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求Loader的输出字段名和Hive表中的字段名保持一致。 Hive 1.2.0版本之后，Hive使用字段名称替代字段序号对ORC文件进行解析，因此，Loader的输出字段名和Hive表中的字段名需要保持一致。 enum 是 CSV Hive文件压缩格式 在下拉菜单中选择Hive
如何查看MRS Hive元数据？ Hive的元数据存放在MRS服务集群的GaussDB中，可执行如下步骤查看： 以root用户登录到DBServer主节点。 执行以下命令登录Hive元数据库： su - omm source $DBSERVER_HOME/.dbservice_profile
务，开启物化视图推荐能力后，系统能自动学习并推荐对业务最有价值的物化视图SQL，使HetuEngine具备自动预计算加速能力，在相关场景下在线查询效率获得倍数提升，同时有效降低系统负载压力。 前提条件 集群运行正常并至少安装一个QAS实例。 已创建用于访问HetuEngine W
查看MRS组件角色实例日志 MRS集群创建成功后，用户可以通过Manager界面在线直接查看组件各角色实例的日志内容并下载指定日志文件，便于快速定位分析问题。 本章节操作仅支持MRS 3.x及之后的版本。 查看角色实例日志 登录FusionInsight Manager。 选择“集群
JSON表中有破损数据导致Hive查询异常 Hive客户端执行SQL报错连接超时 WebHCat健康状态异常导致启动失败 mapred-default.xml文件解析异常导致WebHCat启动失败 Hive元数据使用RDS时创建视图表中文乱码 MetaStore动态分区数超出阈值导致SQL报错
Flink Job Pipeline增强 通常情况下，开发者会将与某一方面业务相关的逻辑代码放在一个比较大的Jar包中，这种Jar包称为Fat Jar。 Fat Jar具有以下缺点： 随着业务逻辑越来越复杂，Jar包的大小也不断增加。 协调难度增大，所有的业务开发人员都在同一套业
执行刷新。 Impala与其他组件的关系 Impala与HDFS间的关系 Impala默认利用HDFS作为其文件存储系统。Impala通过解析和计算处理结构化的数据，Hadoop HDFS则为Impala提供了高可靠性的底层存储支持。使用Impala将无需移动HDFS中的数据并且提供更快的访问。
责处理一项简单特定的任务。Storm的目标是提供对大数据流的实时处理，可以可靠地处理无限的数据流。 Storm有很多适用的场景：实时分析、在线机器学习、持续计算和分布式ETL等，易扩展、支持容错，可确保数据得到处理，易于构建和操控。 Storm有如下几个特点： 适用场景广泛 易扩展，可伸缩性高
作业。 MapReduce作业用于提交Hadoop jar程序快速并行处理大量数据，是一种分布式数据处理模式。 用户可以在MRS管理控制台在线创建一个作业并提交运行，也可以通过MRS集群客户端来以命令行形式提交作业。 前提条件 用户已经将作业所需的程序包和数据文件上传至OBS或HDFS文件系统中。
Spark是一个开源的并行数据处理框架，能够帮助用户简单、快速的开发，统一的大数据应用，对数据进行离线处理、流式处理、交互式分析等。 用户可以在MRS管理控制台在线创建一个作业并提交运行，也可以通过MRS集群客户端来以命令行形式提交作业。 前提条件 用户已经将运行作业所需的程序包和数据文件上传至OBS系统或HDFS中。
取结果，本章节指导您如何在MRS集群中提交一个Flink作业。 Flink作业用于提交jar程序处理流式数据。 用户可以在MRS管理控制台在线创建一个作业并提交运行，也可以通过MRS集群客户端来以命令行形式提交作业。 操作视频 本视频以在未开启Kerberos认证的MRS 3.1
息发布-订阅系统，它提供了类似于JMS的特性，但在设计上完全不同，它具有消息持久化、高吞吐、分布式、多客户端支持、实时等特性，适用于离线和在线的消息消费，如常规的消息收集、网站活性跟踪、聚合统计系统运营数据（监控数据）、日志收集等大量数据的互联网服务的数据收集场景。 Kafka结构
责处理一项简单特定的任务。Storm的目标是提供对大数据流的实时处理，可以可靠地处理无限的数据流。 Storm有很多适用的场景：实时分析、在线机器学习、持续计算和分布式ETL等，易扩展、支持容错，可确保数据得到处理，易于构建和操控。 Storm有如下几个特点： 适用场景广泛 易扩展，可伸缩性高
MRS集群所在VPC部署了VPCEP后集群补丁安装失败 问题现象 通过MRS管理控制台为MRS集群在线安装补丁，补丁安装失败，报错日志信息中提示访问OBS 403无权限。 原因分析 用户集群所在VPC中，部署并配置了VPC终端节点（VPCEP）。相关的终端节点策略中，未允许MRS
息发布-订阅系统，它提供了类似于JMS的特性，但在设计上完全不同，它具有消息持久化、高吞吐、分布式、多客户端支持、实时等特性，适用于离线和在线的消息消费，如常规的消息收集、网站活性跟踪、聚合统计系统运营数据（监控数据）、日志收集等大量数据的互联网服务的数据收集场景。 Kafka结构
MRS作业类型介绍 MRS作业分类 MRS作业是MRS为用户提供的程序执行平台，用于处理和分析用户数据。用户可以在MRS管理控制台中在线创建作业任务，也可以通过集群客户端后台方式提交作业。 MRS作业处理的数据通常来源于OBS或HDFS，用户创建作业前需要将待分析数据上传至OBS
Flink Job Pipeline样例程序（Scala） 下面列出的主要逻辑代码作为演示。 完整代码请参阅： com.huawei.bigdata.flink.examples.UserSource。 com.huawei.bigdata.flink.examples.TestPipeline_NettySink。
压。 图2 无反压状态 图3 反压状态 使用Hive SQL时如果Flink语法不兼容则可切换Hive方言 当前Flink支持的SQL语法解析引擎有default和Hive两种，第一种为Flink原生SQL语言，第二种是Hive SQL语言。因为部分Hive语法的DDL和DML无法用Flink
Flink Job Pipeline样例程序（Java） 下面列出的主要逻辑代码作为演示。 完整代码请参阅： com.huawei.bigdata.flink.examples.UserSource。 com.huawei.bigdata.flink.examples.TestPipeline_NettySink。
Flink Job Pipeline样例程序（Scala） 下面列出的主要逻辑代码作为演示。 完整代码请参阅： com.huawei.bigdata.flink.examples.UserSource。 com.huawei.bigdata.flink.examples.TestPipeline_NettySink。
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