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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
通过同时利用Flume服务端和客户端，构成Flume的级联任务，采集日志的流程如下所示。 安装Flume客户端。 配置Flume服务端和客户端参数。 查看Flume客户端收集日志。 停止及卸载Flume客户端。 图1 Flume使用流程 Flume模块介绍 Flume客户端/服务端由一个或多
cleaner.policy 要使用的清理策略。Hudi将删除旧版本的parquet文件以回收空间。 任何引用此版本文件的查询和计算都将失败。需要确保数据保留的时间超过最大查询执行时间。 KEEP_LATEST_COMMITS hoodie.cleaner.commits.retained
默认取值： default archive_path 否 String 参数解释： SQL执行结果的转储文件夹。只有select语句才会转储查询的结果。当前仅支持转储到OBS中。 约束限制： 不涉及 取值范围： 不涉及 默认取值： 不涉及 响应参数 状态码： 200 表3 响应Body参数
当集群中分析Core节点个数小于等于HDFS副本数时，为了保证数据的可靠性MRS不支持退订节点。HDFS副本数可通过HDFS参数配置中的“dfs.replication”参数查询。 MRS不支持退订部署了ZooKeeper、Kudu、Kafka及ClickHouse服务的节点。 MRS 3.1.2之前版本ClickHouse服务的节点不支持退订。
{}内的参数为指定列簇的参数，多个列簇可以用多个{}，然后用逗号隔开。关于建表语句的更多使用说明可以在hbase shell中执行help 'create' 进行查看。 方法二：使用Java API。 以下代码片段仅展示如何在建表时设置列簇的编码和压缩方式，完整的建表代码以及如何通过代码建表请参考HBase开发指南的创建HBase表章节。
{}内的参数为指定列簇的参数，多个列簇可以用多个{}并用逗号隔开。关于建表语句的更多使用说明可以在hbase shell中执行help 'create'进行查看。 方法二：使用Java API。 以下代码片段仅展示如何在建表时设置列簇的编码和压缩方式，完整的建表代码以及如何通过代码建表请参考HBase开发指南的创建HBase表章节。
在“作业管理”的作业列表中，找到创建的作业名称，单击操作列的“启动”，等待作业启动。 观察数据传输是否生效，例如在drs-avro-oracle数据库中对表进行插入数据操作，查看Hudi导入的文件内容。 父主题： 创建CDL作业
”结尾。 user：节点用户名。 password：节点用户密码信息。 如果执行失败，请在执行目录的work_space/log_XXX下查看node.log日志。 配置文件中包含认证密码信息可能存在安全风险，建议当前场景执行完毕后删除相关配置文件或加强安全管理。 批量升级MRS集群客户端
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")
secure=true 在样例工程对应的“*.java”文件下单击右键，在弹出菜单单击“Run '*.main()' ”，等待运行成功（默认样例为查询Hive表）。 JDBCExampleZk样例程序运行结果如下所示： ... principal is hivetest@HADOOP.COM
将被忽略。 如果未指定默认值，则新列的默认值将被视为null。 如果在该列上应用filter，则在排序期间不会考虑新增列，新增列可能会影响查询性能。 示例 ALTER TABLE carbon ADD COLUMNS (a1 INT, b1 STRING); ALTER TABLE
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
Zone”。单击“Save”保存。如需添加多条策略有效期，可单击按钮添加。如需删除策略有效期，可单击按钮删除。 单击“Add”，在策略列表可查看策略的基本信息。等待策略生效后，验证相关权限是否正常。 如需禁用某条策略，可单击按钮编辑策略，设置策略开关为“Disabled”。 如果不再使用策略，可单击按钮删除策略。
通过同时利用Flume服务端和客户端，构成Flume的级联任务，采集日志的流程如下所示。 安装Flume客户端。 配置Flume服务端和客户端参数。 查看Flume客户端收集日志。 停止及卸载Flume客户端。 图1 Flume使用流程 Flume模块介绍 Flume客户端/服务端由一个或多
cli方式运行metastore session临时文件 否 任务运行失败 /tmp/logs/ 固定目录 存放container日志文件 是 container日志不可查看 /tmp/carbon/ 固定目录 数据导入过程中，如果存在异常CarbonData数据，则将异常数据放在此目录下 是 错误数据丢失 /
将被忽略。 如果未指定默认值，则新列的默认值将被视为null。 如果在该列上应用filter，则在排序期间不会考虑新增列，新增列可能会影响查询性能。 示例 ALTER TABLE carbon ADD COLUMNS (a1 INT, b1 STRING); ALTER TABLE
指定以当天时间命名的数据目录 参数项配置为“/user/data/inputdate_@{dateformat("yyyy-MM-dd")}@”。 通过SQL语句查询最近7天的数据 select * from table where time between '@{dateformat("yyyy-MM-dd
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")
指定以当天时间命名的数据目录 参数项配置为“/user/data/inputdate_@{dateformat("yyyy-MM-dd")}@”。 通过SQL语句查询最近7天的数据 select * from table where time between '@{dateformat("yyyy-MM-dd
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