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HDFS常见问题 执行distcp命令报错如何处理 HDFS执行Balance时被异常停止如何处理 访问HDFS WebUI时，界面提示无法显示此页 HDFS WebUI无法正常刷新损坏数据的信息 NameNode节点长时间满负载导致客户端无响应 为什么主NameNode重启后系统出现双备现象
为什么已备份的Hive表无法执行drop操作 问题 为什么已备份的Hive表执行drop操作会失败？ 回答 由于已备份Hive表对应的HDFS目录创建了快照，导致HDFS目录无法删除，造成Hive表删除失败。 Hive表在执行备份操作时，会创建表对应的HDFS数据目录快照。而HD
配置HDFS token的最大存活时间 配置场景 安全模式下，HDFS中用户可以对Token的最大存活时间和Token renew的时间间隔进行灵活地设置，根据集群的具体需求合理地配置。 配置描述 参数入口： 请参考修改集群服务配置参数，进入HDFS的“全部配置”页面，在搜索框中输入参数名称。
Presto查询Hive表无数据 用户问题 使用Presto查询Hive表无数据。 问题现象 通过Tez引擎执行union相关语句写入的数据，Presto无法查询。 原因分析 由于Hive使用Tez引擎在执行union语句时，生成的输出文件会保存在HIVE_UNION_SUBDI
配置HDFS token的最大存活时间 配置场景 安全模式下，HDFS中用户可以对Token的最大存活时间和Token renew的时间间隔进行灵活地设置，根据集群的具体需求合理地配置。 配置描述 参数入口： 请参考修改集群服务配置参数，进入HDFS的“全部配置”页面，在搜索框中输入参数名称。
如何对Hive表大小数据进行监控 问题 如何对Hive中的表大小数据进行监控？ 回答 当用户要对Hive表大小数据进行监控时，可以通过HDFS的精细化监控对指定表目录进行监控，从而到达监控指定表大小数据的目的。 前提条件 Hive、HDFS组件功能正常 HDFS精细化监控功能正常
Spark从Hive读取数据再写入HBase样例程序（Python） 功能介绍 在Spark应用中，通过使用Spark调用Hive接口来操作hive表，然后把Hive表的数据经过分析后写到HBase表。 代码样例 由于pyspark不提供Hbase相关api，本样例使用Python调用Java的方式实现。
Spark从Hive读取数据再写入HBase样例程序（Python） 功能介绍 在Spark应用中，通过使用Spark调用Hive接口来操作hive表，然后把Hive表的数据经过分析后写到HBase表。 代码样例 由于pyspark不提供Hbase相关api，本样例使用Python调用Java的方式实现。
使用Hue提交Oozie Java作业 操作场景 该任务指导用户通过Hue界面提交Java类型的Oozie作业。 操作步骤 创建工作流，请参考使用Hue创建工作流。 在工作流编辑页面，选择“Java 程序”按钮，将其拖到操作区中。 在弹出的“Java program”窗口中配置“Jar
配置Spark Executor堆内存参数 配置场景 当分配的内存太小或者被更高优先级的进程抢占资源时，会出现物理内存超限的情况。调整如下参数，可以防止物理内存超限。 配置描述 参数入口： 在应用提交时通过“--conf”设置这些参数，或者在客户端的“spark-defaults
如何查看MRS集群配置信息？ 集群创建完成后在MRS控制台单击集群名称进入集群基本信息页面，可以查看到集群的基本配置信息，包括集群的名称、ID、付费类型、工作地域、创建时间、Hadoop组件版本及节点的实例规格、容量。 节点的实例规格和容量决定了该集群对数据的分析处理能力。 节点
配置Spark Executor堆内存参数 配置场景 当分配的内存太小或者被更高优先级的进程抢占资源时，会出现物理内存超限的情况。调整如下参数，可以防止物理内存超限。 配置描述 参数入口： 在应用提交时通过“--conf”设置这些参数，或者在客户端的“spark-defaults
MetaStore动态分区数超出阈值导致SQL报错 现象描述 执行SparkSQL或HiveSQL命令时，系统报错如下： Number of dynamic partitions created is 2001, which is more than 2000. To slove
Spark从Hive读取数据再写入HBase样例程序（Python） 功能介绍 在Spark应用中，通过使用Spark调用Hive接口来操作hive表，然后把Hive表的数据经过分析后写到HBase表。 代码样例 由于pyspark不提供Hbase相关api，本样例使用Python调用Java的方式实现。
ntpdate修改时间导致HDFS出现大量丢块 问题背景与现象 用ntpdate修改了集群时间，修改时未停止集群，修改后HDFS进入安全模式，无法启动。 退出安全模式后启动，hfck检查丢了大概1 TB数据。 原因分析 查看NameNode原生页面发现有大量的块丢失。 图1 块丢失
如何对Hive表大小数据进行监控 问题 如何对Hive中的表大小数据进行监控？ 回答 当用户要对Hive表大小数据进行监控时，可以通过HDFS的精细化监控对指定表目录进行监控，从而到达监控指定表大小数据的目的。 前提条件 Hive、HDFS组件功能正常 HDFS精细化监控功能正常
配置SparkSQL的分块个数 配置场景 SparkSQL在进行shuffle操作时默认的分块数为200。在数据量特别大的场景下，使用默认的分块数就会造成单个数据块过大。如果一个任务产生的单个shuffle数据块大于2G，该数据块在被fetch的时候还会报类似错误： Adjusted
使用MySQL客户端连接Doris数据库时报错“plugin not enabled”如何处理 问题现象 使用MySQL客户端连接Doris数据库时报错： ERROR 2059 (HY000): Authentication plugin 'mysql_clear_password'
Impala应用开发常用概念 客户端 客户端直接面向用户，可通过Java API、Thrift API访问服务端进行Impala的相关操作。本文中的Impala客户端特指Impala client的安装目录，里面包含通过Java API访问Impala的样例代码。 HiveQL语言
写入更新数据时报错Parquet/Avro schema 问题 数据写入时报错： org.apache.parquet.io.InvalidRecordException: Parquet/Avro schema mismatch: Avro field 'col1' not found
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