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1.6 回答 动态分区表插入数据的最后一步是读取shuffle文件的数据，再写入到表对应的分区文件中。 当大面积shuffle文件损坏后，会引起大批量task失败，然后进行job重试。重试前Spark会将写表分区文件的句柄关闭，大批量task关闭句柄时HDFS无法及时处理。在ta
cookie认证。根据日志提示，发现配置文件中“security.kerberos.login.keytab :”配置项错误，未进行安全配置。 解决办法 从MRS上下载用户的keytab认证文件，并放置到Flink客户端所在节点的某个目录下。 在“flink-conf.yaml”文件中配置： keytab路径。
图1 残留目录样例 回答 Spark任务在运行过程中，driver会创建一个spark-开头的本地临时目录，用于存放业务jar包，配置文件等，同时在本地创建一个blockmgr-开头的本地临时目录，用于存放block data。此两个目录会在Spark应用运行结束时自动删除。
是否在数据加载中开启redirect方式来处理bad records。启用该配置后，源文件中的bad records会被记录在指定存储位置生成的CSV文件中。在Windows操作系统中打开此类CSV文件时，可能会发生CSV注入。 carbon.enable.partitiondata
kerberos认证时keytab文件路径，在安全版本下必须填写。安全集群需要配置此项，普通模式集群无需配置。 /opt/test/conf/user.keytab 说明： user.keytab文件从下载用户flume_hdfs的kerberos证书文件中获取，另外，确保用于安装和运行Flume客户端的用户对user
format] 使用示例 --查看ClickHouse集群信息 select * from system.clusters; --显示当前节点设置的宏 select * from system.macros; --查看数据库容量 select sum(rows) as "总行数",
Colocation 同分布（Colocation）功能是将存在关联关系的数据或可能要进行关联操作的数据存储在相同的存储节点上。HDFS文件同分布的特性是将那些需进行关联操作的文件存放在相同的数据节点上，在进行关联操作计算时，避免了到别的数据节点上获取数据的动作，降低了网络带宽的占用。
1.6 回答 动态分区表插入数据的最后一步是读取shuffle文件的数据，再写入到表对应的分区文件中。 当大面积shuffle文件损坏后，会引起大批量task失败，然后进行job重试。重试前Spark会将写表分区文件的句柄关闭，大批量task关闭句柄时HDFS无法及时处理。在ta
RegionServer数据存储 RegionServer主要负责管理由HMaster分配的Region，RegionServer的数据存储结构如图 RegionServer的数据存储结构所示。 图3 RegionServer的数据存储结构 图 RegionServer的数据存储结构中Region的各部分的说明如表
配置Hive表不同分区分别存储至OBS和HDFS 操作场景 存算分离场景下，Hive分区表支持不同的分区分别指定不同的存储源，可以指定一个分区表中不同分区的存储源为OBS或者HDFS。 本特性仅适用于MRS 3.2.0及之后版本。此章节仅说明分区表指定存储源的能力，关于Hive如何
HDFS Shell命令介绍 HDFS Shell 您可以使用HDFS Shell命令对HDFS文件系统进行操作，例如读文件、写文件等操作。 执行HDFS Shell的方法： 进入HDFS客户端如下目录，直接输入命令即可。例如： cd /opt/client/HDFS/hadoop/bin
hadoop fs -mkdir /tmp/input/new_dir 查看文件内容 hadoop fs -cat /tmp/input/file1 清除文件 hadoop fs -rm -r /tmp/input/file1 执行如下命令查询HDFS命令的帮助hadoop fs --help
// set truststore.jks path System.setProperty("iotdb_ssl_truststore", "truststore文件路径"); } Session session = new Session(LOCAL_HOST
图1 残留目录样例 回答 Spark任务在运行过程中，driver会创建一个spark-开头的本地临时目录，用于存放业务jar包，配置文件等，同时在本地创建一个blockmgr-开头的本地临时目录，用于存放block data。此两个目录会在Spark应用运行结束时自动删除。
ery-point-offset-checkpoint”和“replication-offset-checkpoint”文件（两个文件做同样的修改）。 减少文件中第二行的数字（若移出多个目录，则减少的数字为移出的目录个数）。 删除待移出的Partition所在的行（行结构为“Topic名称
下载客户端”，根据界面提示下载“完整客户端”文件到本地。 解压HetuEngine客户端压缩包文件“FusionInsight_Cluster_集群ID_ HetuEngine_Client.tar”获取jdbc文件，并存放在本地，例如“D:\test”。 jdbc文件获取方法： 在“Fusion
zip”文件。 zip -q -r venv.zip venv/ 以root用户登录主管理节点，将1和2获取的“venv.zip”、“pyflink-kafka.py”和“insertData2kafka.sql”文件上传至客户端环境。 per-job模式：将上述文件上传到“客
ALM-45643 RocksDB的MemTable大小持续超过阈值”的告警。 Level0层SST文件数太大，伴随有“ALM-45644 RocksDB的Level0层SST文件数持续超过阈值”的告警。 预估Compaction的大小超过阈值，伴随有“ALM-45647 RocksDB的Pending
本样例介绍通过Flink API作业读写HBase数据。 数据规划 准备HBase配置文件，通过Manager下载集群配置，获取“hbase-site.xml”文件。 开发思路 写HBase： 通过参数指定“hbase-site.xml”文件的父目录，Flink Sink可以获取到HBase的Connection。
replica_num,host_name from system.clusters; SELECT cluster, shard_num, replica_num, host_name FROM system.clusters ┌─cluster─
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