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Spark SQL无法查询到ORC类型的Hive表的新插入数据 问题 为什么通过Spark SQL无法查询到存储类型为ORC的Hive表的新插入数据？主要有以下两种场景存在这个问题： 对于分区表和非分区表，在Hive客户端中执行插入数据的操作后，会出现Spark SQL无法查询到最新插入的数据的问题。
使用curl命令操作OpenTSDB 写入数据 例如，录入一个指标名称为testdata，时间戳为1524900185，值为true，标签为key，value的指标数据。 curl -ki -X POST -d '{"metric":"testdata", "timestamp":1524900185
Hive Group By语句优化 操作场景 优化Group by语句，可提升命令执行速度和查询速度。 Group by的时候， Map端会先进行分组， 分组完后分发到Reduce端， Reduce端再进行分组。可采用Map端聚合的方式来进行Group by优化，开启Map端初步聚合，减少Map的输出数据量。
Flume客户端安装失败 问题现象 安装Flume客户端失败，提示JAVA_HOME is null或flume has been installed。 CST 2016-08-31 17:02:51 [flume-client install]: JAVA_HOME is null
FlinkSQL Redis表开发规则 Flink Redis作业参数规范 Flink Redis作业参数配置规范如下表所示。 表1 Flink Redis作业参数规范 配置项 是否必选 类型 描述 zSetScoreColumn 可选 String Redis作为维表时，ZSet格式score字段对应的列名。
SHOW_FS_PATH_DETAIL 本章节仅适用于MRS 3.3.0及之后版本。 命令功能 查看指定的FS路径的统计数据 命令格式 call show_fs_path_detail(path=>'[path]', is_sub=>'[is_sub]', sort=>'[sort]');
HDFS样例程序开发思路 场景说明 HDFS的业务操作对象是文件，代码样例中所涉及的文件操作主要包括创建文件夹、写文件、追加文件内容、读文件和删除文件/文件夹；HDFS还有其他的业务处理，例如设置文件权限等，其他操作可以在掌握本代码样例之后，再扩展学习。 本代码样例讲解顺序为： HDFS初始化
如何在导入Hive表时指定输出的文件压缩格式？ 问题现象 如何在导入Hive表时指定输出的文件压缩格式？ 处理步骤 当前Hive支持以下几种压缩格式： org.apache.hadoop.io.compress.BZip2Codec org.apache.hadoop.io.compress
HDFS样例程序开发思路 场景说明 HDFS的业务操作对象是文件，代码样例中所涉及的文件操作主要包括创建文件夹、写文件、追加文件内容、读文件和删除文件/文件夹；HDFS还有其他的业务处理，例如设置文件权限等，其他操作可以在掌握本代码样例之后，再扩展学习。 本代码样例讲解顺序为： HDFS初始化
运行Spark Streaming任务参数调优的注意事项 问题 运行Spark Streaming任务时，随着executor个数的增长，数据处理性能没有明显提升，对于参数调优有哪些注意事项？ 回答 在executor核数等于1的情况下，遵循以下规则对调优Spark Streaming运行参数有所帮助。
CHANGE_TABLE Hudi CALL COMMAND语法适用于MRS 3.2.0及之后版本。 命令功能 CHANGE_TABLE命令可以方便地修改表的类型以及索引，由于Hudi表本不支持修改表类型及索引等关键参数，该命令实际是将表重写。 命令格式 call change_table(table
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
HDFS样例程序开发思路 场景说明 HDFS的业务操作对象是文件，代码样例中所涉及的文件操作主要包括创建文件夹、写文件、追加文件内容、读文件和删除文件/文件夹；HDFS还有其他的业务处理，例如设置文件权限等，其他操作可以在掌握本代码样例之后，再扩展学习。 本代码样例讲解顺序为： HDFS初始化
二进制函数和运算符 二进制运算符 || 运算符执行连接。 二进制函数 length(binary) → bigint 返回binary的字节长度。 select length(x'00141f');-- 3 concat(binary1, ..., binaryN) → varbinary
HDFS HA方案介绍 HDFS HA方案背景 在Hadoop 2.0.0之前，HDFS集群中存在单点故障问题。由于每个集群只有一个NameNode，如果NameNode所在机器发生故障，将导致HDFS集群无法使用，除非NameNode重启或者在另一台机器上启动。这在两个方面影响了HDFS的整体可用性：
SHOW_COMMIT_FILES 本章节仅适用于MRS 3.3.0及之后版本。 命令功能 查看指定的instant一共更新或者插入了多少个文件。 命令格式 call show_commit_files(table=>'[table]', instant_time=>'[instant_time]'
Join-To-Live Flink双流Join需要将数据存储在状态后端，目前普遍使用Rocksdb作为状态后端。在TTL过大或无法确定TTL或数据流量增加的场景下，大流量会导致状态数据增加，增加存储压力，从而导致作业稳定性下降，或TTL过期可能出现数据关联不准确。 对于数据关联
Flink on Hudi作业参数规则 Flink作业参数配置规范 Flink作业参数配置规范如下表所示。 表1 Flink作业参数配置规范 参数名称 是否必填 参数描述 建议值 -c 必填 指定主类名。 根据实际情况而定 -ynm 必填 Flink Yarn作业名称。 根据实际情况而定
EditLog不连续导致NameNode启动失败 问题 在JournalNode节点有断电，数据目录磁盘占满，网络异常时，会导致JournalNode上的EditLog不连续。此时如果重启NameNode，很可能会失败。 现象 重启NameNode会失败。在NameNode运行日志中会报如下的错误：
Hive Group By语句优化 操作场景 优化Group by语句，可提升命令执行速度和查询速度。 Group by的时候， Map端会先进行分组， 分组完后分发到Reduce端， Reduce端再进行分组。可采用Map端聚合的方式来进行Group by优化，开启Map端初步聚合，减少Map的输出数据量。
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