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的所有文件复制到与依赖库文件夹同级的目录“src/main/resources”下，即“/opt/client/src/main/resources”。 进入目录“/opt/client”，首先确保“src/main/resources”目录下和依赖库文件目录下的所有文件，对当前
${BASEDIR} for file in ${BASEDIR}/lib/*.jar do i_cp=$i_cp:$file echo "$file" done for file in ${BASEDIR}/conf/* do i_cp=$i_cp:$file done java -cp
IDEA工具，同时完成JDK、Maven等初始配置。 准备ClickHouse应用开发环境 准备连接集群配置文件 应用程序开发或运行过程中，需通过集群相关配置文件信息连接MRS集群，配置文件通常包括集群信息文件，可从已创建好的MRS集群中获取相关内容。 用于程序调测或运行的节点，需要与MRS集群内节
该用户A的同时，删除该用户A残留的文件夹，否则使用重新创建的同名用户A提交作业会失败。 删除用户残留文件夹操作方法为：依次登录MRS集群的Core节点，在每个Core节点上执行如下两条命令，其中如下命令中“$user”为具体的以用户名命名的文件夹。 cd /srv/BigData
于0.5:1。 cow表： cow表的原理是重写原始数据，因此这种表的调优，要兼顾dataSize和最后重写的文件数量。总体来说core数量越大越好（和最后重写多少个文件数直接相关），并行度p和内存大小和mor设置类似。 父主题： 使用Hudi
一个重启策略，可参考创建FlinkServer作业在作业开发界面配置（MRS 3.1.0及以后版本）。 重启策略也可以通过Flink的配置文件“客户端安装目录/Flink/flink/conf/flink-conf.yaml”中的参数“restart-strategy”指定，为全
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_data/目录下将employee_info.t
ConnectionLoss for /hiveserver2 原因分析 MRS 1.8版本和开源版本认证方式一样，在Hive的URL中直接将Kerberos认证的文件传进去进行认证。而在MRS 1.9版本中，此方法行不通，需要先进行Kerberos认证，并且需要获取一些别的配置信息，然后再进行URL拼接。
1版本UDF内的Date类型改为Hive内置。 索引功能废弃。 驱动不兼容：Hive 3.1和Hive 1.2版本的JDBC驱动不兼容。 Hive 3.1对ORC文件列名大小写，下划线敏感。 Hive 3.1版本列中不能有名为time的列。 父主题： 产品咨询类
络通信的好坏直接决定着数据交换的速度以及任务执行的效率。 操作步骤 以下配置均可在客户端的“conf/flink-conf.yaml”配置文件中进行修改适配，默认已经是相对较优解，请谨慎修改，防止性能下降。 “taskmanager.network.netty.num-arenas”：
单击左上角“提交”提交作业。 新建Flink Jar作业 单击“选择”，上传本地Jar文件，并参考表2配置参数或添加自定义参数。 表2 参数配置 参数名称 参数描述 本地jar文件 上传jar文件。直接上传本地文件，大小不能超过“flinkserver.upload.jar.max.size”设置的阈值，默认500MB。
系统当前指标取值满足自定义的告警设置条件。 对系统的影响 DataNode进程的垃圾回收时间过长，可能影响该DataNode进程正常提供服务，用户无法读写文件。 可能原因 该节点DataNode实例堆内存使用率过大，或配置的堆内存不合理，导致进程GC频繁。 处理步骤 检查GC时间。 在FusionInsight
构，并没有删除该表存储在HDFS上的表数据。 处理步骤 使用root用户登录安装客户端的节点，并认证用户。 cd 客户端安装目录 source bigdata_env kinit 组件业务用户（未开启Kerberos认证的集群跳过此操作） 执行以下命令删除存储在HDFS上的表。 hadoop
以root用户登录集群主备Master节点。 执行df -h命令查看磁盘情况，检查系统盘的存储情况。 执行 ll /srv/BigData/LocalBackup命令， 查看备份目录是否软连接到/opt/Bigdata/LocalBackup。 检查备份文件是否软链接到系统盘且系统盘空间是否足够。如果软链接到系统
j.properties”文件中日志级别修改为INFO级别日志。 任务正常提交后，运行控制台未打印出INFO级别日志，输出的日志级别还是ERROR级别。 原因分析 修改“$Flink_HOME/conf”目录下的“log4j.properties”文件，控制的是JobManage
操作流程 步骤1：通过StreamLoad将本地CSV文件导入Doris 步骤2：基于Unique表的单表查询 步骤1：通过StreamLoad将本地CSV文件导入Doris 参考离线数据加载：通过StreamLoad将本地CSV文件导入Doris章节，将数据实时同步到Doris的unique模型表。
阻塞Clean，如果没有Compaction操作来产生新版本的Parquet文件，那旧版本的文件就不能被Clean清理，增加存储压力。 CPU与内存比例为1:4~1:8。 Compaction作业是将存量的parquet文件内的数据与新增的log中的数据进行合并，需要消耗较高的内存资源，按
/datadirImport 进入hbase shell，创建表ImportTable并创建“configuration.xml”文件（该文件可以参考模板文件进行编辑，模板文件获取路径为：“/opt/client/HBase/hbase/conf/import.xml.template”）。 例如执行以下命令建表：
字段或value字段）时产生的性能问题。 操作步骤 要启动聚合算法优化，在Spark客户端的“spark-defaults.conf”配置文件中进行设置。 表1 参数介绍 参数 描述 默认值 spark.sql.codegen.aggregate.map.twolevel.enabled
jar）复制到Flink客户端节点相关目录下，例如“/opt/client”。然后在该目录下创建“conf”目录，将需要的配置文件复制至“conf”目录，具体操作请参考准备运行环境配置文件，运行Flink应用程序。 在Linux环境中运行Flink应用程序，需要先启动Flink集群。在Flink客户端下通过yarn
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