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针对添加了二级索引的用户表，您可以通过Filter来查询数据。其数据查询性能高于针对无二级索引用户表的数据查询。 HIndex支持的Filter类型为“SingleColumnValueFilter”，“SingleColumnValueExcludeFilter”以及“SingleC
针对添加了二级索引的用户表，您可以通过Filter来查询数据。其数据查询性能高于针对无二级索引用户表的数据查询。 HIndex支持的Filter类型为“SingleColumnValueFilter”，“SingleColumnValueExcludeFilter”以及“SingleC
针对添加了二级索引的用户表，您可以通过Filter来查询数据。其数据查询性能高于针对无二级索引用户表的数据查询。 HIndex支持的Filter类型为“SingleColumnValueFilter”，“SingleColumnValueExcludeFilter”以及“SingleC
针对添加了二级索引的用户表，您可以通过Filter来查询数据。其数据查询性能高于针对无二级索引用户表的数据查询。 HIndex支持的Filter类型为“SingleColumnValueFilter”，“SingleColumnValueExcludeFilter”以及“SingleC
使用hcatalog方式同步hive parquet表报错 问题 同步hive parquet表，其分区字段为非string类型，无法正常使用hive import导入，只能考虑使用hcatalog方式，但是hcatalog方式报错如下： 回答 修改sqoop源码SqoopHCa
jar”目录下的所有jar文件和“clickhouse-examples”目录下的“conf”文件夹复制到ClickHouse客户端安装目录下，例如“客户端安装目录/JDBC”目录下。 登录客户端节点，进入jar文件上传目录下，修改文件权限为700。 cd /opt/client chmod
jar”目录下的所有jar文件和“clickhouse-examples”目录下的“conf”文件夹复制到ClickHouse客户端安装目录下，例如“客户端安装目录/JDBC”目录下。 登录客户端节点，进入jar文件上传目录下，修改文件权限为700。 cd /opt/client chmod
jar”目录下的所有jar文件和“clickhouse-examples”目录下的“conf”文件夹复制到ClickHouse客户端安装目录下，例如“客户端安装目录/JDBC”目录下。 登录客户端节点，进入jar文件上传目录下，修改文件权限为700。 cd /opt/Bigdata/client
提交Storm拓扑失败，提示Failed to check principle for keytab 问题背景与现象 使用MRS流式安全集群，主要安装ZooKeeper、Storm、Kafka等。 定义拓扑访问HDFS、HBase等组件，使用客户端命令，提交Topology失败。 可能原因
指导运维工程师停止、启动Flume客户端，以及在不需要Flume数据采集通道时，卸载Flume客户端。 操作步骤 停止Flume角色的客户端。 假设Flume客户端安装路径为“/opt/FlumeClient”，执行以下命令，停止Flume客户端： cd /opt/FlumeClient/fusionin
jar”目录下的所有jar文件和“clickhouse-examples”目录下的“conf”文件夹复制到ClickHouse客户端安装目录下，例如“客户端安装目录/JDBC”目录下。 登录客户端节点，进入jar文件上传目录下，修改文件权限为700。 cd /opt/Bigdata/client
conf”文件夹复制到ClickHouse客户端安装目录下，例如“客户端安装目录/JDBC”目录或“客户端安装目录/JDBCTransaction”目录下。 “客户端安装目录/JDBC”目录，用来调测JDBC二次样例； “客户端安装目录/JDBCTransaction”目录，用来调测事务二次样例。
指导运维工程师停止、启动Flume客户端，以及在不需要Flume数据采集通道时，卸载Flume客户端。 操作步骤 停止Flume角色的客户端。 假设Flume客户端安装路径为“/opt/FlumeClient”，执行以下命令，停止Flume客户端： cd /opt/FlumeClient/fusionin
${table_name}; 实时视图读取（Spark dataSource API为例）：和读普通的dataSource表类似。 必须指定查询类型QUERY_TYPE_OPT_KEY 为QUERY_TYPE_SNAPSHOT_OPT_VAL，${table_name}表示表名称。 spark
vectorized.execution.enabled=true时，为什么执行hive on Tez/Mapreduce/Spark时会偶现一些空指针或类型转化异常？ 回答 当前Hive不支持向量化执行。 向量化执行有很多社区问题引入目前没有稳定修复，默认hive.vectorized.execution
ssc = new StreamingContext(sparkConf, Seconds(batchSize.toLong)) //配置Streaming的CheckPoint目录。 //由于窗口概念的存在，此参数是必需的。 ssc.checkpoint(checkPointDir)
StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); // 设置相关配置，并开启checkpoint功能 env.setStateBackend(new FsStateBackend("hdfs
StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); // 设置相关配置，并开启checkpoint功能 env.setStateBackend(new FsStateBackend("hdfs
其中，<inputPath>指HDFS文件系统中input的路径。 运行Python样例程序 由于Python样例代码中未给出认证信息，请在执行应用程序时通过配置项“--keytab”和“--principal”指定认证信息。 bin/spark-submit --master yarn --deploy-mode
export HIVE_OPTS=-Xmx1024M（具体数值请根据业务调整），并重新执行source 客户端目录/bigdata_env配置环境变量。 父主题： 使用Hive
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