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安全集群外的客户端访问HBase很慢 问题现象 用户创建了MRS安全集群，在集群外节点安装了集群客户端，并使用客户端命令hbase shell访问HBase，发现访问HBase非常慢。 原因分析 安全集群需要进行Kerberos认证，需要在客户端节点的hosts中配置信息，访问速度才不会受到影响。
外的所有集群。 历史集群：仅包含“已删除”状态的集群，目前界面只显示6个月内创建且已删除的集群，如果需要查看6个月以前删除的集群，请联系技术支持人员。 失败任务管理：仅包含“失败”状态的任务。 集群创建失败的任务 集群删除失败的任务 集群扩容失败的任务 集群缩容失败的任务 父主题：
xml -a create 如无报错信息，且显示如下信息，则表示创建连接器的任务提交成功。 User login success. begin to execute task. 执行以下命令，使用lt-ucj工具创建作业。 ./bin/lt-ucj -l /opt/client/
UDF中方法调用必须是线程安全的。 UDF实现中禁止读取外部大文件到内存中，如果文件过大可能会导致内存耗尽。 需避免大量递归调用，否则容易造成栈溢出或oom。 需避免不断创建对象或数组，否则容易造成内存耗尽。 Java UDF应该捕获和处理可能发生的异常，不能将异常给服务处理，以避免程序出现未知异常。可以使用t
Hive应用开发简介 Hive简介 Hive是一个开源的，建立在Hadoop上的数据仓库框架，提供类似SQL的HQL语言操作结构化数据，其基本原理是将HQL语言自动转换成Mapreduce任务或Spark任务，从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。 Hive主要特点如下：
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Hive应用开发简介 Hive介绍 Hive是一个开源的，建立在Hadoop上的数据仓库框架，提供类似SQL的HQL语言操作结构化数据，其基本原理是将HQL语言自动转换成Mapreduce任务或Spark任务，从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。 Hive主要特点如下：
Hive应用开发简介 Hive介绍 Hive是一个开源的，建立在Hadoop上的数据仓库框架，提供类似SQL的HQL语言操作结构化数据，其基本原理是将HQL语言自动转换成MapReduce任务或Spark任务，从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。 Hive主要特点如下：
汇总每个女性上网时间，并输出时间大于两个小时的女性网民信息，通过类CollectionReducer继承Reducer抽象类实现。 main方法提供建立一个MapReduce job，并提交MapReduce作业到Hadoop集群。 代码样例 下面代码片段仅为演示，具体代码参见com.huawei
Kudu应用程序开发思路 开发思路 通过典型场景，可以快速学习和掌握Kudu的开发过程，并对关键的接口函数有所了解。 作为存储引擎，通常情况下Kudu会和计算引擎一起协同工作： 首先在计算引擎上（比如Impala）用SQL语句创建表对象； 然后通过Kudu的驱动往这个表里写数据； 在计算引擎上直接查询这个表里的数据。
在弹性云服务管理控制台，创建一个新的弹性云服务器。 弹性云服务器的“可用分区”、“虚拟私有云”、“安全组”，需要和待访问集群的配置相同。 选择一个Windows系统的公共镜像。 其他配置参数详细信息，请参见“弹性云服务器 > 快速入门 > 购买并登录Windows弹性云服务器” 使用本机访问MRS集群
and CLOUD_SDK_SK in the local environment ak = os.environ["CLOUD_SDK_AK"] sk = os.environ["CLOUD_SDK_SK"] projectId = "{project_id}"
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[BLOOM | HBASE | GLOBAL_BLOOM | SIMPLE | GLOBAL_SIMPLE] 。 布隆过滤器消除了对外部系统的依赖，并存储在Parquet数据文件的页脚中。 BLOOM hoodie.index.bloom.num_entries 存储在布隆过滤器中的条目数。
upgrade_client.sh rollback /opt/client/ 创建Doris自定义函数 如果卸载补丁前，删除了Doris的自定义函数，卸载完补丁后，需要重新创建，卸载前没有做此操作，则跳过。 使用create function语句重新创建所有自定义函数。 回退手动的操作 不涉及。 补丁卸载完成后重新打开弹性伸缩
java_gateway import java_import from pyspark.sql import SparkSession # 创建SparkSession spark = SparkSession\ .builder\ .appName
ClickHouse从S3中获取数据创建表： CREATE TABLE test1_s3 (name String, value UInt32) ENGINE = S3(path, [access_key_id, secret_access_key,] format) 查看创建好的表： select
SELECT * FROM MY_TABLE; CREATE INDEX 创建全局索引。 CREATE INDEX MY_IDX ON MY_TABLE(name); CREATE LOCAL INDEX 创建局部索引。 CREATE LOCAL INDEX MY_LOCAL_IDX
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