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Hive JDBC样例程序开发思路 场景说明 假定用户开发一个Hive数据分析应用，用于管理企业雇员信息，如表1、表2所示。 开发思路 数据准备。 创建三张表，雇员信息表“employees_info”、雇员联络信息表“employees_contact”、雇员信息扩展表“emp
JDBCServer多主实例方案中，JDBCServer实现使用YARN-Client模式，但YARN资源队列只有一个，为了解决这种资源局限的问题，引入了多租户模式。 多租户模式是将JDBCServer和租户绑定，每一个租户对应一个或多个JDBCServer，而一个JDBCServer只给
Hive JDBC样例程序开发思路 场景说明 假定用户开发一个Hive数据分析应用，用于管理企业雇员信息，如表1、表2所示。 开发思路 数据准备。 创建三张表，雇员信息表“employees_info”、雇员联络信息表“employees_contact”、雇员信息扩展表“emp
Hive样例程序开发思路 场景说明 假定用户开发一个Hive数据分析应用，用于管理企业雇员信息，如表1、表2所示。 开发思路 数据准备。 创建三张表，雇员信息表“employees_info”、雇员联络信息表“employees_contact”、雇员信息扩展表“employees_info_extended”。
Impala样例程序开发思路 场景说明 假定用户开发一个Impala数据分析应用，用于管理企业雇员信息，如表1、表2所示。 开发思路 数据准备。 创建三张表，雇员信息表“employees_info”、雇员联络信息表“employees_contact”、雇员信息扩展表“empl
Impala样例程序开发思路 场景说明 假定用户开发一个Impala数据分析应用，用于管理企业雇员信息，如表1、表2所示。 开发思路 数据准备。 创建三张表，雇员信息表“employees_info”、雇员联络信息表“employees_contact”、雇员信息扩展表“empl
Impala样例程序开发思路 场景说明 假定用户开发一个Impala数据分析应用，用于管理企业雇员信息，如表1、表2所示。 开发思路 数据准备。 创建三张表，雇员信息表“employees_info”、雇员联络信息表“employees_contact”、雇员信息扩展表“empl
Presto样例程序开发思路 场景说明 假定用户开发一个Presto数据分析应用，用于获取Presto提供的TPCDS Catalog的call_center表。 开发思路 数据准备。 创建三张表，雇员信息表“employees_info”、雇员联络信息表“employees_c
退服和入服MRS角色实例 MRS集群支持将数据存储在不同Core节点，某个Core或Task节点出现问题时，可能导致整个集群状态显示为“异常”，用户可以在MRS指定角色实例退服，使退服的角色实例不再提供服务。 在排除故障后，可以将已退服的角色实例入服。 MRS集群支持退服、入服的角色实例包括：
使用客户端提交Storm拓扑 操作场景 用户可以根据业务需要，在集群的客户端中提交Storm拓扑，持续处理用户的流数据。启用Kerberos认证的集群，需要提交拓扑的用户属于“stormadmin”或“storm”组。 前提条件 已刷新客户端。 操作步骤 根据业务情况，准备好客户端，登录安装客户端的节点。
Flux开发指引 操作场景 本章节只适用于MRS产品中Storm组件使用Flux框架提交和部署拓扑的场景。本章中描述的jar包的具体版本信息请以实际情况为准。 Flux框架是Storm 0.10.0版本提供的提高拓扑部署易用性的框架。通过Flux框架，用户可以使用yaml文件来定义和部署拓扑，并且最终通过storm
MRS集群更换磁盘（适用于2.x及之前） 用户问题 磁盘无法访问。 问题现象 客户创建本地盘系列MRS集群，其中1个Core节点的磁盘存在硬件损坏，导致读取文件失败。 原因分析 磁盘硬件故障。 处理步骤 该指导适用于MRS 3.x之前版本分析集群，如需为流式集群或混合集群更换磁盘，请联系华为云技术支持处理。
Storm Flux开发指引 操作场景 本章节只适用于Storm组件使用Flux框架提交和部署拓扑的场景。本章中描述的jar包的具体版本信息请以实际情况为准。 Flux框架是Storm提供的提高拓扑部署易用性的框架。通过Flux框架，用户可以使用yaml文件来定义和部署拓扑，并且最终通过storm
Storm Flux开发指引 操作场景 本章节只适用于MRS产品中Storm组件使用Flux框架提交和部署拓扑的场景。本章中描述的jar包的具体版本信息请以实际情况为准。 Flux框架是Storm提供的提高拓扑部署易用性的框架。通过Flux框架，用户可以使用yaml文件来定义和部署拓扑，并且最终通过storm
的资源视图，很难做到好的选择。 Superior Scheduler内部采用了不同的调度机制。Superior Scheduler的调度器引入了专门的调度线程，把调度同心跳剥离开，避免了系统心跳风暴问题。另外，Superior Scheduler调度流程采用了从作业到资源的正向匹
HBase Java API接口介绍 接口使用建议 建议使用org.apache.hadoop.hbase.Cell作为KV数据对象，而不是org.apache.hadoop.hbase.KeyValue。 建议使用Connection connection = ConnectionFactory
HBase Java API接口介绍 接口使用建议 建议使用org.apache.hadoop.hbase.Cell作为KV数据对象，而不是org.apache.hadoop.hbase.KeyValue。 建议使用Connection connection = ConnectionFactory
HBase Java API接口介绍 接口使用建议 建议使用org.apache.hadoop.hbase.Cell作为KV数据对象，而不是org.apache.hadoop.hbase.KeyValue。 建议使用Connection connection = ConnectionFactory
HBase Java API接口介绍 接口使用建议 建议使用org.apache.hadoop.hbase.Cell作为KV数据对象，而不是org.apache.hadoop.hbase.KeyValue。 建议使用Connection connection = ConnectionFactory
Spark client CLI介绍 Spark CLI详细的使用方法参考官方网站的描述：http://archive.apache.org/dist/spark/docs/3.3.1/quick-start.html。 常用CLI Spark常用的CLI如下所示： spark-shell
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