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为什么含转义字符的输入数据记录到Bad Records中的值与原始数据不同？ 问题 为什么含转义字符的输入数据记录到Bad Records中的值与原始数据不同？ 回答 转义字符以反斜线"\"开头，后跟一个或几个字符。如果输入记录包含类似\t，\b，\n，\r，\f，\'，\"，\\的转义字
如何清理由于建表失败残留在ZooKeeper的table-lock节点下的表名 问题 安全模式下，由于建表失败，在ZooKeeper的table-lock节点（默认路径/hbase/table-lock）下残留有新建的表名，请问该如何清理？ 回答 操作步骤如下： 在安装好客户端的环境下，使用hbase用户进行kinit认证。
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的客户端目录下获取。 下面列出producer和consumer主要逻辑代码作为演示。
SQL无法查询到Parquet类型的Hive表的新插入数据 问题 为什么通过Spark SQL无法查询到存储类型为Parquet的Hive表的新插入数据？主要有以下两种场景存在这个问题： 对于分区表和非分区表，在Hive客户端中执行插入数据的操作后，会出现Spark SQL无法查询到最新插入的数据的问题。 对于分区表，在Spark
如何清理由于建表失败残留在ZooKeeper中的table-lock节点下的表名 问题 安全模式下，由于建表失败，在ZooKeeper的table-lock节点（默认路径/hbase/table-lock）下残留有新建的表名，请问该如何清理？ 回答 操作步骤如下： 在安装好客户端的环境下，使用hbase用户进行kinit认证。
SQL无法查询到ORC类型的Hive表的新插入数据 问题 为什么通过Spark SQL无法查询到存储类型为ORC的Hive表的新插入数据？主要有以下两种场景存在这个问题： 对于分区表和非分区表，在Hive客户端中执行插入数据的操作后，会出现Spark SQL无法查询到最新插入的数据的问题。 对于分区表，在Spark
告警参数 参数名称 参数含义 来源 产生告警的集群或系统名称。 服务名 产生告警的服务名称。 角色名 产生告警的角色名称。 主机名 产生告警的主机名。 Trigger Condition 系统当前指标取值满足自定义的告警设置条件。 对系统的影响 业务进程响应缓慢或不可用。 可能原因
SQL无法查询到ORC类型的Hive表的新插入数据 问题 为什么通过Spark SQL无法查询到存储类型为ORC的Hive表的新插入数据？主要有以下两种场景存在这个问题： 对于分区表和非分区表，在Hive客户端中执行插入数据的操作后，会出现Spark SQL无法查询到最新插入的数据的问题。 对于分区表，在Spark
如果待创建的表有一个常用于过滤的列 ，例如80%以上的场景使用此列过滤。 针对此类场景，调优方法如下： 将常用于过滤的列放在sort_columns第一列。 例如，msname作为过滤条件在查询中使用的最多，则将其放在第一列。创建表的命令如下，其中采用msname作为过滤条件的查询性能将会很好。
} else { fmt.Println(err) } } 更多编程语言的SDK代码示例，请参见API Explorer的代码示例页签，可生成自动对应的SDK代码示例。 状态码 状态码 描述 204 操作成功。 错误码 请参见错误码。 父主题： 标签管理接口
访问Kudu的WebUI 用户可以通过Kudu的WebUI，在图形化界面查看Kudu作业的相关信息。 前提条件 已安装Kudu服务的集群。 访问KuduMaster WebUI（MRS 3.x及之后版本） 登录Manager页面，请参见访问集群Manager。 选择“集群 > 服务
Join数据倾斜问题。执行任务的时候，任务进度长时间维持在99%，这种现象叫数据倾斜。 数据倾斜是经常存在的，因为有少量的Reduce任务分配到的数据量和其他Reduce差异过大，导致大部分Reduce都已完成任务，但少量Reduce任务还没完成的情况。 解决数据倾斜的问题，可通过设置“set
如何获取Topic的分布信息 用户问题 如何获取Topic在Broker实例的分布信息？ 前置操作 前提条件 已安装Kafka、ZooKeeper客户端。 操作步骤 以客户端安装用户，登录安装Kafka客户端的节点。 切换到Kafka客户端安装目录，例如“/opt/client”。
为什么文件的副本的存储类型为DISK 问题 当文件的存储策略为LAZY_PERSIST时，文件的第一副本的存储类型应为RAM_DISK，其余副本为DISK。 为什么文件的所有副本的存储类型都是DISK？ 回答 当用户写入存储策略为LAZY_PERSIST的文件时，文件的三个副本会
为什么文件的副本的存储类型为DISK 问题 当文件的存储策略为LAZY_PERSIST时，文件的第一副本的存储类型应为RAM_DISK，其余副本为DISK。 为什么文件的所有副本的存储类型都是DISK？ 回答 当用户写入存储策略为LAZY_PERSIST的文件时，文件的三个副本会
当初始Executor为0时，为什么INSERT INTO/LOAD DATA任务分配不正确，打开的task少于可用的Executor？ 问题 当初始Executor为0时，为什么INSERT INTO/LOAD DATA任务分配不正确，打开的task少于可用的Executor？ 回答 在这种场景下，CarbonData会给每个节点分配一个INSERT
服务配置”，单击“基础配置”下拉菜单，选择“全部配置”。 如果集群详情页面没有“组件管理”页签，请先完成IAM用户同步（在集群详情页的“概览”页签，单击“IAM用户同步”右侧的“同步”进行IAM用户同步）。 MRS 3.x及后续版本，登录FusionInsight Manager，然后选择“集群
连接到HiveServer的session数占最大允许数的百分比超过阈值 告警解释 系统每30秒周期性检测连接到HiveServer的Session数占HiveServer允许的最大session数的百分比，该指标可通过“集群 > 待操作集群的名称 > 服务 > Hive > 实例 > 具体的Hiv
HBase中的所有数据文件都可以存储在Hadoop HDFS文件系统上。 HDFS和MapReduce的关系 HDFS是Hadoop分布式文件系统，具有高容错和高吞吐量的特性，可以部署在价格低廉的硬件上，存储应用程序的数据，适合有超大数据集的应用程序。 而MapReduce是一种
r。 Executor执行这些Task，将具体RDD的数据写入到步骤1创建的目录下。 Spark和YARN的关系 Spark的计算调度方式，可以通过YARN的模式实现。Spark共享YARN集群提供丰富的计算资源，将任务分布式的运行起来。Spark on YARN分两种模式：YARN
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