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集群在线扩缩容 大数据集群的处理能力通常可以通过增加集群的节点数来横向扩展，当集群规模不符合业务要求时，用户可以通过该功能进行集群节点规模的调整，进行扩容或者缩容；在缩容节点时，MRS会智能地选择负载最少或者迁移数据量最小节点，并且在缩容过程中，缩容节点不再接收新的任务，正在执行
在线检索MRS集群日志 MRS集群Manager支持在线检索并显示组件的日志内容，用于问题定位等其他日志查看场景，管理员可在线按照节点范围或者组件角色范围快速检视所有日志，通过关键字分析快速定位问题。 本章节操作仅支持MRS 3.x及之后的版本。 在线检索日志 登录FusionInsight
查看视图内容中，中文乱码： 原因分析 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
涉及HBase或Hive导入导出时，必须填写。 转换算子 数据转换的中间转换步骤，属于可选类型，各个转换算子可任意搭配使用。转换算子是针对字段而言，必须先使用输入算子，将数据转换成字段。 输出算子 数据转换的最后一步，每次转换有且只能有一种输出算子，用于输出处理后的字段。涉及H
NFC); _col0 ------- true (1 row) to_utf8(string) → varbinary 将字符串编码为utf8格式字符串。 select to_utf8('panda'); _col0 ---------------- 70
涉及HBase或Hive导入导出时，必须填写。 转换算子 数据转换的中间转换步骤，属于可选类型，各个转换算子可任意搭配使用。转换算子是针对字段而言，必须先使用输入算子，将数据转换成字段。 输出算子 数据转换的最后一步，每次转换有且只能有一种输出算子，用于输出处理后的字段。涉及H
默认的输入字段分隔符，需要配置输入与输出转换步骤才生效，转换步骤的内容可以为空；如果作业的转换步骤中没有配置分隔符，则以此处的默认分隔符为准。 , - loader.input.line.separator 默认的输入行分隔符，需要配置输入与输出转换步骤才生效，转换步骤的内容可以为空；如果作业的转换步骤中没有配置分隔符，则以此处的默认分隔符为准。
默认的输入字段分割符，需要配置输入与输出转换步骤才生效，转换步骤的内容可以为空；如果作业的转换步骤中没有配置分割符，则以此处的默认分割符为准。 , - loader.input.line.separator 默认的输入行分割符，需要配置输入与输出转换步骤才生效，转换步骤的内容可以为空；如果作业的转换步骤中没有配置分割符，则以此处的默认分割符为准。
出现这种情况是因为HiveSyncTool目前只支持很少的兼容数据类型转换。进行任何其他不兼容的更改都会引发此异常。 请检查相关字段的数据类型演进，并验证它是否确实可以被视为根据Hudi代码库的有效数据类型转换。 父主题： Hudi故障处理
出现这种情况是因为HiveSyncTool目前只支持很少的兼容数据类型转换。进行任何其他不兼容的更改都会引发此异常。 请检查相关字段的数据类型演进，并验证它是否确实可以被视为根据Hudi代码库的有效数据类型转换。 父主题： Hive同步
在多次计算间重用。 RDD的生成： 从HDFS输入创建，或从与Hadoop兼容的其他存储系统中输入创建。 从父RDD转换得到新RDD。 从数据集合转换而来，通过编码实现。 RDD的存储： 用户可以选择不同的存储级别缓存RDD以便重用（RDD有11种存储级别）。 当前RDD默认是存
问题 建表语句分区列为timestamp时，使用非标准格式的时间指定分区查询表统计失败以及show partitions table结果编码不对。 执行desc formatted test_hive_orc_snappy_internal_table partition(a='2016-8-1
Impala开发建议 Impala SQL编写之不支持隐式类型转换 查询语句使用字段的值做过滤时，不支持使用Hive类似的隐式类型转换来编写Impala SQL： Impala示例： select * from default.tbl_src where id = 10001; select
Impala开发建议 Impala SQL编写之不支持隐式类型转换 查询语句使用字段的值做过滤时，不支持使用Hive类似的隐式类型转换来编写Impala SQL： Impala示例： select * from default.tbl_src where id = 10001; select
0版本开始提供了一套API可以将使用Storm API编写的业务平滑迁移到Flink平台上，只需要极少的改动即可完成。通过这项转换可以覆盖大部分的业务场景。 Flink支持两种方式的业务迁移： 完整迁移Storm业务：转换并运行完整的由Storm API开发的Storm拓扑。 嵌入式迁移Storm业务：在Flin
HQL语言操作结构化数据，其基本原理是将HQL语言自动转换成Mapreduce任务或Spark任务，从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。 Hive主要特点如下： 通过HQL语言非常容易的完成数据提取、转换和加载（ETL）。 通过HQL完成海量结构化数据分析。
操作结构化数据，其基本原理是将HiveQL语言自动转换成MapReduce任务或Spark任务，从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。 Hive主要特点如下： 通过HiveQL语言非常容易的完成数据提取、转换和加载（ETL）。 通过HiveQL完成海量结构化数据分析。
HQL语言操作结构化数据，其基本原理是将HQL语言自动转换成MapReduce任务或Spark任务，从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。 Hive主要特点如下： 通过HQL语言非常容易的完成数据提取、转换和加载（ETL）。 通过HQL完成海量结构化数据分析。
HQL语言操作结构化数据，其基本原理是将HQL语言自动转换成Mapreduce任务或Spark任务，从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。 Hive主要特点如下： 通过HQL语言非常容易的完成数据提取、转换和加载（ETL）。 通过HQL完成海量结构化数据分析。
HQL语言操作结构化数据，其基本原理是将HQL语言自动转换成Mapreduce任务或Spark任务，从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。 Hive主要特点如下： 通过HQL语言非常容易的完成数据提取、转换和加载（ETL）。 通过HQL完成海量结构化数据分析。
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