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UTF-8 后缀名 源文件导入成功后对输入文件增加的后缀值。该值为空，表示不加后缀。 .log 设置数据转换 单击“下一步”，进入“转换”界面，设置数据传输过程中的转换操作。算子的选择和参数设置具体请参考算子帮助及表2。 表2 算子输入、输出参数设置 输入类型 输出类型 CSV文件输入
使用IBM JDK时客户端无法连接ZooKeeper 问题 使用IBM的JDK的情况下客户端连接ZooKeeper失败。 回答 可能原因为IBM的JDK和普通JDK的jaas.conf文件格式不一样。 在使用IBM JDK时，建议使用如下jaas.conf文件模板，其中“useK
未开启Kerberos认证的集群，访问MRS Manager页面报错如下图： 图1 MRS Manager页面报错 原因分析 由于MRS的域名由console-emr变更为mrs导致普通集群访问MRS Manager的链接有误。 处理步骤 以root用户登录到所有Master节点。 进入/opt/knox/conf/目录，找到ext
category string) USING iceberg PARTITIONED BY (category); 创建分区表，且支持表达式转换： CREATE TABLE prod.db.sample ( id bigint, data string, category string
UTF-8 后缀名 源文件导入成功后对输入文件增加的后缀值。该值为空，表示不加后缀。 .log 设置数据转换 单击“下一步”，进入“转换”界面，设置数据传输过程中的转换操作。算子的选择和参数设置具体请参考算子帮助及表2。 表2 算子输入、输出参数设置 输入类型 输出类型 CSV文件输入
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UTF-8 后缀名 源文件导入成功后对输入文件增加的后缀值。该值为空，表示不加后缀。 .log 设置数据转换 单击“下一步”，进入“转换”界面，设置数据传输过程中的转换操作。算子的选择和参数设置具体请参考Loader算子帮助及表2。 表2 算子输入、输出参数设置 输入类型 输出类型
3.3.0及之后版本。 Payload介绍 Payload是Hudi实现数据增量更新和删除的关键，它可以帮助Hudi在数据湖中高效的管理数据变更。Hudi Payload的格式是基于Apache Avro的，它使用了Avro的schema来定义数据的结构和类型。Payload可以被
apReduce、Spark、Tez。 使用新的执行引擎Tez代替原先的MapReduce，性能有了显著提升。Tez可以将多个有依赖的作业转换为一个作业（这样只需写一次HDFS，且中间节点较少），从而大大提升DAG作业的性能。 Hive主要特点如下： 海量结构化数据分析汇总。 将
JobHistoryServer服务地址变更后，需要将新的服务地址及时更新到MapReduce客户端配置文件中，否则，新运行的作业在查看作业历史信息时，仍然会指向原JobHistoryServer地址，导致无法正常跳转到作业历史信息页面。服务地址变更前运行的MapReduce作业，由于
e命令行接口来进行数据定义和元数据查询。基于MRS的HCatalog功能，Hive、Mapreduce开发人员能够共享元数据信息，避免中间转换和调整，能够提升数据处理的效率。 WebHCat WebHCat运行用户通过Rest API来执行Hive DDL，提交Mapreduce
命令行接口来进行数据定义和元数据查询。基于Hive的HCatalog功能，Hive、MapReduce开发人员能够共享元数据信息，避免中间转换和调整，能够提升数据处理的效率。 WebHCat WebHCat运行用户通过Rest API来执行Hive DDL，提交MapReduce
bigint DESCRIBE sourcetable; 结果： col1 int col2 int 添加cast函数以将BigInt类型数据转换为Integer类型数据。 INSERT INTO newcarbontable select col1, cast(col2 as integer)
bigint DESCRIBE sourcetable; 结果： col1 int col2 int 添加cast函数以将BigInt类型数据转换为Integer类型数据。 INSERT INTO newcarbontable select col1, cast(col2 as integer)
堆栈信息。 jstack 12345 >allstack.txt （根据实际RegionServer的进程ID进行替换） 将需要的线程ID转换为16进制格式： printf "%x\n" 30648 输出结果TID为77b8。 根据输出16进制TID，在线程堆栈中进行查找，发现在执行compaction操作。
稀疏存储结构，当需要更高效处理时会转为密集型数据结构。P4HyperLogLog则在其整改生命周期都是密集型数据结构。如有必要，可以显式地转换cast(hll as P4HyperLogLog)。在当前数据引擎的实现中，hll的数据草图是通过一组32位的桶来存储对应的最大hash。
FROM nation, region; INNER JOIN 两个表中至少存在一个相匹配的数据时才返回行，等价于JOIN。也可以转换为等价的WHERE语句，转换方式如下： SELECT * FROM nation (INNER) JOIN region ON nation.name=region
存中，在多次计算间重用。 RDD的生成： 从HDFS输入创建，或从与Hadoop兼容的其他存储系统中输入创建。 从父RDD转换得到新RDD。 从数据集合转换而来，通过编码实现。 RDD的存储： 用户可以选择不同的存储级别缓存RDD以便重用（RDD有11种存储级别）。 当前RDD默
存中，在多次计算间重用。 RDD的生成： 从HDFS输入创建，或从与Hadoop兼容的其他存储系统中输入创建。 从父RDD转换得到新RDD。 从数据集合转换而来，通过编码实现。 RDD的存储： 用户可以选择不同的存储级别缓存RDD以便重用（RDD有11种存储级别）。 当前RDD默
在冲突的配置，即当客户端为一种模式的配置时，会导致在另一种模式下提交任务失败。 为避免出现如上情况，添加表1中的配置项，避免两种模式下来回切换参数，提升软件易用性。 YARN-Cluster模式下，优先使用新增配置项的值，即服务端路径和参数。 YARN-Client模式下，直接使用原有的三个配置项的值。
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