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2/monitoring.html#rest-api。 准备运行环境 安装客户端。在节点上安装客户端，如安装到“/opt/client”目录。 确认服务端Spark组件已经安装，并正常运行。 客户端运行环境已安装1.7或1.8版本的JDK。 获取并解压缩安装包“MRS_Spark_Client.tar”。执行如下命令解压。
s.jar到本地，并将该Jar上传到所有的HiveServer所在节点。 以客户端安装用户，登录1上传了Jar包并且安装了Hive和HDFS客户端的节点。 执行以下命令认证用户。 cd 客户端安装目录 source bigdata_env kinit 具有Hive管理员权限的用户
bigint DESCRIBE sourcetable; 结果： col1 int col2 int 添加cast函数以将BigInt类型数据转换为Integer类型数据。 INSERT INTO newcarbontable select col1, cast(col2 as integer)
以root用户登录HDFS客户端，用户密码为安装前用户自定义，请咨询MRS集群管理员。执行如下命令： 安全模式： cd 客户端安装目录 source bigdata_env kinit hdfs 普通模式： su - omm cd 客户端安装目录 source bigdata_env
使用MRS客户端 安装MRS客户端 更新MRS客户端 父主题： 附录
使用Impala 连接impala-shell失败 创建Kudu表报错 Impala客户端安装Python2
帮助用户监控集群中大数据组件和节点的健康状态，同时提供告警通知能力，用户可以实时掌握MRS集群的各项指标、健康度。 MRS支持将集群中所有部署角色的节点，按管理节点、控制节点和数据节点进行分类，分别计算关键主机监控指标在每类节点上的变化趋势，并在报表中按用户自定义的周期显示分布曲
Storm应用程序不支持在Windows环境下运行，只支持在Linux环境下运行。 在Linux环境下可以使用storm命令行完成拓扑的提交。 前提条件 已安装Storm客户端。 当客户端所在主机不是集群中的节点时，需要在客户端所在节点的hosts文件中设置主机名和IP地址映射。主机名和IP地址请保持一一对应。
Schema演进支持范围 Schema演进支持范围： 支持列（包括嵌套列）相关的增、删、改、位置调整等操作。 不支持对分区列做演进。 不支持对Array类型的嵌套列进行增、删、列操作。 表1 引擎支持矩阵 引擎 DDL操作Schema 变更后的Hudi表写操作支持 变更后的Hudi表读操作支持
给嵌套列添加新的子列需要指定子列的全名称： 添加新列col1到STURCT类型嵌套列users struct<name: string, age: int>，新列名称需要指定为users.col1。 添加新列col1到MAP类型嵌套列member map<string, struct<n: string
String类型，表名或者库名.表名 否，table和path二选一 path String类型，表的绝对路径 否，table和path二选一 enabled String类型，是否开启TTL 否，false或者true，默认是false strategy String类型，TTL的触发模式
在Beeline/JDBCServer模式下使用非Spark用户操作。 操作步骤 可对INSERT...SELECT操作做如下的调优操作。 如果建的是Hive表，将存储类型设为Parquet，从而减少执行INSERT...SELECT语句的时间。 建议使用spark-sql或者在Beeline/JDBCSer
PARTITION FIELDALTER TABLE TableName WRITE ORDERED BY; 可空类型字段不能修改为非空类型字段， struct类型不支持修改字段。 使用示例 修改表增加属性值： ALTER TABLE prod.db.sample SET TBLPROPERTIES
认为String类型的列做字典编码，但是如果字典值过多，会导致字典转换操作增加造成性能下降。 一般情况下，列的数值复杂度高于5万，可以被认定为高复杂度，则需要排除掉字典编码，该参数为可选参数。 说明： 在非字典列中，只支持String和Timestamp数据类型。 DICTIONARY_INCLUDE
您还可以变更计费模式。详细介绍请参见变更计费模式概述。 计费项 MRS集群的计费项由MRS服务管理费用和IaaS基础设施资源费用（弹性云服务器，云硬盘）组成。如需了解每种计费项的计费因子、计费公式等详细信息，请参考计费项。 如需了解实际场景下的计费样例以及各计费项在不同计费模式下的费用计算过程，请参见计费样例。
在Beeline/JDBCServer模式下使用非Spark用户操作。 操作步骤 可对INSERT...SELECT操作做如下的调优操作。 如果建的是Hive表，将存储类型设为Parquet，从而减少执行INSERT...SELECT语句的时间。 建议使用spark-sql或者在Beeline/JDBCSer
使用Hue提交Oozie HDFS作业 操作场景 该任务指导用户通过Hue界面提交HDFS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“Fs”按钮，将其拖到操作区中。 在弹出的“Fs”窗口中单击“添加”。 单击“CREATE
fromCollection(Collection<OUT> data) 获取用户定义的集合数据，作为输入流数据。 type为集合中元素的数据类型。 typeInfo为集合中根据元素数据类型获取的类型信息。 data为集合数据或者可迭代的数据体。 public <OUT> DataStreamSource<OUT>
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