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组 表示作业所属组。 开始 表示作业开始时间。 持续时间 表示作业运行使用的时间。 Id 表示作业的编号，由系统自动生成。 如果MRS集群安装了Spark组件，则默认会启动一个作业“Spark-JDBCServer”，用于执行任务。 搜索作业 在“作业浏览器”的搜索栏，输入指定的
--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
提供Spark的各种功能，如连接Spark集群，创建RDD，累积量和广播量等。它的作用相当于一个容器。 SparkConf：Spark应用配置类，如设置应用名称，执行模式，executor内存等。 JavaRDD：用于在java应用中定义JavaRDD的类，功能类似于scala中的RDD(Resilient
步骤、作业等数据。 HA Manager 管理Loader Server进程的主备状态，Loader Server包含2个节点，以主备方式部署。 Loader通过MapReduce作业实现并行的导入或者导出作业任务，不同类型的导入导出作业可能只包含Map阶段或者同时Map和Reduce阶段。
提供Spark的各种功能，如连接Spark集群，创建RDD，累积量和广播量等。它的作用相当于一个容器。 SparkConf：Spark应用配置类，如设置应用名称，执行模式，executor内存等。 JavaRDD：用于在java应用中定义JavaRDD的类，功能类似于scala中的RDD(Resilient
提供Spark的各种功能，如连接Spark集群，创建RDD，累积量和广播量等。它的作用相当于一个容器。 SparkConf：Spark应用配置类，如设置应用名称，执行模式，executor内存等。 JavaRDD：用于在java应用中定义JavaRDD的类，功能类似于scala中的RDD(Resilient
efresh_duration，start_refresh_ahead_of_expiry,refresh_priority等属性做进一步配置来调整自动刷新任务。 mv_validity：物化视图生命周期。0表示永久有效，最短为1分钟。need_auto_refresh设置为fa
打开FusionInsight Manager页面，在实时告警列表中，单击此告警所在行的，获取告警所在主机IP地址。 以root用户登录告警所在主机，用户密码为安装前用户自定义，请咨询系统管理员。 执行以下命令查看文件句柄占用较多的进程。 for proc in /proc/[0-9]*; do if
--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
[sharding_key]) Distributed表参数解析如下： cluster_name：集群名称，在对分布式表执行读写的过程中，使用集群的配置信息查找对应的ClickHouse实例节点。 database_name：数据库名称。 table_name：数据库下对应的本地表名称，用于将分布式表映射到本地表上。
hdfsFileFreeReadStatistics(stats); 断开HDFS文件系统连接。 hdfsDisconnect(fs); 准备运行环境 在节点上安装客户端，例如安装到“/opt/client”目录。 Linux中编译并运行程序 进入Linux客户端目录，运行如下命令导入公共环境变量： cd/opt/client
hdfsFileFreeReadStatistics(stats); 断开HDFS文件系统连接。 hdfsDisconnect(fs); 准备运行环境 在节点上安装客户端，例如安装到“/tmp/client”目录。 Linux中编译并运行程序 进入Linux客户端目录，运行如下命令导入公共环境变量： cd/opt/client
假设用户在2023/07/24 14:38:04购买了按需计费的MRS普通版集群，并在2023/07/24 15:38:04时刻将其删除，该集群的规格配置为： master_node_default_group节点组（简称Master节点组）： 节点个数：3 节点规格：c6.4xlarge.4（16
[sharding_key]) Distributed表参数解析如下： cluster_name：集群名称，在对分布式表执行读写的过程中，使用集群的配置信息查找对应的ClickHouse实例节点。 database_name：数据库名称。 table_name：数据库下对应的本地表名称，用于将分布式表映射到本地表上。
Spark on yarn-client运行框架 Spark on yarn-client实现流程： 在yarn-client模式下，Driver部署在Client端，在Client端启动。yarn-client模式下，不兼容老版本的客户端。推荐使用yarn-cluster模式。 客户端
Spark on yarn-client运行框架 Spark on YARN-Client实现流程： 在YARN-Client模式下，Driver部署在Client端，在Client端启动。YARN-Client模式下，不兼容老版本的客户端。推荐使用YARN-Cluster模式。 客户端
ats); free(buffer); 断开HDFS文件系统连接。 hdfsDisconnect(fs); 准备运行环境 在节点上安装客户端，例如安装到“/opt/client”目录。 Linux中编译并运行程序 进入Linux客户端目录，运行如下命令导入公共环境变量： cd/opt/client
ats); free(buffer); 断开HDFS文件系统连接。 hdfsDisconnect(fs); 准备运行环境 在节点上安装客户端，例如安装到“/opt/client”目录。 Linux中编译并运行程序 进入Linux客户端目录，运行如下命令导入公共环境变量： cd/opt/client
String 参数解释： 服务ID，为扩展接口，预留此参数。用户不需要配置。 约束限制： 不涉及 取值范围： 不涉及 默认取值： 不涉及 plan_id 否 String 参数解释： 套餐ID，为扩展接口，预留此参数。用户不需要配置。 约束限制： 不涉及 取值范围： 不涉及 默认取值： 不涉及
default本地表所在的数据库名称。 test为本地表名称，该例中为2中创建的表名。 （可选的）分片键（sharding key） 该键与config.xml中配置的分片权重（weight）一同决定写入分布式表时的路由，即数据最终落到哪个物理表上。它可以是表中一列的原始数据（如site_id），也可以
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