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配置Hive Python3样例工程 操作场景 为了运行MRS产品Hive组件的Python3接口样例代码，需要完成下面的操作。 操作步骤 客户端机器必须安装有Python3，其版本不低于3.6，最高不能超过3.8。 在客户端机器的命令行终端输入python3可查看Python版本号
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
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
配置HDFS细粒度锁 操作场景 历史版本的HDFS使用了全局锁，读-写互斥，写-写互斥，即全局一把锁。但是实际上并非所有的读-写，写-写操作都会产生资源竞争。因此在该版本汇总引入了细粒度锁特性（FGL）。FGL对全局锁按照目录以及操作类型进行拆分，只有会产生资源竞争的操作才会使用同一个锁
备NameNode节点长时间未启动，导致启动失败 问题 长时间没有启动备NameNode，edits文件由于老化策略被自动清理后，重新启动NameNode时找不到所需的edits文件，从而报错。 There appears to be a gap in the edit log.
Hudi数据表Compaction规范 mor表更新数据以行存log的形式写入，log读取时需要按主键合并，并且是行存的，导致log读取效率比parquet低很多。为了解决log读取的性能问题，Hudi通过compaction将log压缩成parquet文件，大幅提升读取性能。 规则
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":
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
同步Hive表配置 参数 描述 默认值 hoodie.datasource.hive_sync.enable 是否同步hudi表信息到hive metastore。 注意： 建议该值设置为true，统一使用hive管理hudi表。 false hoodie.datasource.hive_sync.database
Hue中的输入框输入中文会出现混乱 用户问题 Hue中的输入框输入中文会出现混乱。 问题现象 Hue的输入框中输入中文时，会出现混乱，第一次输入不了的情况，也即输入的中文会首先出现英文，中文并未输入，再次输入会带上之前的内容，示例如下： 原因分析 Hue对中文的处理存在混乱的情况，
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
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
配置Hive Python3样例工程 操作场景 为了运行MRS产品Hive组件的Python3接口样例代码，需要完成下面的操作。 操作步骤 客户端机器必须安装有Python3，其版本不低于3.6，最高不能超过3.8。 在客户端机器的命令行终端输入python3可查看Python版本号
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
调整Hive元数据超时 大分区表包含过多分区，导致任务超时，同时大量分区可能需要更多时间来加载与元存储缓存同步。因此，为了在更大规模存储中获得更好的性能，建议相应地调整加载元数据缓存最大超时时间和加载元数据连接池最大等待时间。 使用HetuEngine管理员用户登录FusionInsight
配置NFS服务器存储NameNode元数据 操作场景 本章节适用于MRS 3.x及后续版本。 用户在部署集群前，可根据需要规划Network File System（简称NFS）服务器，用于存储NameNode元数据，以提高数据可靠性。 如果您已经部署NFS服务器，并已配置NFS服务
配置NFS服务器存储NameNode元数据 操作场景 本章节适用于MRS 3.x及后续版本。 用户在部署集群前，可根据需要规划Network File System（简称NFS）服务器，用于存储NameNode元数据，以提高数据可靠性。 如果您已经部署NFS服务器，并已配置NFS服务
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
SparkSQL访问Hive分区表启动Job前耗时较长如何处理？ 问题背景 使用SparkSql访问Hive的一个数据存放于OBS的一个分区表，但是运行速度却很慢，并且会大量调用OBS的查询接口。 SQL样例： select a,b,c from test where b=xxx
Oozie应用开发简介 Oozie简介 Oozie是一个用来管理Hadoop job任务的工作流引擎，Oozie流程基于有向无环图（Directed Acyclical Graph）来定义和描述，支持多种工作流模式及流程定时触发机制。易扩展、易维护、可靠性高，与Hadoop生态系统各组件紧密结合
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