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创建HDFS目录 功能简介 创建目录过程为： 调用FileSystem实例的exists方法查看该目录是否存在。 如果存在，则直接返回。 如果不存在，则调用FileSystem实例的mkdirs方法创建该目录。 代码样例 如下是写文件的代码片段，详细代码请参考com.huawei
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使用HDFS HDFS文件系统目录简介 HDFS用户权限管理 HDFS客户端使用实践 快速使用Hadoop 配置HDFS文件回收站机制 配置HDFS DataNode数据均衡 配置HDFS DiskBalancer磁盘均衡 配置HDFS Mover命令迁移数据 配置HDFS文件目录标签策略（NodeLabel）
创建HDFS目录 功能简介 创建目录过程为： 调用FileSystem实例的exists方法查看该目录是否存在。 如果存在，则直接返回。 如果不存在，则调用FileSystem实例的mkdirs方法创建该目录。 代码样例 如下是写文件的代码片段，详细代码请参考com.huawei
配置Flume非加密传输数据采集任务 生成Flume服务端和客户端的配置文件 使用Flume服务端从本地采集静态日志保存到Kafka 使用Flume服务端从本地采集静态日志保存到HDFS 使用Flume服务端从本地采集动态日志保存到HDFS 使用Flume服务端从Kafka采集日志保存到HDFS
配置Flume非加密传输数据采集任务 生成Flume服务端和客户端的配置文件 使用Flume服务端从本地采集静态日志保存到Kafka 使用Flume服务端从本地采集静态日志保存到HDFS 使用Flume服务端从本地采集动态日志保存到HDFS 使用Flume服务端从Kafka采集日志保存到HDFS
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，减少Map的输出数据量。
KafkaManager介绍 KafkaManager是Apache Kafka的管理工具，提供Kafka集群界面化的Metric监控和集群管理。 通过KafkaManager可以： 支持管理多个Kafka集群 支持界面检查集群状态（主题，消费者，偏移量，分区，副本，节点） 支持界面执行副本的leader选举
启Kerberos认证的安全集群下把从5获取的user.keytab和krb5.conf拷贝到的/opt/hive_examples/conf下，未开启Kerberos认证集群可不必拷贝user.keytab和krb5.conf文件。复制${HIVE_HOME}/../config/hiveclient
(dataSize)/128M，程序分配core的数量保持和p一致即可。内存设置建议内存大小和core的比例大于1.5:1 即一个core配1.5G内存， 堆外内存设置建议内存大小和core的比例大于0.5:1。 cow表： cow表的原理是重写原始数据，因此这种表的调优，要兼顾dataSize和最后重写的文件数量。
Manager界面，选择“运维 > 日志 > 下载”。 在“服务”中勾选待操作集群的“Yarn”。 单击右上角的设置日志收集的“开始时间”和“结束时间”分别为告警产生时间的前后10分钟，单击“下载”。 请联系运维人员，并发送已收集的故障日志信息。 告警清除 此告警修复后，系统会自动清除此告警，无需手工清除。
供了MapReduce作业关键步骤的诊断信息，对于一个已经提交到YARN上的MapReduce任务，用户可以通过该诊断信息获取当前作业的状态以及处于该状态的原因。 具体操作：登录FusionInsight Manager，选择“集群 > 服务 > Yarn > ResourceM
配置WebUI上显示的Lost Executor信息的个数 配置JobHistory本地磁盘缓存 增强有限内存下的稳定性 配置YARN-Client和YARN-Cluster不同模式下的环境变量 Hive分区修剪的谓词下推增强 配置列统计值直方图Histogram用以增强CBO准确度 CarbonData首查优化工具
KafkaManager KafkaManager是Apache Kafka的管理工具，提供Kafka集群界面化的Metric监控和集群管理。 通过KafkaManager进行以下操作： 支持管理多个Kafka集群 支持界面检查集群状态（主题，消费者，偏移量，分区，副本，节点） 支持界面执行副本的leader选举
原因：具有新id/genstamps的块可能存在于DataNode上。DataNode中的块文件可能具有与NameNode的回滚image中不同的生成标记和长度，所以NameNode会拒绝DataNode中的这些块，并将文件标记为已损坏。 场景如下： 升级前： 客户端A - >将一些数据写入文件X（假设已写入“A”字节）
在本地Windows环境中调测ClickHouse应用 编译并运行程序 在程序代码完成开发后，您可以在Windows环境中运行应用。本地和集群业务平面网络互通时，您可以直接在本地进行调测。在开发环境IntelliJ IDEA工程“clickhouse-examples”中单击“Run
原因：具有新id/genstamps的块可能存在于DataNode上。DataNode中的块文件可能具有与NameNode的回滚image中不同的生成标记和长度，所以NameNode会拒绝DataNode中的这些块，并将文件标记为已损坏。 场景如下： 升级前： 客户端A - >将一些数据写入文件X（假设已写入“A”字节）
表中的列名称。支持多列。列名称包含字母，数字和下划线（_）。 注意事项 对于删除列操作，至少要有一个key列在删除操作后存在于schema中，否则将显示出错信息，删除列操作将失败。 示例 假设表包含4个列，分别命名为a1，b1，c1和d1。 删除单个列： ALTER TABLE carbon
Executor信息的个数 配置JobHistory本地磁盘缓存 配置Spark Eventlog日志回滚 增强有限内存下的稳定性 配置YARN-Client和YARN-Cluster不同模式下的环境变量 Hive分区修剪的谓词下推增强 配置列统计值直方图Histogram用以增强CBO准确度 CarbonData首查优化工具
操作场景 为了运行MRS产品Hive组件的HCatalog接口样例代码，需要完成下面的操作。 以在Windows环境下开发HCatalog方式连接Hive服务的应用程序为例。 操作步骤 参考获取MRS应用开发样例工程，获取样例代码解压目录中“src\hive-examples”目录下
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