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射关系，只保留节点与LocatorId的映射关系。当文件使用Colocation接口创建时，系统会将文件创建在LocatorId所对应的节点上。文件创建和写入要求使用Colocation相关接口。 文件写入完毕后，后续对该文件的相关操作不限制使用Colocation接口，也可以使用开源接口进行操作。
射关系，只保留节点与LocatorId的映射关系。当文件使用Colocation接口创建时，系统会将文件创建在LocatorId所对应的节点上。文件创建和写入要求使用Colocation相关接口。 文件写入完毕后，后续对该文件的相关操作不限制使用Colocation接口，也可以使用开源接口进行操作。
射关系，只保留节点与LocatorId的映射关系。当文件使用Colocation接口创建时，系统会将文件创建在LocatorId所对应的节点上。文件创建和写入要求使用Colocation相关接口。 文件写入完毕后，后续对该文件的相关操作不限制使用Colocation接口，也可以使用开源接口进行操作。
HDFS文件操作的Java示例程序。 本工程主要给出了创建HDFS文件夹、写文件、追加文件内容、读文件和删除文件/文件夹等相关接口操作示例。 hdfs-c-example HDFS C语言开发代码样例。 本示例提供了基于C语言的HDFS文件系统连接、文件操作如创建文件、读写文件
hdfs-example-normal HDFS文件操作的Java示例程序。 本工程主要给出了创建HDFS文件夹、写文件、追加文件内容、读文件和删除文件/文件夹等相关接口操作示例。 hdfs-c-example HDFS C语言开发代码样例。 本示例提供了基于C语言的HDFS文件系统连接、文件操作如创建文件、读写文件
HDFS相关样例工程 样例工程位置 描述 hdfs-example-security HDFS文件操作的Java示例程序。 本工程主要给出了创建HDFS文件夹、写文件、追加文件内容、读文件和删除文件/文件夹等相关接口操作示例。相关业务场景介绍请参见开发HDFS应用。 hdfs-c-example
值 spark.thriftserver.proxy.enabled false spark.scheduler.allocation.file #{conf_dir}/fairscheduler.xml 进入JDBCServer2x自定义界面，在“spark.core-site
单击“创建Catalog”，配置以下参数后，单击“提交”。 Catalog名称：hive（固定名称，不可自定义） 选择位置：单击“”选择Catalog对应的OBS存储路径，例如选择“obs://lakeformation-test/hive”（需提前创建），单击“确定”。 其他参数根据实际需要进行配置。
页面，因此需要控制页面显示的Lost Executor个数。 配置描述 在Spark客户端的“spark-defaults.conf”配置文件中进行设置。 表1 参数说明 参数 说明 默认值 spark.ui.retainedDeadExecutors Spark UI页面显示的Lost
Spark SQL样例程序（Scala） 功能简介 统计日志文件中本周末网购停留总时间超过2个小时的女性网民信息。 代码样例 下面代码片段仅为演示，具体代码参见com.huawei.bigdata.spark.examples.FemaleInfoCollection： object
数据分析任务。 样例代码 以下分析任务示例在“hive-examples/python3-examples/pyCLI_nosec.py”文件中。 导入hive类 from pyhive import hive 创建JDBC连接： connection = hive.Connec
Spark SQL样例程序（Scala） 功能简介 统计日志文件中本周末网购停留总时间超过2个小时的女性网民信息。 代码样例 下面代码片段仅为演示，具体代码参见com.huawei.bigdata.spark.examples.FemaleInfoCollection： object
查看HiveServer日志“/var/log/Bigdata/hive/hiveserver/hive.log”，发现目录名不符合分区格式。 处理步骤 方法一：删除错误的文件或目录。 方法二：执行set hive.msck.path.validation=skip;，跳过无效的目录。 父主题： 使用Hive
以root用户登录集群任一Master节点。 执行如下命令编辑HDFS用到的“hdfs-site.xml”文件。 vim 客户单安装目录/HDFS/hadoop/etc/hadoop/hdfs-site.xml 在hdfs-site.xml文件中增加如下内容。 <property> <name>dfs.client
MRS是否支持同时运行多个Flume任务？ Flume客户端可以包含多个独立的数据流，即在一个配置文件properties.properties中配置多个Source、Channel、Sink。 这些组件可以链接以形成多个数据流。 例如在一个配置中配置两个数据流，示例如下： server
本章节仅适用于MRS 3.2.0及之后版本。 命令功能 用于根据配置对Timeline上的Instant进行clean，删除老旧的历史版本文件，以减少hudi表的数据存储及读写压力。 命令格式 RUN CLEAN ON tableIdentifier; RUN CLEAN ON tablelocation;
现有表名。 new_table_name 现有表名的新表名。 注意事项 并行运行的查询（需要使用表名获取路径，以读取CarbonData存储文件）可能会在此操作期间失败。 不允许二级索引表重命名。 示例 ALTER TABLE carbon RENAME TO carbondata;
页面，因此需要控制页面显示的Lost Executor个数。 配置描述 在Spark客户端的“spark-defaults.conf”配置文件中进行设置。 表1 参数说明 参数 说明 默认值 spark.ui.retainedDeadExecutors Spark UI页面显示的Lost
在Manager系统中，选择“集群 > 待操作集群的名称 > 服务 > Yarn > 配置”，选择“全部配置”，在NodeManager的配置文件“yarn-site.xml”中配置下面的参数来更改日志级别。 表1 参数描述 参数 描述 默认值 yarn.nodemanager.container-localizer
getCurrentWatermark: Watermark = { new Watermark(System.currentTimeMillis()) } // 给每个元组打上时间戳
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