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查看作业执行结果。 进入“作业管理”页面，查看作业是否执行完成。 作业运行需要时间，作业运行结束后，刷新作业列表。 作业执行成功或失败后都不能再次执行，只能新增作业，配置作业参数后重新提交作业。 进入Yarn原生界面，查看作业输出信息。 进入“作业管理”页面，单击对应作业所在行“操
下。 执行以下命令运行Jar包： chmod +x /opt/jdbc_example -R cd /opt/jdbc_example java -jar hive-jdbc-example-1.0-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar 以上Jar
该租约，则会发生AlreadyBeingCreatedException异常，实际上向客户端返回的是null，导致客户端出现如下异常： java.io.IOException: Cannot create any NameNode Connectors.. Exiting... 可通过以下方法避免上述问题：
65:21495/api/v1/cdl/monitor/jobs/metrics,age=19382} | SslConnection.java:614 审计日志 <yyyy-MM-dd HH:mm:ss,SSS>|<Log Level>|<产生该日志的线程名字>|<log中的message>|<日志事件的发生位置>
eManual+Authorization。 Hive在安全模式下需要进行权限管理，在普通模式下无需进行权限管理。 如果当前组件使用了Ranger进行权限控制，须基于Ranger配置相关策略进行权限管理，具体操作可参考添加Hive的Ranger访问权限策略。 Hive权限模型 使
修改HBase表 使用Get API读取HBase表数据 使用Scan API读取HBase表数据 使用Filter过滤器读取HBase表数据 删除HBase表数据 删除HBase二级索引 删除HBase表 创建Phoenix表 向Phoenix表中插入数据 读取Phoenix表数据 配置HBase应用输出日志
threshold参数值）时，会生成一个Job，利用Executor的并行能力去读取，从而提升执行效率。 由于权限检查在获取表元数据之后，因此当读取的parquet表包含的文件数量很多时，会在报“Missing Privileges”之前，运行一个Job来并行读取元数据信息。 父主题： SQL和DataFrame
获取ClickHouse开发样例工程，将工程导入到IntelliJ IDEA开始样例学习。 前提条件 确保本地环境的时间与MRS集群的时间差要小于5分钟，若无法确定，请联系系统管理员。集群的时间可通过FusionInsight Manager页面右下角查看。 已准备开发环境及MRS集群相关配置文件，详情请参考准备ClickHouse应用运行环境。
All：全选/取消全选 如需添加多条权限控制规则，可单击按钮添加。 如需当前条件中的用户或用户组管理本条策略，可勾选“Delegate Admin”，这些用户将成为受委托的管理员。被委托的管理员可以更新、删除本策略，它还可以基于原始策略创建子策略。 Deny Conditions 策
下。 执行以下命令运行Jar包： chmod +x /opt/jdbc_example -R cd /opt/jdbc_example java -jar hive-jdbc-example-1.0-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar 以上Jar
启动Kafka的Producer，向Kafka发送数据。 {ClassPath}表示工程jar包的存放路径，详细路径由用户指定，可参考编包并运行Spark应用。 java -cp $SPARK_HOME/jars/*:$SPARK_HOME/jars/streamingClient010/*:{JAR_PATH}
下。 执行以下命令运行Jar包： chmod +x /opt/jdbc_example -R cd /opt/jdbc_example java -jar hive-jdbc-example-1.0-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar 以上Jar
运行python3样例代码。 Windows直接通过pycharm或者Python IDLE运行py脚本。 Linux运行样例代码需要已安装Java。 进入样例代码路径并执行py脚本，样例代码路径如“/opt/hetu-examples-python3”： cd /opt/hetu-examples-python3
使用LZC压缩算法存储HDFS文件 配置场景 文件压缩可以减少储存文件的空间，并且提高数据从磁盘读取和网络传输的速度。HDFS有Gzip和Snappy这两种默认压缩格式。本章节为HDFS新增加的压缩格式LZC（Lempel-Ziv Compression）提供配置方法。这种压缩格
FS多路读）以降低读取延迟及适应网络变化，相关参数如表1所示。 表1 HBase适配HDFS多路读相关参数 参数名称 参数描述 默认值 取值范围 dfs.client.hedged.read.threshold.millis HDFS客户端决定是否启动多路读取之前等待第一个数据块的第一个字节的时间，单位：毫秒。
"user1", "user2" ], "group_names" : [ "group1" ] } SDK代码示例 SDK代码示例如下。 Java Python Go 更多 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19
为什么不默认使用Kryo序列化？ Spark默认使用的是Java的序列化机制，也就是ObjectOutputStream/ObjectInputStream API来进行序列化和反序列化。但是Spark同时支持使用Kryo序列化库，Kryo序列化类库的性能比Java序列化类库的性能要高很多。官方介 绍
更新操作需要通过重写原始parquet文件完成。 优点：读取时，只读取对应分区的一个数据文件即可，较为高效。 缺点：数据写入的时候，需要复制一个先前的副本再在其基础上生成新的数据文件，这个过程比较耗时。且由于耗时，读请求读取到的数据相对就会滞后。 Merge On Read 读时
下载MRS客户端 登录MRS Manager，请参考登录MRS Manager。 选择“服务管理”。 单击“下载客户端”。 在“客户端类型”选择“完整客户端”。 在“下载路径”选择“远端主机”。 将“主机IP”设置为新申请的弹性云服务器的IP地址，设置“主机端口”为“22”，并将“存放路径”设置为“/tmp”。
问题背景与现象 在备NameNode长期异常的情况下，会积攒大量的editlog，此时如果重启HDFS或者主NameNode，主NameNode会读取大量的未合并的editlog，导致耗时启动较长，甚至启动失败。 原因分析 备NameNode会周期性做合并editlog，生成fsimag
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