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Spark同步HBase数据到CarbonData样例程序开发思路 场景说明 数据实时写入HBase，用于点查业务，数据每隔一段时间批量同步到CarbonData表中，用于分析型查询业务。 数据规划 创建HBase表，构造数据，列需要包含key，modify_time，valid
使用HBase BulkLoad功能提示权限不足如何处理 问题 租户使用HBase bulkload功能提示权限不足。 回答 创建租户的时候需要关联HBase服务和Yarn队列。 例如： 新建用户user并绑定租户同名的角色。 用户user需要使用bulkload功能还需要额外权限。
多个NameService环境下运行MapReduce任务失败 问题 多个NameService环境下，运行使用viewFS功能的MapReduce或YARN任务失败。 回答 当使用viewFS时，只有在viewFS中挂载的目录才能被访问到。所以最可能的原因是配置的路径没有在viewFS的挂载点上。例如：
INTERVAL '1' SECOND AND t2.proctime + INTERVAL '1' SECOND"); //将查询结果转换为Stream，并打印输出 tableEnv.toAppendStream(result, Row.class).print();
ENABLE：可使用状态 REFRESHING：正在刷新物化视图数据，不可用于改写 DISABLE：关闭使用 仅支持ENABLE和SUSPEND相互转换，以及将DISABLE状态修改为SUSPEND或ENABLE 删除物化视图 删除mv.default.mv1的物化视图 drop materialized
Large）错误。请求头字段也不能超过一个缓冲区的大小，否则返回400（Bad Request）错误给客户端。缓冲区仅按需分配。如果在请求处理结束后连接转换为保持活动状态，则释放这些缓冲区。 默认值：4096 取值范围：大于0 lb_limit_req_burst 当大量请求过来时，超过访问频
Presto应用开发简介 Presto简介 Presto是一种开源、分布式SQL查询引擎，用于对千兆字节至PB级大小的数据源进行交互式分析查询。 Presto主要特点如下： 多数据源：Presto可以支持Mysql，Hive，JMX等多种Connector。 支持SQL：Presto完全支持ANSI
多个NameService环境下运行MapReduce任务失败 问题 多个NameService环境下，运行使用viewFS功能的MapReduce或YARN任务失败。 回答 当使用viewFS时，只有在viewFS中挂载的目录才能被访问到。所以最可能的原因是配置的路径没有在viewFS的挂载点上。例如：
Kudu Kudu是专为Apache Hadoop平台开发的列式存储管理器，具有Hadoop生态系统应用程序的共同技术特性：在通用的商用硬件上运行，可水平扩展，提供高可用性。 Kudu的设计具有以下优点： 能够快速处理OLAP工作负载 支持与MapReduce，Spark和其他Hadoop生态系统组件集成
配置Hudi历史数据清理 本章节仅适用于MRS 3.3.0-LTS及之后版本 操作场景 随着时间的推移，Hudi表中的数据越来越多，表中的老数据价值逐渐变弱并且还会占用存储空间，对这些老数据Hudi需要支持删除操作以便节约存储成本。 delete/drop partition语句直接删除历史数据
Kudu应用开发简介 Kudu简介 Kudu是专为Apache Hadoop平台开发的列式存储管理器，具有Hadoop生态系统应用程序的共同技术特性：在通用的商用硬件上运行，可水平扩展，提供高可用性。 Kudu的设计具有以下优点： 能够快速处理OLAP工作负载。 支持与MapRe
访问FlinkServer WebUI界面 操作场景 MRS集群安装Flink组件后，用户可以通过Flink的WebUI，在图形化界面进行集群连接、数据连接、流表管理和作业管理等。 该任务指导用户在MRS集群中访问Flink WebUI。第一次访问Manager和Flink We
Kudu应用开发简介 Kudu简介 Kudu是专为Apache Hadoop平台开发的列式存储管理器，具有Hadoop生态系统应用程序的共同技术特性：在通用的商用硬件上运行，可水平扩展，提供高可用性。 Kudu的设计具有以下优点： 能够快速处理OLAP工作负载。 支持与MapRe
访问FlinkServer WebUI界面 操作场景 MRS集群安装Flink组件后，用户可以通过Flink的WebUI，在图形化界面进行集群连接、数据连接、流表管理和作业管理等。 该任务指导用户在MRS集群中访问Flink WebUI。 对系统的影响 第一次访问Manager和Flink
使用Spark小文件合并工具说明 工具介绍 在Hadoop大规模生产集群中，由于HDFS的元数据都保存在NameNode的内存中，集群规模受制于NameNode单点的内存限制。如果HDFS中有大量的小文件，会消耗NameNode大量内存，还会大幅降低读写性能，延长作业运行时间。因
INTERVAL '1' SECOND AND t2.proctime + INTERVAL '1' SECOND"); //将查询结果转换为Stream，并打印输出 tableEnv.toAppendStream(result, Row.class).print();
INTERVAL '1' SECOND AND t2.proctime + INTERVAL '1' SECOND"); //将查询结果转换为Stream，并打印输出 tableEnv.toAppendStream(result, Row.class).print();
Kafka应用开发简介 Kafka简介 Kafka是一个分布式的消息发布-订阅系统。 它采用独特的设计提供了类似JMS的特性，主要用于处理活跃的流式数据。 Kafka有很多适用的场景：消息队列、行为跟踪、运维数据监控、日志收集、流处理、事件溯源、持久化日志等。 Kafka有如下几个特点：
使用Spark小文件合并工具说明 工具介绍 在Hadoop大规模生产集群中，由于HDFS的元数据都保存在NameNode的内存中，集群规模受制于NameNode单点的内存限制。如果HDFS中有大量的小文件，会消耗NameNode大量内存，还会大幅降低读写性能，延长作业运行时间。因
INTERVAL '1' SECOND AND t2.proctime + INTERVAL '1' SECOND"); //将查询结果转换为Stream，并打印输出 tableEnv.toAppendStream(result, Row.class).print();
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