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inner join、aggregate over union all等。为应对不同应用场景的特殊需求，对所有下推模块设计开关功能，用户可以自行配置是否应用上述查询下推的增强。 表1 跨源查询增加特性对比 模块 增强前 增强后 aggregate 不支持aggregate下推 支持的聚合函数为：sum
84:2181” 在Manager页面，选择“集群 > 服务 > HetuEngine > 实例”，获取HSBroker所有实例的业务IP；在“配置”页签，搜索“server.port”，获取HSBroker端口号。 user 访问HetuServer的用户名，即在集群中创建的“人机”用户的用户名。
/*+ OPTIONS('duplicate.left'='true','duplicate.right'='true')*/ 在SQL语句中配置 如同时为左表“user_info”和右表“user_score”设置去重。 CREATE TABLE user_info (`user_id`
inner join、aggregate over union all等。为应对不同应用场景的特殊需求，对所有下推模块设计开关功能，用户可以自行配置是否应用上述查询下推的增强。 表1 跨源查询增加特性对比 模块 增强前 增强后 aggregate 不支持aggregate下推 支持的聚合函数为：sum
提供内存级I/O 吞吐率，同时降低具有弹性扩张特性的数据驱动型应用的成本开销 简化云存储和对象存储接入 简化数据管理，提供对多数据源的单点访问 应用程序部署简易 Alluxio 接口开发简介 Alluxio支持使用Java进行程序开发，具体的API接口内容请参考https://docs.alluxio
提供内存级I/O吞吐率，同时降低具有弹性扩张特性的数据驱动型应用的成本开销 简化云存储和对象存储接入 简化数据管理，提供对多数据源的单点访问 应用程序部署简易 有关Alluxio的详细信息，请参见：https://docs.alluxio.io/os/user/stable/cn/Overview
/random”的读操作将被阻塞，直到熵池收集到足够的环境噪声数据，导致提交任务慢或者失败。 处理步骤 在集群外客户端所在节点执行以下命令安装rng-tools工具： yum install rng-tools 执行以下命令启动rng-tools： systemctl start
试使用combineInputFormat来减少任务读取的文件数量。 增大hadoop命令执行时的内存，该内存在客户端中设置，修改“客户端安装目录/HDFS/component_env”文件中“CLIENT_GC_OPTS”的“-Xmx”参数，将该参数的默认值改大，比如改为512m。然后执行source
nfo会执行kill -3将jstack信息打印到.out日志文件里，从而导致.out日志文件过大。 处理步骤 在每个HDFS实例的节点上部署定期清理.out日志文件的定时任务。后台登录HDFS的实例节点，在crontab -e中添加每天0点清理.out日志的定时任务。 crontab
释放。 解决办法 该解决办法以20051端口被占用为例，20050端口被占用的解决办法与该办法类似。 以root用户登录DBService安装报错的节点主机，执行命令：netstat -nap | grep 20051查看占用20051端口的进程。 使用kill命令强制终止使用20051端口的进程。
并且HDFS状态为“CORRUPT” 解决办法 请确认该损坏的块是否可以删除。 是，执行2。 否，请联系技术支持。 执行以下命令进入HDFS客户端。 cd HDFS客户端安装目录 source bigdata_env kinit 业务用户 执行以下命令删除之前记录的损坏的块。 hdfs dfs -rm -skipTrash
fo会执行kill -3将jstack信息打印到.out日志文件里，从而导致.out日志文件过大。 处理步骤 在每个HBase实例的节点上部署定期清理.out日志文件的定时任务。后台登录HBase的实例节点，在crontab -e中添加每天0点清理.out日志的定时任务。 crontab
BUCKET_NUM计算的，BUCKET_NUM默认为1024，可以通过table.optimizer.distinct-agg.split.bucket-num选项进行配置。 第二次聚合是由原始group key进行shuffle，并使用SUM聚合来自不同buckets的COUNT DISTINCT值。由于相同的distinct
HiveServer 一个集群内可部署多个HiveServer，负荷分担。对外提供Hive数据库服务，将用户提交的HQL语句进行编译，解析成对应的Yarn任务或者HDFS操作，从而完成数据的提取、转换、分析。 MetaStore 一个集群内可部署多个MetaStore，负荷分担。
可根据关键字字段进行筛选。 表1 Audit信息 页签 内容描述 Access 当前MRS不支持在线查看组件资源的审计日志信息，可登录组件安装节点，进入“/var/log/Bigdata/audit”目录下查看各组件的审计日志。 Admin Ranger上操作审计信息，例如安全访
前提条件 MRS 3.1.0及之后版本在创建集群时已勾选Sqoop组件。 安装客户端，具体请参考安装客户端（3.x及之后版本）。例如安装目录为“/opt/client”，以下操作的客户端目录只是举例，请根据实际安装目录修改。 客户端目录/Sqoop/sqoop/lib下已有对应驱动包
否，执行3。 图1 HBase的WebUI 负载均衡 以root用户登录HBase客户端所在节点，用户密码为安装前用户自定义，请咨询系统管理员。进入客户端安装目录，设置环境变量： cd 客户端安装目录 source bigdata_env 如果集群采用安全版本，要进行安全认证。执行kinit
JavaSparkContext jsc = new JavaSparkContext(conf); // 建立连接hbase的配置参数，此时需要保证hbase-site.xml在classpath中 Configuration hbConf = HBaseConfiguration
个不同的租户统称多租户。 多租户功能支持层级式的租户模型，支持动态的添加和删除租户，实现资源的隔离，可以对租户的计算资源和存储资源进行动态配置和管理。 计算资源指租户Yarn任务队列资源，可以修改任务队列的配额，并查看任务队列的使用状态和使用统计。 存储资源目前支持HDFS存储，
文件名等请与实际代码保持一致，此处仅为示例）： 运行Java或Scala样例代码 bin/spark-submit --jars {客户端安装路径}/Spark/spark/jars/protobuf-java-2.5.0.jar --conf spark.yarn.user.classpath
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