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strleft()等函数截取中文字符时，不能把中文当做1个字符长度来处理，导致报编码问题。 处理步骤 登录Impala客户端安装节点，执行以下命令。 cd 客户端安装目录 source bigdata_env 执行以下命令创建表。 impala-shell -d bigdata 执行以下命令查询表数据。
提供了限制Coordinator在指定NodeManager节点上运行的方案。 操作步骤 使用可访问HetuEngine WebUI界面的用户登录FusionInsight Manager。 配置Yarn参数指定scheduler处理PlacementConstraints。 选择“集群
use客户端安装目录下，例如“客户端安装目录/JDBC”目录或“客户端安装目录/JDBCTransaction”目录下。 “客户端安装目录/JDBC”目录，用来调测JDBC二次样例； “客户端安装目录/JDBCTransaction”目录，用来调测事务二次样例。 登录客户端节点，
[5, 6, 7] | [25, 36, 49] (3 rows) 利用transform()函数将数组元素转为字符串，无法转换则转为NULL输出，避免报错产生： SELECT transform(prices, n -> TRY_CAST(n AS VARCHAR)
度基数从小到大来排。排序字段不宜太多，建议不超过4个，否则merge的压力会较大。排序字段不允许为null，如果存在null值，需要做数据转换。 primary key：主键字段 创建主键索引，值为排序字段的前导列，否则不允许创建表，为访问频率最高的字段创建索引，提升查询性能，查
2开始执行。 如果集群内节点与集群外节点时间不同步，请登录集群外节点，并从1开始执行。 执行vi /etc/ntp.conf命令编辑NTP客户端配置文件，并增加MRS集群中Master节点的IP并注释掉其他server的地址。 server master1_ip prefer server
yarn.security.credentials.hbase.enabled=true。但不建议直接用HBase客户端的hbase-site.xml替换Spark客户端下的hbase-site.xml，两者并不是完全相同。 问题2：需要将HBase相关的包使用--jars上传。 父主题：
布式表数据写入性能也会变慢，单批次分布式表写，写入节点的磁盘和网络IO会成为性能瓶颈点。 分布式表转发给各个shard成功与否，插入数据的客户端无法感知，转发失败的数据会不断重试转发，消耗CPU。 大批量数据导入要分时、分节点、扩容 如果数据盘为SATA盘，当大批量数据集中插入时
Manager页面加载卡顿 用户问题 MRS集群Manager页面加载卡顿。 问题现象 登录MRS集群的Manager页面，单击一个按钮需要等一分钟后才能加载到数据，部分按钮单击后卡顿无法访问。 原因分析 查看“/var/log/Bigdata/omm/oms/pms/scriptlog/pms_script
法显示此网页。 解决措施： 建议用户使用FusionInsight代理去访问Spark JobHistory页面，即单击如图2中蓝框所示的Spark WebUI的链接。 图2 FusionInsight Manager的Spark2x页面 如果用户需要不通过FusionInsight
”。 收集异常故障日志时间长短可以咨询技术支持人员。 单击“下载”，实时转储的系统表会被保存在本地。 收集一键转储系统表日志 使用root用户后台登录任一ClickHouseServer节点，进入到sbin目录下。 cd ${BIGDATA_HOME}/FusionInsight
法显示此网页。 解决措施： 建议用户使用FusionInsight代理去访问Spark JobHistory页面，即单击如图2中蓝框所示的Spark WebUI的链接。 图2 FusionInsight Manager的Spark2x页面 如果用户需要不通过FusionInsight
xml”和“hdfs-site.xml”。 认证文件为准备集群认证用户信息获取的keytab认证文件“user.keytab”和“krb5.conf”。 hbase-examples/hbase-example（多集群互信场景） 将互信场景下的同名用户其中一个集群的认证凭据及其配置文件放入“../s
时间监控信息 图2 关系图 回答 Flink引入了第三方软件包RocksDB的缺陷问题导致该现象的发生。建议用户将checkpoint设置为FsStateBackend方式。 用户需要在应用代码中将checkpoint设置为FsStateBackend。例如： env.setStateBackend(new
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-e "" --hivevar batchid=xxxxx --hivevar kill=true 登录beeline客户端，启动断线重连机制。 登录beeline客户端后，执行“set hivevar:batchid=xxxx” 使用说明： 其中“xxxx”表示每一次通过beeli
出现上面的问题。 为了解决上面问题，需要对参数进行调整。 增大partition数，把任务切分的更小。 增大任务执行过程中的超时时间。 在客户端的“spark-defaults.conf”配置文件中配置如下参数。 表2 参数说明 参数 描述 建议值 spark.sql.shuffle
出现上面的问题。 为了解决上面问题，需要对参数进行调整。 增大partition数，把任务切分的更小。 增大任务执行过程中的超时时间。 在客户端的“spark-defaults.conf”配置文件中配置如下参数。 表2 参数说明 参数 描述 建议值 spark.sql.shuffle
时间监控信息 图2 关系图 回答 Flink引入了第三方软件包RocksDB的缺陷问题导致该现象的发生。建议用户将checkpoint设置为FsStateBackend方式。 用户需要在应用代码中将checkpoint设置为FsStateBackend。例如： env.setStateBackend(new
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