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每个block对应的机架信息组成为：/default/rack0/:,/default/rack0/datanodeip:port。 该问题是由于某个block块损坏或者丢失，导致该block对应的机器ip和port为空引起的，出现该问题的时候使用hdfs fsck检查对应文件块的健康状态
parseTableIdentifier(SqlParser.scala:485) 回答 table为Spark SQL的关键词，不能用作表名使用。 建议您在创建表时，不要使用table用作表的名字。 父主题： SQL和DataFrame
备特定行为的分层组。在YARN中，CGroups特性对容器（container）使用的资源（例如CPU使用率）进行限制。本特性大大降低了限制容器CPU使用的难度。 当前CGroups仅用于限制CPU使用率。 配置描述 有关如何配置CPU隔离与安全的CGroups功能的详细信息，请参见Hadoop官网：
on HBase表中的单行记录 操作场景 由于底层存储系统的原因，Hive并不能支持对单条表数据进行删除操作，但在Hive on HBase功能中，MRS Hive提供了对HBase表的单条数据的删除功能，通过特定的语法，Hive可以将自己的HBase表中符合条件的一条或者多条数据清除。
动，或者是网络原因，由于Sqoop迁移数据过程，MapReduce任务是运行在分析core节点，因此需要保证正常加载驱动类的情况下，保证源端数据库和集群节点的网络正常通信。 处理步骤 检查源端数据库端口对集群节点均放通。 若使用EIP公网通信，那么集群节点均需要绑定公网，尤其是分
Manager和Logout等部分。 在YARN的Web UI界面，查找到对应的Flink应用程序。单击应用信息的最后一列“ApplicationMaster”，即可进入Flink Web页面 查看程序执行的打印结果：找到对应的Task Manager，查看对应的Stdout标签日志信息。
Hive使用WHERE条件查询超过3.2万分区的表报错 使用IBM的JDK访问beeline客户端出现连接HiveServer失败 Hive表的Location支持跨OBS和HDFS路径吗 MapReduce引擎无法查询Tez引擎执行union语句写入的数据 Hive是否支持对同一张表或分区进行并发写数据
该问题是由于元数据表相关字段编码不是UTF 8，导致中文显示异常。 处理步骤 连接外置的元数据数据库，查看元数据表的VIEW_EXPANDED_TEXT和VIEW_ORIGINAL_TEXT字段的编码是否为UTF 8。 show full columns from TBLS; 执行以下命令，修改字段编码信息。
Core SQL和DataFrame Spark Streaming 访问Spark应用获取的restful接口信息有误 为什么从Yarn Web UI页面无法跳转到Spark Web UI界面 HistoryServer缓存的应用被回收，导致此类应用页面访问时出错 加载空的part文
Streaming提交作业，提交到集群后报类找不到的错误。 问题现象 Spark Streaming代码打成jar包提交到集群后报类找不到错误，通过以下两种方式依然不生效。 在提交Spark作业的时候使用--jars 命令引用类所在的jar包。 将类所在的jar包引入Spark Streaming的jar包。 原因分析
请谨慎修改该配置项，可以添加新的数据根目录。 禁止删除原有存储目录，否则会造成数据块丢失，导致文件无法正常读写。 禁止手动删除或修改存储目录下的数据块，否则可能会造成数据块丢失。 NameNode和JournalNode存在类似的配置项，也同样禁止删除原有存储目录，禁止手动删除或修改存储目录下的数据块。
每个block对应的机架信息组成为：/default/rack0/:,/default/rack0/datanodeip:port。 该问题是由于某个block块损坏或者丢失，导致该block对应的机器ip和port为空引起的，出现该问题的时候使用hdfs fsck检查对应文件块的健康状态
reduce输出为key：网民的信息，value：该网民上网总时间。 context.write(key, result); } /** * setup()方法只在进入map任务的map()方法之前或者reduce任务的reduce()方法之前调用一次。
reduce输出为key：网民的信息，value：该网民上网总时间。 context.write(key, result); } /** * setup()方法只在进入map任务的map()方法之前或者reduce任务的reduce()方法之前调用一次。
下生成新的数据文件，且文件属组是userB，当userA查询tableA时，会读取外表数据目录下的所有的文件，此时会因没有userB生成的文件的读取权限而查询失败。 实际上，不只是查询场景，还有其他场景也会出现问题。例如：inset overwrite操作将会把此目录下的其他表文件也一起复写。
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。 约2分钟后，再次执行命令：netstat
keepalive_requests 设置可以通过一个保持活动连接提供服务的最大请求数。在发出最大请求数后，连接将关闭。定期关闭连接对于释放每个连接的内存分配是必要的。因此，使用过高的最大请求数可能会导致过多的内存使用，因此不推荐使用。 默认值：1000 取值范围：[1,100000]
compaction大小配置为小于历史数据segment大小的值。 对历史数据进行一次major compaction，之后将不会考虑这些segments进行minor compaction。 加载增量数据。 用户可以根据自己的需要配置minor compaction阈值。 配置示例和预期输出： 用户将所有历史数
Python3样例工程的命令行形式运行 赋予“python3-examples”文件夹中脚本的可执行权限。在命令行终端执行以下命令： chmod +x python3-examples -R。 在python3-examples/pyCLI_sec.py中的host的值修改为安装Hiv
convertInsertingPartitionedTable开关控制了Hive和Datasource表的插入写操作逻辑，使用Hive表时逻辑不会自动格式化时间戳，使用Datasource表时会自动格式化时间戳。 如果写入的分区字段是a='2016-8-1 11:45:5'会自动格式化成a='2016-08-01
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