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补丁安装后操作 升级客户端 如果有使用自主安装的客户端（集群内、外新下载客户端），需要执行客户端升级操作。 登录集群主节点并执行以下命令： cd /opt/Bigdata/patches/{MRS补丁版本号}/download/ 将补丁安装包拷贝到客户端机器/opt/目录下： scp
补丁安装后操作 升级客户端 如果有使用自主安装的客户端（集群内、外新下载客户端），需要执行客户端升级操作。 登录集群主节点并执行以下命令： cd /opt/Bigdata/patches/{MRS补丁版本号}/download/ 将补丁安装包拷贝到客户端机器/opt/目录下： scp
replication”参数查询。 当MRS集群中Core节点规格选择为非本地盘（hdd）时，若集群中只有一个Core节点，则HDFS默认副本数为1。若集群中Core节点数大于等于2，则HDFS默认副本数为2。 当MRS集群中Core节点规格选择为本地盘（hdd）时，若集群中只有一个Core
SessionStateUserGroupAuthenticator”。 执行以下命令创建Hive表。 可以在Hue WebUI中的Hive面板直接输入以下SQL创建表。 CREATE DATABASE test; CREATE TABLE IF NOT EXISTS `test`.`usr` (user_id
务器，云硬盘）。 计费项 变更计费模式 - 支持变更为包年/包月计费模式。 按需转包年/包月 变更规格 支持变更规格，变更规格会影响集群计费。MRS支持以下变更： 节点规格 节点数量 支持变更规格，变更规格会影响集群计费。MRS支持以下变更： 节点规格 节点数量 - 适用场景 适
补丁安装后操作 升级客户端 如果有使用自主安装的客户端（集群内、外新下载客户端），需要执行客户端升级操作。 登录集群主节点并执行以下命令： cd /opt/Bigdata/patches/{MRS补丁版本号}/download/ 将补丁安装包拷贝到客户端机器/opt/目录下： scp
需执行： kinit {用户} 执行以下命令升级HDFS上的zip包： sh update_hdfs_file.sh 升级完成后需要在FusionInsight Manager界面上重启Spark的JDBCServer2x实例。 升级组件安装包 该操作可以解决添加服务、添加实例、新下载客户端场景下的补丁安装。
需执行： kinit {用户} 执行以下命令升级HDFS上的zip包： sh update_hdfs_file.sh 升级完成后需要在FusionInsight Manager界面上重启Spark的JDBCServer2x实例。 升级组件安装包 该操作可以解决添加服务、添加实例、新下载客户端场景下的补丁安装。
数据无重复数据。可以通过argMax函数或其他方式规避此问题。 数据修改 建议慎用delete、update的mutation操作 标准SQL的更新、删除操作是同步的，即客户端要等服务端返回执行结果（通常是int值）；而ClickHouse的update、delete是通过异步方
2-LTS版本集群不影响。 集群版本升级 MRS LTS版本集群支持大版本升级的演进路线，默认情况下只支持跨一个版本的升级，如MRS 3.1.2-LTS支持升级到MRS 3.2.0-LTS，MRS 3.2.0-LTS支持升级到MRS 3.3.0-LTS。 集群补丁升级 现网存量运行的MRS集
CLI/JDBC与Spark2.1.0 CLI/JDBC服务器进行socket通信。 说明： 如果hive.server2.thrift.port被占用，将抛端口被占用异常。 安装时是否缺省启用：是 安全加固后是否启用：是 spark.ui.port 4040 22950 JDBC的Web UI端口
appName("KafkaADCount") .getOrCreate() spark.conf.set("spark.sql.streaming.checkpointLocation", checkpointLocation) import spark
appName("KafkaADCount") .getOrCreate() spark.conf.set("spark.sql.streaming.checkpointLocation", checkpointLocation) import spark
进入对应的数据目录（即14中“log.dirs”修改之前的配置路径）。 执行以下命令查看该目录下哪些Topic的Partition目录占用的磁盘空间比较大。 du -h --max-depth=1 ./ 是，执行18。 否，执行19。 通过Kafka客户端对Topic的Par
本样例使用Python调用Java的方式实现 """ from py4j.java_gateway import java_import from pyspark.sql import SparkSession # 创建SparkSession spark = SparkSession\ .builder\
用户组添加Hive相应权限的用户组并选择主组，绑定新创建的角色，单击“确定”完成Hive用户创建。 待用户生成后，即可使用该用户执行相应SQL语句。 父主题： Hive用户权限管理
absolute_delay desc limit 10; 是，执行6。 否，执行9。 若有inserts_in_queue中有大量待插入内容，则执行如下SQL查询副本同步队列，查看错误原因。 SELECT database,table,type,any(last_exception),any(postpone_reason)
Flink Scala API接口介绍 由于Flink开源版本升级，为避免出现API兼容性或可靠性问题，建议用户使用配套版本的API。 Flink常用接口 Flink主要使用到如下这几个类： StreamExecutionEnvironment：是Flink流处理的基础，提供了程序的执行环境。
Flink Savepoints CLI介绍 概述 Savepoints在持久化存储中保存某个checkpoint，以便用户可以暂停自己的应用进行升级，并将状态设置为savepoint的状态，并继续运行。该机制利用了Flink的checkpoint机制创建流应用的快照，并将快照的元数据（
配置信息等，因此，当存在以下问题时，从checkpoint恢复spark应用将会失败。 业务代码变更且变更类未明确指定SerialVersionUID。 spark内部类变更，且变更类未明确指定SerialVersionUID。 另外，由于checkpoint保存了部分配置项，因
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