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MRS集群客户端如何通过AK/SK信息对接OBS MRS 1.9.2及之后的版本支持使用obs://的方式对接OBS服务，当前主要支持的组件为Hadoop、Hive、Spark、Presto、Flink。其中HBase组件使用obs://的方式对接OBS服务暂不支持。 该章节主要介绍MRS集群组件如何通过AK/SK（Access
BulkPut接口使用 场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去使用HBase，将构建的RDD写入HBase中。 数据规划 在客户端执行hbase shell，进入HBase命令行，使用下面的命令创建样例代码中要使用的HBase表： create
--hbase-row-key id \ --hbase-create-table --m 1 处理步骤 Sqoop客户端安装完成之后，没有直接引入HBase相关的依赖jar包，需要通过手动导入指定低版本的HBase相关依赖jar包。解决方法步骤如下： 确认Sqoop客户端和HBase客户端是否在同一个路径下。
BulkPut接口使用 场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去使用HBase，将构建的RDD写入HBase中。 数据规划 在客户端执行hbase shell，进入HBase命令行，使用下面的命令创建样例代码中要使用的HBase表： create
AdaptiveFailoverProxyProvider”类无法找到时，是由于MRS 3.x版本集群HDFS的主备倒换类默认为该类，可通过如下方式解决。 方式一：添加hadoop-plugins-xxx.jar到程序的classpath或者lib目录中。 hadoop-plugins-xxx
初始入库BULK_INSET方式会使用Spark内部parquet文件的写入类进行写入，Spark对不同精度的Decimal类型处理是不同的。 UPSERT操作时，Hudi使用Avro兼容的parquet文件写入类进行写入，这个和Spark的写入方式是不兼容的。 解决方案： 执行
BulkPut接口使用 场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去使用HBase，将构建的RDD写入HBase中。 数据规划 在客户端执行hbase shell，进入HBase命令行，使用下面的命令创建样例代码中要使用的Hase表： create
初始入库BULK_INSET方式会使用Spark内部parquet文件的写入类进行写入，Spark对不同精度的Decimal类型处理是不同的。 UPSERT操作时，Hudi使用Avro兼容的parquet文件写入类进行写入，这个和Spark的写入方式是不兼容的。 解决方案： 执行
远程代码执行漏洞（CVE-2021-44228）修复指导 本章节指导用户修复log4j2的CVE-2021-44228漏洞。目前有两种方式可以采用如下两种方式修复： 现有集群节点安装补丁 扩容节点安装补丁 前提条件 从OBS路径中下载的补丁工具“MRS_Log4j_Patch.tar.
写入报错，不指定parquet时不报错。 问题现象 原因分析 parquet格式不支持hive3，用Hcatalog方式写入。 处理步骤 采用Hcatalog的方式，参数指定对应的Hive库和表，需要修改SQL语句指定到具体字段（需要修改脚本）。命令中如果携带认证密码信息可能存在
服务配置”中“templeton.protocol.type”配置。 mapreduce/streaming(POST) 描述 以Streaming方式提交MR任务 URL http://www.myserver.com/templeton/v1/mapreduce/streaming 参数
BulkPut接口使用 场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去使用HBase，将构建的RDD写入HBase中。 数据规划 在客户端执行hbase shell，进入HBase命令行，使用下面的命令创建样例代码中要使用的Hase表： create
客户端创建存储在OBS并行文件系统中的表。 Hive对接OBS MRS集群支持Hive服务基于Metastore方式对接OBS。 配置Hive基于MetaStore方式对接OBS： 已参考配置Guardian服务对接OBS完成存算分离配置。 登录FusionInsight Manager，选择“集群
ALTER TABLE 修改表结构时，针对聚合模型和非聚合模型的修改方式不同；针对Key列和Value列的修改方式也不同。其中： 建表时指定AGGREGATE KEY时，为聚合模型；其他场景为非聚合模型。 建表语句中的关键字'unique key'或'aggregate key'或'duplicate
调测Kafka应用 前提条件 客户端本地能登录MRS服务的弹性云服务器，登录方式详见“弹性云服务器《用户指南》”中“入门 > 登录弹性云服务器”的SSH登录方式。 样例工程在已经通过Maven编译。 示例：Maven工程打包到Linux下运行样例 执行mvn package生成j
根据GeoId计算栅格行列号。 UDF输出参数： 参数 类型 说明 gridArray Array[Int] 返回该geoid所包含的栅格行列号，以数组的方式返回，第一位为行，第二位为列。 使用示例： select longitude, latitude, mygeohash, GeoIdToGridXy(mygeohash)
间报错导致任务失败。 原因分析 进入Yarn原生页面查看MapReduce任务的日志看到报错是无法识别到压缩方式导致错误，看文件后缀是gzip压缩，堆栈却报出是zlib方式。 因此怀疑此语句查询的表对应的HDFS上的文件有问题，Map日志中打印出了解析的对应的文件名，将其从HDF
使用BulkLoad工具批量导入HBase数据 操作场景 您可以按照自定义的方式，通过命令批量导入数据到HBase中并创建索引。 您可以在“configuration.xml”文件中定义多个方式来批量导入数据，导入数据时可不创建索引。 列的名称不能包含特殊字符，只能由字母、数字和下划线组成。
使用BulkLoad工具批量导入HBase数据 操作场景 您可以按照自定义的方式，通过命令批量导入数据到HBase中并创建索引。 您可以在“configuration.xml”文件中定义多个方式来批量导入数据。导入数据时可不创建索引。 列的名称不能包含特殊字符，只能由字母、数字和下划线组成。
在MapReduce中的实现方式大体如下： Map任务分别将两个表文件的记录处理成（Join Key，Value），然后按照Join Key做Hash分区后，送到不同的Reduce任务里去处理。 Reduce任务一般使用Nested Loop方式递归左表的数据，并遍历右表的每一行，对于相等的Join
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