功安装集群，包含Kafka及Flume服务。 确保集群网络环境安全。 MRS集群管理员已明确业务需求，并准备一个Kafka管理员用户flume_kafka。 操作步骤 配置Flume的参数。
Spark客户端和服务端权限参数配置说明 SparkSQL权限管理功能相关的配置如下所示，客户端与服务端的配置相同。要使用表权限功能，需要在服务端和客户端添加如下配置。 “spark-defaults.conf”配置文件 表1 参数说明（1） 参数 描述 默认值 spark.sql
HetuEngine物化视图SQL示例 物化视图SQL示例请参考表1。 表1 物化视图的操作 操作 功能 物化视图SQL样例 备注 创建物化视图 （创建物化视图时，只创建了物化视图的定义，数据填充需要使用refresh materialized view name刷新物化视图数据）
HivetoHbaseJavaExample。 本地使用IDEA工具导入样例工程，等待Maven工程下载相关依赖包。 本地配置好Maven及SDK相关参数后，样例工程会自动加载相关依赖包，具体操作可参考配置并导入样例工程。 图1 Spark Hive to HBase样例程序 在
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