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检查客户端节点网络连接。 在安装客户端过程中，系统会自动配置客户端节点“hosts”文件，建议检查“/etc/hosts”文件内是否包含集群内节点的主机名信息，如未包含，需要手动复制解压目录下的“hosts”文件中的内容到客户端所在节点的hosts文件中，确保本地机器能与集群各主机在网络上互通。
检查客户端节点网络连接。 在安装客户端过程中，系统会自动配置客户端节点“hosts”文件，建议检查“/etc/hosts”文件内是否包含集群内节点的主机名信息，如未包含，需要手动复制解压目录下的“hosts”文件中的内容到客户端所在节点的hosts文件中，确保本地机器能与集群各主机在网络上互通。
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范围A到Z&a到z&0到9 Boolean 范围true或者false Decimal 默认值是(10,0) ，最大值是(38,38) 说明： 当进行带过滤条件的查询时，为了得到准确的结果，需要在数字后面加上BD。例如，select * from carbon_table where num = 1234567890123456
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regulation) 其中： 传入参数“colsValues”为原始数据中的一行数据集合，每个元素为一列。 传入参数“regulation”为配置导入文件信息（一般情况下并不需要使用）。 将该实现类与其依赖包同时打包成Jar文件，保存到HBase客户端所在节点的任意位置并确保执行命令的用户具有读取和执行该Jar包的权限。
成功后，用户在新创建用户时，可以手动选择该用户对应的密码策略。对于已经创建好的用户，也可以修改已有用户的密码策略，请参考修改MRS集群用户信息。 如果需要删除手动添加的密码策略，可以执行如下操作。 单击待删除的密码策略所在行的“删除”，在弹出窗口中单击“确定”。 default密
--rowkey-columns <arg> 指定源表中组成HBase Rowkey的列，如果有多个列，请使用逗号分隔。 SQL错误导致查询异常、查询数据为空、数据重复都会导致Spark BulkLoad任务执行失败，请保证SQL的正确性，以及Rowkey字段对应的数据组合不会出现重复。
更改操作包括添加、删除或更新JAR文件。 dfs <dfs command> 执行dfs命令。 <query string> 执行Hive查询，并将结果打印到标准输出。 父主题： 使用Hive
hdfsuser。 获取HDFS集群域名，登录FusionInsight Manager页面，选择“系统 > 权限 > 域和互信”，即可查看集群域名。 ClickHouse不支持对接HDFS加密目录。 集群内ClickHouse对接HDFS操作指导 登录FusionInsight
id=hoodie-delta-streamer offset.rang.limit=10000 指定HoodieDeltaStreamer执行参数（具体参数配置，请查看官网https://hudi.apache.org/ ）执行如下命令： spark-submit --master yarn --jars
范围A到Z&a到z&0到9 Boolean 范围true或者false Decimal 默认值是(10,0) ，最大值是(38,38) 说明： 当进行带过滤条件的查询时，为了得到准确的结果，需要在数字后面加上BD。例如，select * from carbon_table where num = 1234567890123456
检查客户端节点网络连接。 在安装客户端过程中，系统会自动配置客户端节点“hosts”文件，建议检查“/etc/hosts”文件内是否包含集群内节点的主机名信息，如未包含，需要手动复制解压目录下的“hosts”文件中的内容到客户端所在节点的hosts文件中，确保本地机器能与集群各主机在网络上互通。
SQL根据spark.sql.shuffle.partitions配置指定shuffle时的partition个数。此种方法在一个应用中执行多种SQL查询时缺乏灵活性，无法保证所有场景下的性能合适。开启Adaptive Execution后，Spark SQL将自动为每个shuffle过程动
SQL根据spark.sql.shuffle.partitions配置指定shuffle时的partition个数。此种方法在一个应用中执行多种SQL查询时缺乏灵活性，无法保证所有场景下的性能更优。开启Adaptive Execution后，Spark SQL将自动为每个shuffle过程动
Colocation为locator分配数据节点的时候，locator的分配算法会根据已分配的情况，进行均衡的分配数据节点。 locator分配算法的原理是，查询目前存在的所有locators，读取所有locators所分配的数据节点，并记录其使用次数。根据使用次数，对数据节点进行排序，使用次数少的
算法。 流式处理（Streaming Processing）：支持秒级延迟的流式处理，可支持多种外部数据源。 查询分析（Query Analysis）：支持标准SQL查询分析，同时提供DSL（DataFrame）， 并支持多种外部输入。 本文档重点介绍Spark、Spark SQL和Spark
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