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\src\main\resources\job.properties userName 提交作业的用户 developuser \src\main\resources\application.properties submit_user 提交作业的用户 developuser oozie_url_default
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CGroups功能限制Container CPU使用率 配置TimelineServer支持HA Yarn企业级能力增强 Yarn性能调优 Yarn运维管理 Yarn常见问题
从同一集群内HBase导出数据到HDFS/OBS Loader作业流程 用户通过Loader界面进行数据导入导出作业，操作流程如图1所示。 图1 导入流程示意 用户也可以通过shell脚本来更新与运行Loader作业，该方式需要对已安装的Loader客户端进行配置。 父主题： 使用Loader
单击“样本”可浏览数据。 管理Hive元数据表 单击左侧列表中的可在数据库中根据上传的文件创建一个新表，也可手动创建一个新表。 Hue界面主要用于文件、表等数据的查看与分析，禁止通过Hue界面对操作对象进行删除等高危管理操作。如需操作，建议在确认对业务没有影响后通过各组件的相应操
WebUI界面，页面报错401。 在Ranger管理首页可查看当前Ranger已集成的各服务权限管理插件，用户可通过对应插件设置更细粒度的权限，具体主要操作页面功能描述参见表1。 表1 Ranger界面操作入口功能描述 入口 功能描述 Access Manager 查看当前Ranger已集
input_data2.txt /tmp/input，上传数据文件。 开发思路 统计日志文件中本周末网购停留总时间超过2个小时的女性网民信息。 主要分为四个部分： 创建表，将日志文件数据导入到表中。 筛选女性网民，提取上网时间数据信息。 汇总每个女性上网总时间。 筛选出停留时间大于两个小时的女性网民信息。
val conf = new SparkConf().setAppName("CollectFemaleInfo") //提交Spark作业 val sc = new SparkContext(conf) //读取数据。传入参数args(0)指定数据路径 val text = sc
Hive数据存储及加密配置 Hive on HBase 配置Hive读取关系型数据库 配置Hive读取Hudi表 Hive企业级能力增强 Hive性能调优 Hive运维管理 Hive常见SQL语法说明 Hive常见问题 Hive故障排除
为云数据中心的物理环境设施和运行其上的基础服务、平台服务、应用服务等。这不仅包括华为云基础设施和各项云服务技术的安全功能和性能本身，也包括运维运营安全，以及更广义的安全合规遵从。 租户：负责云服务内部的安全，安全地使用云。华为云租户的安全责任在于对使用的IaaS、PaaS和Saa
快速使用Flume采集节点日志 配置Flume非加密传输数据采集任务 配置Flume加密传输数据采集任务 Flume企业级能力增强 Flume运维管理 Flume常见问题
Hive数据存储及加密配置 Hive on HBase 配置Hive读取关系型数据库数据 Hive企业级能力增强 Hive性能调优 Hive运维管理 Hive常见SQL语法说明 Hive常见问题 Hive故障排除
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'{replica}') PARTITION BY toYYYYMM(d)ORDER BY a; 配置“ClickHouse输出”算子，如下图： 作业执行成功后，查看testck4表中数据： 父主题： Loader输出类算子
值为“1”或“2”。 说明： 版本2为建议的优化算法版本。该算法通过让任务直接将每个task的输出结果提交到最终的结果输出目录，从而减少大作业的输出提交时间。 2 父主题： MapReduce性能调优
objects、dba_extents。 导出流程 用户通过Loader界面进行数据导出作业，导出流程如图1所示。 图1 导出流程示意 用户也可以通过Shell脚本来更新与运行Loader作业。该方式需要对已安装的Loader客户端进行配置。 父主题： 数据导出
count(distinct)算子的实现，将由原来的expand+多轮聚合，变成普通的count_distinct聚合函数。 使用约束 作业已配置足够的内存。 配置参数 在Spark客户端的“{客户端安装目录}/Spark/spark/conf/spark-defaults.c
ices_ClientConfig scp Flink/config/* root@客户端节点IP地址:/opt/client/conf 主要配置文件说明如表2所示。 表2 配置文件 文件名称 作用 core-site.xml 配置Flink详细参数。 hdfs-site.xml
使用Hive加载HDFS数据并分析图书评分情况 使用Hive加载OBS数据并分析企业雇员信息 通过Flink作业处理OBS数据 通过Spark Streaming作业消费Kafka数据 通过Flume采集指定目录日志系统文件至HDFS 基于Kafka的Word Count数据流统计案例
Hudi的MOR表中仅在log文件中存在changelog数据，如果Flink作业计算延迟导致上游数据积压，而Hudi又清理了log文件，就会导致changelog丢失。针对这种情况需要保留版本数多一点，且给Flink作业合理的资源配置避免数据积压周期超过了清理周期。 基于状态后端生成ch
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