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配置YARN-Client和YARN-Cluster不同模式下的环境变量 配置场景 当前，在YARN-Client和YARN-Cluster模式下，两种模式的客户端存在冲突的配置，即当客户端为一种模式的配置时，会导致在另一种模式下提交任务失败。 为避免出现如上情况，添加表1中的配置项，避免两种模式下来回切换参数，提升软件易用性。
返回。比较器将使用两个可为空的参数，表示数组的两个可为空的元素。当第一个可为空的元素小于，等于或大于第二个可为空的元素时，它将返回-1、0或1。如果比较器函数返回其他值（包括NULL），则查询将失败并引发错误。 SELECT array_sort(ARRAY [3, 2, 5, 1
input] 返回提供的最小值。 批量比较判断：ALL，ANY和SOME 量词ALL，ANY和SOME可以参考以下方式，结合比较操作符一起使用： expression operator quantifier ( subquery ) 以下是一些量词和比较运算符组合的含义，ANY和SOME具有
返回x的以2为底的对数 select log2(4);-- 2.0 log10(x) → double 返回x的以10为底的对数 select log10(1000);-- 3.0 log(b, x) → double 返回x的以b为底的对数 select log(3,81); -- 4.0 mod(n
'num3');-- NULL map() 描述：返回一个空的map。 select map();-- {} map(array(K), array(V)) -> map(K, V) 描述：根据给定的键值对数组，返回map。聚合函数中的map_agg()和multimap_agg()也同样能用于生成map。
AME的错误。 回答 MRS集群因新增多session管理功能，Hive的特性“--hivevar <VAR_NAME>=<var_value>”在Spark中已不再支持，因此在spark-beeline的启动命令中使用“--hivevar”选项无效。 父主题： SQL和DataFrame
读取出来，重新拼成完整的信息。而Spark2x直接使用相应的key获取对应的信息。这样在Spark2x中去读取Spark1.5创建的DataSource表时，就无法成功读取到key对应的信息，导致解析DataSource表信息失败。 而在处理Hive格式的表时，Spark2x与Spark1
读取出来，重新拼成完整的信息。而Spark2x直接使用相应的key获取对应的信息。这样在Spark2x中去读取Spark1.5创建的DataSource表时，就无法成功读取到key对应的信息，导致解析DataSource表信息失败。 而在处理Hive格式的表时，Spark2x与Spark1
修改“GC_OPTS”中“-Xms”和“-Xmx”的值使其不在32G-HeapBaseMinAddress和32G的值之间，不包括32G和32G-HeapBaseMinAddress的值。 登录FusionInsight Manager，选择“集群 > 待操作集群的名称 > 服务 > HBase
SQL中的行，位置比名称更重要。 支持从BOOLEAN、TINYINT、SMALLINT、INTEGER、BIGINT、REAL、DOUBLE或VARCHAR进行转换。当数组的元素类型为支持的类型之一、Map的键类型是VARCHAR且Map的值类型是支持的类型之一或行的每个字段类
odegen的方式来生成Java代码，但JDK编译时要求Java代码中的每个函数的长度不能超过64KB。当执行一个很复杂的SQL语句时，例如有多层语句嵌套，且单层语句中对字段有大量的逻辑处理（如多层嵌套的case when语句），这种情况下，通过codegen生成的Java代码中
store.rdbms.sql.SQLText.toSQL(SQLText.java:339) 原因分析 drop partition的处理逻辑是将找到所有满足条件的分区，将其拼接起来，最后统一删除。由于分区数过多，拼删元数据堆栈较深，出现StackOverFlow异常。 解决办法 分批次删除分区。
修改“GC_OPTS”中“-Xms”和“-Xmx”的值使其不在32G-HeapBaseMinAddress和32G的值之间，不包括32G和32G-HeapBaseMinAddress的值。 登录FusionInsight Manager，选择“集群 > 待操作集群的名称 > 服务 > HBase
odegen的方式来生成Java代码，但JDK编译时要求Java代码中的每个函数的长度不能超过64KB。当执行一个很复杂的SQL语句时，例如有多层语句嵌套，且单层语句中对字段有大量的逻辑处理（如多层嵌套的case when语句），这种情况下，通过codegen生成的Java代码中
给当前用户添加其他用户库表的HDFS路径的读、写、执行权限，具体配置请参考添加HDFS的Ranger访问权限策略。 在Ranger上为用户添加Spark SQL的访问策略后，需要在HDFS的访问策略中添加相应的路径访问策略，否则无法访问数据文件，具体请参考添加HDFS的Ranger访问权限策略。
务端无认证和鉴权控制，很容易被黑客利用和攻击。 所以在普通模式下，建议单用户场景下使用，必须通过严格限定网络访问权限来保障集群的安全。 尽量将业务应用程序部署在同VPC和子网下的ECS中，避免通过外网访问MRS集群。 配置严格限制访问范围的安全组规则，禁止对MRS集群的入方向端口配置允许Any或0
request.log Jetty服务的请求日志 日志级别 Hive提供了如表2所示的日志级别。 运行日志的级别优先级从高到低分别是ERROR、WARN、INFO、DEBUG，程序会打印高于或等于所设置级别的日志，设置的日志等级越高，打印出来的日志就越少。 表2 日志级别 级别 描述
配置Kafka高可用和高可靠 操作场景 Kafka消息传输保障机制，可以通过配置不同的参数来保障消息传输，进而满足不同的性能和可靠性要求。本章节介绍如何配置Kafka高可用和高可靠参数。 本章节内容适用于MRS 3.x及后续版本。 对系统的影响 配置高可用、高性能的影响： 配置高可用
开发和部署HetuEngine Function Plugin 用户可以自定义一些函数，用于扩展SQL以满足个性化的需求，这类函数称为UDF。 本章节主要介绍开发和应用HetuEngine Function Plugin的具体步骤。 MRS 3.2.1及以后版本，需要基于JDK17
RegionServer处理Put请求的数据，会将数据写入MemStore和HLog： 当MemStore大小达到设置的“hbase.hregion.memstore.flush.size”参数值大小时，MemStore就会刷新到HDFS生成HFile。 当当前Region的列簇的HFile数量达到“hbase
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