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数据盘最大扩容至32T。 本地盘不支持扩容。 系统盘不支持扩容。 仅支持集群节点创建时默认挂载的数据盘完整扩容云硬盘(EVS)容量、磁盘分区和文件系统。 云硬盘所挂载的云服务器状态必须为“运行中”、云硬盘状态必须为“正在使用中”或“可用”才支持扩容。
desc '表名' 例如,以下回显信息中“IS_MOB”值为“true”表示启用了HBase MOB特性: hbase:009:0> desc 't3' t3 COLUMN FAMILIES DESCRIPTION {NAME => 'd', MOB_THRESHOLD => '102400
与传统关系型数据库类似,MRS的Hive数据库包含“建表”和“查询”权限,Hive表和列包含“查询”、“插入”和“删除”权限。Hive中还包含拥有者权限“OWNERSHIP”和“Hive管理员权限”。 Hive数据文件权限,即HDFS文件权限。
hbase.log.maxbackupindex} log4j.appender.DUAL.layout=org.apache.log4j.PatternLayout log4j.appender.DUAL.layout.ConversionPattern=%d{ISO8601} %-5p [%t]
指定参数值为“rdb”表示关系型数据库连接器。 在导入作业中,支持修改数据库模式名“-schemaName”、表名“-tableName”、SQL语句“-sql”、要导入的列名“-columns”和分区列“-partitionColumn”。
与传统关系型数据库类似,MRS的Hive数据库包含“建表”和“查询”权限,Hive表和列包含“查询”、“插入”和“删除”权限。Hive中还包含拥有者权限“OWNERSHIP”和“Hive管理员权限”。 Hive数据文件权限,即HDFS文件权限。
-t,--ship <arg>:指定待发送文件的目录。 -tm,--taskManagerMemory <arg>:为TaskManager设置内存。 -yd,--yarndetached:以分离模式启动。
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) CREATE TABLE student( id string,birthday string, grade int, memo string) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ','; --建表时,指定字段分隔符为'\t'
指定参数值为“rdb”表示关系型数据库连接器。 在导入作业中,支持修改数据库模式名“-schemaName”、表名“-tableName”、SQL语句“-sql”、要导入的列名“-columns”和分区列“-partitionColumn”。
日志格式 Storm的日志格式如下所示: 表3 日志格式 日志类型 格式 示例 运行日志 %d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss,SSS} | %-5p | [%t] | %m | %logger (%F:%L) %n 2015-03-11 23:04:00,241 | INFO
执行命令cat /var/log/messages,查看sssd是否频繁重启或者存在Can't contact LDAP server的异常信息。
如果显示结果的主OMS节点NTP服务IP地址前有“*”号,表示同步正常,如下: remote refid st t when poll reach delay offset jitter ==============================================
选择true以使用I/O密集型延迟块读取(低内存使用),或者为false来使用内存密集型立即块读取(高内存使用)。
distinct([numPartitions: Int]): RDD[T] 去除重复元素,生成新的RDD。 groupByKey(): RDD[(K, Iterable[V])] 返回(K,Iterable[V]),将key相同的value组成一个集合。
Credentials.java:466) at sun.security.jgss.krb5.Krb5Context.initSecContext(Krb5Context.java:695) ... 30 more Caused by: KrbException: Identifier doesn't
distinct([numPartitions: Int]): RDD[T] 去除重复元素,生成新的RDD。 groupByKey(): RDD[(K, Iterable[V])] 返回(K,Iterable[V]),将key相同的value组成一个集合。
distinct([numPartitions: Int]): RDD[T] 去除重复元素,生成新的RDD。 groupByKey(): RDD[(K, Iterable[V])] 返回(K,Iterable[V]),将key相同的value组成一个集合。
distinct([numPartitions: Int]): RDD[T] 去除重复元素,生成新的RDD。 groupByKey(): RDD[(K, Iterable[V])] 返回(K,Iterable[V]),将key相同的value组成一个集合。