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--hive-partition-key 创建分区 --hive-partition-value 导入数据库指定分区 --hive-home 指定Hive安装目录 --hive-import 表示操作是从关系型数据库导入到Hive中 --hive-overwrite 覆盖Hive已有数据 --create-hive-table
--hive-partition-key 创建分区 --hive-partition-value 导入数据库指定分区 --hive-home 指定hive安装目录 --hive-import 表示操作是从关系型数据库导入到hive中 --hive-overwrite 覆盖hive已有数据 --create-hive-table
p主要由HDFS、MapReduce、HBase和Hive等组成。 角色 角色是服务的组成要素，每个服务由一个或多个角色组成。服务通过角色安装到主机（即服务器）上，保证服务正常运行。 集群 将多个服务器集中起来使它们能够像一台服务器一样提供服务的计算机技术。采用集群通常是为了提高
BUCKET_NUM计算的，BUCKET_NUM默认为1024，可以通过table.optimizer.distinct-agg.split.bucket-num选项进行配置。 第二次聚合是由原始group key进行shuffle，并使用SUM聚合来自不同buckets的COUNT DISTINCT值。由于相同的distinct
inner join、aggregate over union all等。为应对不同应用场景的特殊需求，对所有下推模块设计开关功能，用户可以自行配置是否应用上述查询下推的增强。 表1 跨源查询增加特性对比 模块 增强前 增强后 aggregate 不支持aggregate下推 支持的聚合函数为：sum
in_metadata/coprocessor/kylin-coprocessor-1.6.0-SNAPSHOT-0.jar HBase在配置协处理器时，一定要保证对应的jar包路径没有问题，否则HBase会无法启动。 解决办法 使用Kylin对接MRS，确保Kylin相关jar包存在。
/*+ OPTIONS('duplicate.left'='true','duplicate.right'='true')*/ 在SQL语句中配置 如同时为左表“user_info”和右表“user_score”设置去重。 CREATE TABLE user_info (`user_id`
inner join、aggregate over union all等。为应对不同应用场景的特殊需求，对所有下推模块设计开关功能，用户可以自行配置是否应用上述查询下推的增强。 表1 跨源查询增加特性对比 模块 增强前 增强后 aggregate 不支持aggregate下推 支持的聚合函数为：sum
上region的个数，即2000），则调整方案为（实际规格 / 默认规格）* 默认时间。 在服务端的“hbase-site.xml”文件中配置splitlog参数，如表1所示。 表1 splitlog参数说明 参数 描述 默认值 hbase.splitlog.manager.timeout
切换为omm用户，进入拷贝目录下“/opt/example”，首先确保conf目录下和依赖库文件目录下的所有文件，对当前用户均具有可读权限；同时保证已安装jdk并已设置java相关环境变量，然后执行命令，如java -cp .:/opt/example/conf:/opt/example/kafka-examples-lib/*
持修复数据。 参与比对的CDL任务kafka lag不为0时会导致比对结果不一致。 前提条件 准备Hive UDF Jar包， 从CDL的安装目录复制“${BIGDATA_HOME}/FusionInsight_CDL_*/install/FusionInsight-CDL-*/
上region的个数，即2000），则调整方案为（实际规格 / 默认规格）* 默认时间。 在服务端的“hbase-site.xml”文件中配置splitlog参数，如表1所示。 表1 splitlog参数说明 参数 描述 默认值 hbase.splitlog.manager.timeout
个不同的租户统称多租户。 多租户功能支持层级式的租户模型，支持动态的添加和删除租户，实现资源的隔离，可以对租户的计算资源和存储资源进行动态配置和管理。 计算资源指租户Yarn任务队列资源，可以修改任务队列的配额，并查看任务队列的使用状态和使用统计。 存储资源目前支持HDFS存储，
employees_info_extended ADD COLUMNS (tel_phone STRING, email STRING); 建表时配置Hive数据加密 指定表的格式为RCFile(推荐使用)或SequenceFile，加密算法为ARC4Codec。SequenceFile
JavaSparkContext jsc = new JavaSparkContext(conf); // 建立连接hbase的配置参数，此时需要保证hbase-site.xml在classpath中 Configuration hbConf = HBaseConfiguration
ssc = new StreamingContext(sparkConf, Seconds(batchSize.toLong)) //配置Streaming的CheckPoint目录。 //由于窗口概念的存在，此参数是必需的。 ssc.checkpoint(checkPointDir)
export HIVE_OPTS=-Xmx1024M（具体数值请根据业务调整），并重新执行source 客户端目录/bigdata_env配置环境变量。 父主题： 使用Hive
IP地址为IP1（若出现多个告警，则分别记录其中的IP地址为IP1，IP2，IP3等）。单击“服务管理 > LdapServer > 服务配置”，记录LdapServer的端口号为PORT(若告警定位信息中的IP地址为oms备节点IP地址，则端口号为默认端口21750)。 以om
MyRegistrator") val sc = new SparkContext(conf) // 建立连接hbase的配置参数，此时需要保证hbase-site.xml在classpath中 val hbConf = HBaseConfiguration
根据上述的业务场景进行功能开发，需要开发的功能如表4所示。 表4 在OpenTSDB中开发的功能 序号 步骤 代码实现 1 根据典型场景说明建立了数据模型 请参见配置OpenTSDB参数 2 写入指标数据 请参见写入OpenTSDB数据 3 根据指标项进行数据查询 请参见查询OpenTSDB数据 4 删除指定范围的数据
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