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使用MRS客户端 安装MRS客户端 更新MRS客户端 父主题： 附录
作业ID列表。获取方法，请参见获取作业ID。 约束限制： 不涉及 取值范围： 不涉及 默认取值： 不涉及 响应参数 无 请求示例 批量删除作业请求示例 POST https://{endpoint}/v2/{project_id}/clusters/{cluster_id}/job-executions/batch-delete
使用Impala 连接impala-shell失败 创建Kudu表报错 Impala客户端安装Python2
as login_log(user,last_login); -- 0 07:15:30.000 假设有日志表记录用户距离上次登录的时间，那么这个结果表明平均登录时间间隔为0天7小时15分钟30秒 bool_and(boolean value) 描述：当每个输入值都是true，返回true，否则返回false。
HDFS文件读写时报错“Failed to place enough replicas” 问题背景与现象 当用户在HDFS上执行写操作时，出现“Failed to place enough replicas:expected…”信息。 原因分析 DataNode的数据接收器不可用。
Phoenix BulkLoad Tool使用限制说明 问题 当更新索引字段数据时，如果用户表已经存在一批数据，则BulkLoad工具不能更新全局和局部可变索引。 回答 问题分析 创建表。 CREATE TABLE TEST_TABLE( DATE varchar not null
JavaStreamingContext(sparkConf, new Duration(Long.parseLong(batchTime) * 1000)); //配置Streaming的CheckPoint目录。 //由于窗口概念的存在，此参数是必需的。 ssc.checkpoint(checkPointDir);
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JavaStreamingContext(sparkConf, new Duration(Long.parseLong(batchTime) * 1000)); //配置Streaming的CheckPoint目录。 //由于窗口概念的存在，此参数是必需的。 ssc.checkpoint(checkPointDir);
JavaStreamingContext(sparkConf, new Duration(Long.parseLong(batchTime) * 1000)); //配置Streaming的CheckPoint目录。 //由于窗口概念的存在，此参数是必需的。 ssc.checkpoint(checkPointDir);
Phoenix BulkLoad Tool使用限制说明 问题 当更新索引字段数据时，若用户表已经存在一批数据，则BulkLoad工具不能更新全局和局部可变索引。 回答 问题分析 创建表。 CREATE TABLE TEST_TABLE( DATE varchar not null
System.out.println(result); jsc.stop(); 上面是简单示例，其它sparkSQL特性请参见如下链接：http://spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html#runni
在调用作业相关接口的时候，部分URL中需要填入集群ID（cluster_id），所以需要先在管理控制台上获取到集群ID。集群ID获取步骤如下： 登录MRS管理控制台。 选择“现有集群”，单击待操作集群的集群名称，进入集群详情页面。 选择“概览”页签，在基本信息区域获取“集群ID”。 图1
JavaStreamingContext(sparkConf, new Duration(Long.parseLong(batchSize) * 1000)); //配置Streaming的CheckPoint目录。 //由于窗口概念的存在，此参数是必需的。 ssc.checkpoint(checkPointDir);
Kafka样例程序（Scala） 功能介绍 在Flink应用中，调用flink-connector-kafka模块的接口，生产并消费数据。 代码样例 用户在开发前需要使用对接安全模式的Kafka，则需要引入FusionInsight的kafka-clients-*.jar，该jar包可在kafka客户端目录下获取。
Kafka Consumer消费数据丢失 问题背景与现象 用户将消费完的数据存入数据库，发现数据与生产数据不一致，怀疑Kafka消费丢数据。 可能原因 业务代码原因 Kafka生产数据写入异常 Kafka消费数据异常 解决办法 Kafka排查： 通过consumer-groups
println(result); spark.stop(); } 上面是简单示例，其它sparkSQL特性请参见如下链接：http://archive.apache.org/dist/spark/docs/3.3.1/sql-programming-guide
COUNT(*) FROM tab GROUP BY a,b; 命令执行后查看各个分组的数据条数是否相差不大，如果相差超过2/3或1/2，则需要重新选择分桶字段。 2千万以内数据禁止使用动态分区。动态分区会自动创建分区，而小表用户关注不到，会创建出大量不使用的分区分桶。 创建表时，排序键ke
引信息，可以获取当前用户表所有相关索引的定义及索引状态。 代码样例 以下代码片段在com.huawei.bigdata.hbase.examples包的“GlobalSecondaryIndexSample”类的listIndices方法中。 本样例查询了用户表user_table对应的所有索引信息。
println(result); spark.stop(); } 上面是简单示例，其它SparkSQL特性请参见如下链接：http://archive.apache.org/dist/spark/docs/3.3.1/sql-programming-guide
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