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解决Hivese提交sql卡顿问题 支持jobhistory查询失败信息接口 解决细粒度权限不生效问题 解决hive on Spark读取数据异常问题 解决Hive on mrs任务执行两次数据量增大问题 解决Hive开启矢量向量化查询有些字符串性能差问题 MRS 1.9.0.5 修复问题列表：
WebUI，然后选择“Utilities > Browse the file system”。 观察HDFS上“/flume/test”目录下是否有产生数据。 图4 查看HDFS目录和文件 父主题： 配置Flume非加密传输数据采集任务
行完成。 步骤3：检查迁移后的文件信息 登录迁移目的端集群主管理节点。 在集群客户端内执行hdfs dfs -ls -h /user/命令查看迁移目的端集群中已迁移的文件。 （可选）如果源端集群中有新增数据需要定期将新增数据迁移至目的端集群，则配置定期任务增量迁移数据，直到所有业务迁移至目的端集群。
规划好新的目录路径，用于保存旧目录中的数据。 准备好MRS集群管理员用户admin。 操作步骤 检查环境。 登录Manager，选择“集群 > 待操作集群的名称 > 服务”查看Yarn的状态“运行状态”是否为“良好”。 是，执行1.c。 否，Yarn状态不健康，执行1.b。 修复Yarn异常，任务结束。 确定修改NodeManager的存储目录场景。
this.conn = ConnectionFactory.createConnection(conf); } 样例代码中有很多的操作，如建表、查询、删表等，这里只列举了建表testCreateTable和删除表dropTable这2种操作。可参考对应章节样例。 创建表操作所需的Adm
Encoders.STRING()).groupBy("value").count(); //开始运行将运行计数打印到控制台的查询。 StreamingQuery query = wordCounts.writeStream() .outputMode("complete")
wordCounts = words.groupBy("word").count() # 开始运行将running counts打印到控制台的查询 query = wordCounts.writeStream\ .outputMode("complete")\
Encoders.STRING()).groupBy("value").count(); //开始运行将运行计数打印到控制台的查询。 StreamingQuery query = wordCounts.writeStream() .outputMode("complete")
hudi_table2 set name=3 where id=1; 删除数据： delete from hudi_table2 where id=2; 查询数据： select * from hudi_table2; 父主题： 使用Hudi
客户端安装节点的业务IP获取方法： 集群内节点： 登录MapReduce服务管理控制台，选择“现有集群”，选中当前的集群并单击集群名，进入集群信息页面。 在“节点管理”中查看安装客户端所在的节点IP。 集群外节点：安装客户端所在的弹性云服务器的IP。 配置安全认证，在“/opt/hadoopclient/Fli
通过HBase插入数据，命令如下： put 'table2', '1', 'cf:cid', '1000' 开发思路 查询table1表的数据。 根据table1表数据的key值去table2表做查询。 把前两步相应的数据记录做相加操作。 把上一步骤的结果写到table2表。 运行前置操作 安全模式下Spark
通过HBase插入数据，执行如下命令。 put 'table2', '1', 'cf:cid', '1000' 开发思路 查询Hive person表的数据。 根据person表数据的key值去table2表做查询。 把前两步相应的数据记录做相加操作。 把上一步骤的结果写到table2表。 打包项目 通过I
flatMap(_.split(" ")).groupBy("value").count() //开始运行将运行计数打印到控制台的查询。 val query = wordCounts.writeStream .outputMode("complete")
223,372,036,854,775,807。 Decimal 默认值是(10,0)，最大值是(38,38)。 说明： 当进行带过滤条件的查询时，为了得到准确的结果，需要在数字后面加上BD。例如，select * from carbon_table where num = 1234567890123456
schemaFemaleInfo.registerTempTable("FemaleInfoTable"); // 执行SQL查询 Dataset<ROW> femaleTimeInfo = spark.sql("select * from " +
flatMap(_.split(" ")).groupBy("value").count() //开始运行将运行计数打印到控制台的查询。 val query = wordCounts.writeStream .outputMode("complete")
(3 rows) 在Analyze nation表之后： Analyze nation; ANALYZE: 6 rows --查询分析后的结果 SHOW STATS FOR nation; column_name | data_size | distinct_values_count
Encoders.STRING()).groupBy("value").count(); //开始运行将运行计数打印到控制台的查询。 StreamingQuery query = wordCounts.writeStream() .outputMode("complete")
据异步发送到各个shard的各个副本。整个过程数据异步发送，且数据会在一个节点临时存储，会导致网络、磁盘都会成为瓶颈，且写入成功后不一定能查询到最新一致性数据等问题。 父主题： ClickHouse宽表设计
Okerberos依赖的OLdap资源异常。 处理步骤 检查Manager中的OKerberos依赖的OLdap资源是否异常。 登录主管理节点。 执行以下命令，查询当前HA管理的OLdap资源状态是否正常。 sh ${BIGDATA_HOME}/OMSV100R001C00x8664/workspac
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