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出于管理和信息收集的需要，企业内部会存储海量数据，包括数目众多的各种数据库、数据仓库等，此时会面临数据源种类繁多、数据集结构化混合、相关数据存放分散等困境，导致跨源查询开发成本高，跨源复杂查询耗时长。 HetuEngine提供了统一标准SQL实现跨源协同分析，简化跨源分析操作。 图1 FineBI访问MRS HetuEngine
1。 COW表的每个版本都是表的全量数据，保留几个版本就会冗余多少个版本。因此如果业务无历史数据回溯的需求，保留版本数设置为1，也就是保留当前最新版本 clean作业每天至少执行一次，可以2~4小时执行一次。 Hudi的MOR表和COW表都需要保证每天至少1次Clean，MOR表的Clean可以参考2
并且读取为文本文件。 void start() 启动Spark Streaming计算。 void awaitTermination() 当前进程等待终止，如Ctrl+C等。 void stop() 终止Spark Streaming计算。 <T> JavaDStream<T> transform(java
并且读取为文本文件。 void start() 启动Spark Streaming计算。 void awaitTermination() 当前进程等待终止，如Ctrl+C等。 void stop() 终止Spark Streaming计算。 <T> JavaDStream<T> transform(java
并且读取为文本文件。 void start() 启动Spark Streaming计算。 void awaitTermination() 当前进程等待终止，如Ctrl+C等。 void stop() 终止Spark Streaming计算。 <T> JavaDStream<T> transform(java
ace。 不能同时启动两个或两个以上的集群来共享一个namespace。 用户在启动集群或提交作业时如果使用了-z配置项，则在删除、停止及查询作业、触发savepoint时也要使用-z配置项指明namespace。 父主题： Flink应用开发常见问题
执行/home/omm/kerberos/bin/kadmin -p kadmin/admin并输入密码Kerberos客户端。 执行listprincs并按回车，查询用户信息。 执行delprinc命令删除用户“krbtgt/本集群域名@外部集群域名”、“krbtgt/外部集群域名@本集群域名”。 使用
zkNamespace + ";"); val url = sb.toString() 加载Hive JDBC驱动。获取JDBC连接，执行HQL，输出查询的列名和结果到控制台，关闭JDBC连接。 连接字符串中的“zk.quorum”也可以使用配置文件中的配置项“spark.deploy.zookeeper
forName("org.apache.hive.jdbc.HiveDriver").newInstance(); 获取JDBC连接，执行HQL，输出查询的列名和结果到控制台，关闭JDBC连接。 在网络拥塞的情况下，您还可以设置客户端与JDBCServer连接的超时时间，可以避免客户端由于无
例如admin用户）不具备该目录的rwx权限。 上述问题可通过执行以下步骤解决： 在客户端将“hbase.fs.tmp.dir”参数设置为当前kerberos用户的目录（如“/user/admin/hbase-staging”），或者为客户端（kerberos用户）提供已配置的目录所必须的rwx权限。
例如admin用户）不具备该目录的rwx权限。 上述问题可通过执行以下步骤解决： 在客户端将“hbase.fs.tmp.dir”参数设置为当前kerberos用户的目录（如“/user/admin/hbase-staging”），或者为客户端（kerberos用户）提供已配置的目录所必需的rwx权限。
zkNamespace + ";"); val url = sb.toString() 加载Hive JDBC驱动。获取JDBC连接，执行HQL，输出查询的列名和结果到控制台，关闭JDBC连接。 连接字符串中的“zk.quorum”也可以使用配置文件中的配置项“spark.deploy.zookeeper
使用Hue创建工作流 操作场景 用户通过Hue管理界面可以进行提交Oozie作业，提交作业之前，首先需要创建一个工作流。 前提条件 使用Hue提交Oozie作业之前，需要提前配置好Oozie客户端，并上传样例配置文件和jar至HDFS指定目录，具体操作请参考Oozie客户端配置说明章节。
使用Hue创建工作流 操作场景 用户通过Hue管理界面可以进行提交Oozie作业，提交作业之前，首先需要创建一个工作流。 前提条件 使用Hue提交Oozie作业之前，需要提前配置好Oozie客户端，并上传样例配置文件和jar至HDFS指定目录，具体操作请参考Oozie客户端配置说明章节。
--verify-metadata-file-listing 根据文件系统验证Hudi元数据中的文件列表 N false --help、-h 查看帮助 N false --support-timestamp 将原始类型中'INT64'的TIMESTAMP_MICROS转换为Hive的timestamp
在“备份配置”指定需要备份的数据。 支持备份元数据和业务数据。 各组件不同数据的备份任务操作请参考备份恢复MRS集群数据。 单击“确定”保存。 在备份任务列表，可以查看刚创建的备份任务。 在指定的备份任务“操作”列，选择“更多 > 即时备份”，可以立即运行备份任务。 创建元数据备份任务（MRS 2.x及之前版本）
面。 如果是已经添加到任务里面，但是依旧没有取到，可能是因为配置文件的driver或者executor的classpath配置不正确，可以查看日志确认是否加载到环境。 另外可能报错是类初始化失败导致后面使用这个类的时候出现上述报错，需要确认是否在之前就有初始化失败或者其他报错的情况发生。
面。 如果是已经添加到任务里面，但是依旧没有取到，可能是因为配置文件的driver或者executor的classpath配置不正确，可以查看日志确认是否加载到环境。 另外可能报错是类初始化失败导致后面使用这个类的时候出现上述报错，需要确认是否在之前就有初始化失败或者其他报错的情况发生。
forName("org.apache.hive.jdbc.HiveDriver").newInstance(); 获取JDBC连接，执行HQL，输出查询的列名和结果到控制台，关闭JDBC连接。 连接字符串中的“zk.quorum”也可以使用配置文件中的配置项“spark.deploy.zookeeper
forName("org.apache.hive.jdbc.HiveDriver").newInstance(); 获取JDBC连接，执行HQL，输出查询的列名和结果到控制台，关闭JDBC连接。 连接字符串中的“zk.quorum”也可以使用配置文件中的配置项“spark.deploy.zookeeper
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