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insert into test values (3,'wangwu','wang'); 查询表： 配置“表输入”算子，生成三个字段： 设置了数据连接器后，可以单击“自动识别”，系统将自动读取数据库中的字段，可根据需要选择添加，然后根据业务场景手动进行完善或者修正即可，无需逐一手动添加。 此操作会覆盖表格内已有数据。
test_1 (id int, name text, value text); 配置“HBase输入”算子，生成三个字段A、B和C： 设置了数据连接器后，可以单击“自动识别”，系统将自动读取数据库中的字段，可根据需要选择添加，然后根据业务场景手动进行完善或者修正即可，无需逐一手动添加。 此操作会覆盖表格内已有数据。
false：不支持从Hive删除HBase记录。 true hive.metastore.server.min.threads MetaStore启动的用于处理连接的线程数，如果超过设置的值之后，MetaStore就会一直维护不低于设定值的线程数，即常驻MetaStore线程池的线程会维护在指定值之上。
scaling-in：缩容中 starting：启动中 terminating：删除中 terminated：已删除 failed：失败 API的调用方法请参见如何调用API。 约束限制 已获取待创建集群区域的项目ID，请参考获取项目ID获取。 已获取集群ID，即创建集群成功后返回结果中的“cluster_id”
set hoodie.write.lock.zookeeper.url=<zookeeper_url>; --设置使用ZooKeeper地址。 set hoodie.write.lock.zookeeper.port=<zookeeper_port>; --设置使用ZooKeeper端口。
）。 通过为MRS集群绑定ECS委托方式访问OBS，避免了AK/SK直接暴露在配置文件中的风险，具体请参考配置MRS集群通过IAM委托对接OBS。 在MRS集群中配置AK/SK，AK/SK会明文暴露在配置文件中，请谨慎使用，具体请参考MRS集群客户端如何通过AK/SK信息对接OBS。
starting：启动中 terminating：删除中 terminated：已删除 failed：失败 接口约束 无 调用方法 请参见如何调用API。 URI DELETE /v1.1/{project_id}/clusters/{cluster_id} 表1 路径参数 参数
test_1 (id int, name text, value text); 配置“Hive输入”算子，生成三个字段A、B和C： 设置了数据连接器后，单击“自动识别”，系统将自动读取数据库中的字段，可根据需要选择添加，然后根据业务场景手动进行完善或者修正即可，无需逐一手动添加。 此操作会覆盖表格内已有数据。
test_1 (id int, name text, value text); 配置“Spark输入”算子，生成三个字段A、B和C： 设置了数据连接器后，单击“自动识别”，系统将自动读取数据库中的字段，可根据需要选择添加，然后根据业务场景手动进行完善或者修正即可，无需逐一手动添加。 此操作会覆盖表格内已有数据。
Zookeeper Hosts zk1_ip:zk1_port, zk2_ip:zk2_port/kafka 待添加集群的Zookeeper地址。 Kafka Version 1.1.0 待添加集群的Kafka版本，默认1.1.0。 Enable JMX Polling (Set JMX_PORT
登录FusionInsight Manager页面，选择“运维 > 告警 > 告警”，查看当前告警“定位信息”中的角色名以及确认主机名所在的IP地址。 以客户端安装用户，登录客户端的节点，执行如下命令： cd {客户端安装路径} source bigdata_env 集群已启用Kerberos认证（安全模式）：
sslEnable 集群安全模式为true，非安全模式为false true spark.prequery.driver JDBCServer的地址ip:port，如需要预热多个Server则需填写多个Server的IP，多个IP:port用逗号隔开。 192.168.0.2:22550
若应用开发中需要请手动复制相关jar包到lib目录中。 针对Flink提供的几个样例工程，其对应的运行依赖包如下： 表1 样例工程运行依赖包 样例工程 依赖包 依赖包获取地址 DataStream程序 异步Checkpoint机制程序 flink-dist_*.jar 可在Flink的客户端或者服务端安装路径的lib目录下获取。
CLIENT_GC_OPTS="-Xmx1G" 在修改完后，使用如下命令刷新客户端配置，使之生效： source <客户端安装路径>/bigdata_env 问题二：如何设置HDFS客户端运行时的日志级别？ HDFS客户端运行时的日志是默认输出到管理控制台的，其级别默认为INFO。如果需要开启DEBUG级别
working.memory.in.mb”和“spark.yarn.executor.memoryOverhead”的值。 详细信息请参考如何在CarbonData中配置非安全内存？ 该内存被数据查询和加载共享。所以如果加载和查询需要同时进行，建议将“carbon.unsafe.working
为“/opt/client/Oozie/oozie-client-*/examples”。 如下通过一个Mapreduce工作流的示例演示如何配置，并通过Shell命令调用。 场景说明 假设存在这样的业务需求： 每天需要对网站的日志文件进行离线分析，统计出网站各模块的访问频率（日志文件存放在HDFS中）。
working.memory.in.mb”和“spark.yarn.executor.memoryOverhead”的值。 详细信息请参考如何在CarbonData中配置非安全内存？ 该内存被数据查询和加载共享。所以如果加载和查询需要同时进行，建议将“carbon.unsafe.working
Manager故障可能导致MapReduce任务失败 当应用程序从lost_and_found队列移动到其他队列时，应用程序不能继续执行 如何限制存储在ZKstore中的应用程序诊断消息的大小 为什么将非ViewFS文件系统配置为ViewFS时MapReduce作业运行失败 开启Native
Manager故障可能导致MapReduce任务失败 当应用程序从lost_and_found队列移动到其他队列时，应用程序不能继续执行 如何限制存储在ZKstore中的应用程序诊断消息的大小 为什么将非ViewFS文件系统配置为ViewFS时MapReduce作业运行失败 开启Native
(__ pc() <= s->code_end()) failed: overflowed buffer”，表示此问题是由JDK导致，需要如何解决？ 回答 修复步骤如下： 在RegionServer启动失败的某个节点执行 su - omm，切换到omm用户。 在omm用户下执行java
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