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第三方jar包跨平台（x86、TaiShan）支持 问题 用户自己写的jar包（例如自定义udf包）区分x86和TaiShan版本，如何让Spark2x支持其正常运行。 回答 第三方jar包（例如自定义udf）区分x86和TaiShan版本时，混合使用方案： 进入到服务端Spark2x
第三方jar包跨平台（x86、TaiShan）支持 问题 用户自己写的jar包(比如自定义udf包)区分x86和TaiShan版本，如何让spark2x支持其正常运行。 回答 第三方jar包（例如自定义udf）区分x86和TaiShan版本时，混合使用方案： 进入到服务端spark2x
Broadcast：广播变量类。广播变量允许保留一个只读的变量，缓存在每一台机器上，而非每个任务保存一份复制。 StorageLevel：数据存储级别。有内存（MEMORY_ONLY），磁盘（DISK_ONLY），内存+磁盘（MEMORY_AND_DISK）等。 RDD上支持两种类型
Broadcast：广播变量类。广播变量允许保留一个只读的变量，缓存在每一台机器上，而非每个任务保存一份复制。 StorageLevel：数据存储级别。有内存（MEMORY_ONLY），磁盘（DISK_ONLY），内存+磁盘（MEMORY_AND_DISK）等。 RDD上支持两种类型
Hive的Job数 Hive周期内统计并显示用户相关的Job数目。 Split阶段访问的文件数 统计Hive周期内Split阶段访问底层文件存储系统（默认：HDFS）的文件数。 Hive基本操作时间 Hive周期内统计底层创建目录（mkdirTime）、创建文件（touchTime
tablet；所有的副本都可以读，但是写操作只有leader tablet可以，写操作利用一致性算法（Raft）。 Tablet server Tablet server是数据存储节点，存放tablet并且响应client请求，一个tablet server存放多个tablet。 Master Master是中心管理
参考2登录ClickHouse节点（4获取的节点IP），执行以下语句，其中database_name和table_name为分布式表对应本地表的库名和表名， select name,type from system.columns where database='database_name' and table='table_name'
SQL和DataFrame Spark SQL ROLLUP和CUBE使用的注意事项 Spark SQL在不同DB都可以显示临时表 如何在Spark命令中指定参数值 SparkSQL建表时的目录权限 为什么不同服务之间互相删除UDF失败 Spark SQL无法查询到Parquet类型的Hive表的新插入数据
查看数据分布情况 select FQDN(), database, table, sum(data_compressed_bytes) from clusterAllReplicas(逻辑集群名称, system.parts) where database='库名' and table='表名'
SQL和DataFrame Spark SQL ROLLUP和CUBE使用的注意事项 Spark SQL在不同DB都可以显示临时表 如何在Spark命令中指定参数值 SparkSQL建表时的目录权限 为什么不同服务之间互相删除UDF失败 Spark SQL无法查询到Parquet类型的Hive表的新插入数据
除。 是，处理完毕。 否，执行6。 检查/srv/BigData/LocalBackup目录存储空间是否已满。 执行以下命令检查“/srv/BigData/LocalBackup”目录存储空间是否已满： df -hl /srv/BigData/LocalBackup 是，执行7。
配额由各个基础服务管理，如需扩大配额，请联系对应服务的技术支持进行扩容： 弹性云服务器 裸金属服务器 虚拟私有云 云硬盘 镜像服务 对象存储服务 弹性公网IP 消息通知服务 统一身份认证服务 其配额查看及修改请参见关于配额。
MapReduce访问多组件样例程序开发思路 场景说明 该样例以MapReduce访问HDFS、HBase、Hive为例，介绍如何编写MapReduce作业访问多个服务组件。帮助用户理解认证、配置加载等关键使用方式。 该样例逻辑过程如下： 以HDFS文本文件为输入数据： log1
MapReduce访问多组件样例程序开发思路 场景说明 该样例以MapReduce访问HDFS、HBase、Hive为例，介绍如何编写MapReduce作业访问多个服务组件。帮助用户理解认证、配置加载等关键使用方式。 该样例逻辑过程如下： 以HDFS文本文件为输入数据： log1
通过Java API提交Oozie作业开发思路 通过典型场景，用户可以快速学习和掌握Oozie的开发过程，并且对关键的接口函数有所了解。 本示例演示了如何通过Java API提交MapReduce作业和查询作业状态，代码示例只涉及了MapReduce作业，其他作业的API调用代码是一样的，只是job配置“job
获取已经同步的IAM用户和用户组 功能介绍 获取已经同步的IAM用户和用户组 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v2/{project_id}/clusters/{cluster_id}/iam-sync-user 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述
ClickHouse支持多副本能力，进行本地表写入的时候，当前节点的数据会立即更新成功，但其他副本之间的数据同步是异步的。 本章节主要介绍如何配置ClickHouse保证副本间数据强一致。 参数配置 配置ClickHouse副本间数据强一致优先级别：单条语句设置 > 会话级别设置
通过Java API提交Oozie作业开发思路 通过典型场景，用户可以快速学习和掌握Oozie的开发过程，并且对关键的接口函数有所了解。 本示例演示了如何通过Java API提交MapReduce作业和查询作业状态，代码示例只涉及了MapReduce作业，其他作业的API调用代码是一样的，仅job配置“job
通过Java API提交Oozie作业开发思路 通过典型场景，用户可以快速学习和掌握Oozie的开发过程，并且对关键的接口函数有所了解。 本示例演示了如何通过Java API提交MapReduce作业和查询作业状态，代码示例只涉及了MapReduce作业，其他作业的API调用代码是一样的，只是job配置“job
为“/opt/client/Oozie/oozie-client-*/examples”。 如下通过一个MapReduce工作流的示例演示如何配置，并通过Shell命令调用。 场景说明 假设存在这样的业务需求： 每天需要对网站的日志文件进行离线分析，统计出网站各模块的访问频率（日志文件存放在HDFS中）。
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