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行修正。 处理步骤 该方案仅适用于MRS 2.x及之前版本集群。 登录MRS Manager页面，选择“服务管理 > Hue > 实例”，查询Hue实例所在的节点的IP。 使用root用户远程连接工具登录Hue实例所在节点的机器，并执行如下命令切换到omm用户。 su - omm
hive_sync.enable指定为false。 指定为false将导致新写入的分区无法同步到Hive Metastore中。由于缺失新写入的分区信息，查询引擎读取该时会丢数。 禁止指定Hudi的索引类型为INMEMORY类型。 该索引仅是为了测试使用。生产环境上使用该索引将导致数据重复。 建表示例
ol 用于Client与ResourceManager之间。Client通过该协议可实现将应用程序提交到ResourceManager上，查询应用程序的运行状态或者中止应用程序等功能。 表1 ApplicationClientProtocol常用方法 方法 说明 forceKil
MRS提供的弹性伸缩能力，可以帮助用户在进行批量分析操作时，将分析节点扩容到指定规模，而计算完毕后，则自动释放计算节点，尽可能的降低使用成本。 平衡突发查询 大数据集群上，由于有大量的数据，企业会经常面临临时的分析任务，例如支撑企业决策的临时数据报表等，都会导致对于资源的消耗在极短时间内剧增。
添加角色”，填写角色名称，在“配置资源权限”表格中选择“待操作的集群名称 > Hive > Hive读写权限”，在待操作数据库所在行勾选“查询”、“删除”、“插入”、“建表”、“Select授权”、“Delete授权”、“Insert授权”和“递归”权限，单击“确定”。 单击“用
throws Exception void beforeDestroy() 框架每执行一次UDTF查询，都会构造一个全新的UDF类实例，查询结束时，对应的UDF类实例即被销毁，因此不同UDTF查询（即使是在同一个SQL语句中）UDF类实例内部的数据都是隔离的。可以在UDTF中维护一些状态
访问MRS组件Web UI界面常见异常问题 使用admin用户访问组件的WebUI界面报错或部分功能不可用 访问组件WebUI页面报500异常 【HBase WebUI】无法从HBase WebUI界面跳转到RegionServer WebUI 【HDFS WebUI】访问HDFS
Encoders.STRING()).groupBy("value").count(); //开始运行将运行计数打印到控制台的查询。 StreamingQuery query = wordCounts.writeStream() .outputMode("complete")
wordCounts = words.groupBy("word").count() # 开始运行将running counts打印到控制台的查询 query = wordCounts.writeStream\ .outputMode("complete")\
Encoders.STRING()).groupBy("value").count(); //开始运行将运行计数打印到控制台的查询。 StreamingQuery query = wordCounts.writeStream() .outputMode("complete")
避免程序出现未知异常。可以使用try-catch块来处理异常，并在必要时记录异常信息。 UDF中应避免定义静态集合类用于临时数据的存储，或查询外部数据存在较大对象，否则会导致内存占用过高。 应该避免类中import的包和服务侧包冲突，可通过grep -lr "完全限定类名"命令来
hudi_table2 set name=3 where id=1; 删除数据： delete from hudi_table2 where id=2; 查询数据： select * from hudi_table2; 父主题： 使用Hudi
Encoders.STRING()).groupBy("value").count(); //开始运行将运行计数打印到控制台的查询。 StreamingQuery query = wordCounts.writeStream() .outputMode("complete")
Okerberos依赖的OLdap资源异常。 处理步骤 检查Manager中的OKerberos依赖的OLdap资源是否异常。 登录主管理节点。 执行以下命令，查询当前HA管理的OLdap资源状态是否正常。 sh ${BIGDATA_HOME}/OMSV100R001C00x8664/workspac
据异步发送到各个shard的各个副本。整个过程数据异步发送，且数据会在一个节点临时存储，会导致网络、磁盘都会成为瓶颈，且写入成功后不一定能查询到最新一致性数据等问题。 父主题： ClickHouse宽表设计
HBase应用开发简介 HBase介绍 HBase是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统。HBase设计目标是用来解决关系型数据库在处理海量数据时的局限性。 HBase使用场景有如下几个特点： 处理海量数据（TB或PB级别以上）。 具有高吞吐量。 在海量数据中实现高效的随机读取。
只有当output mode为complete时才支持排序操作。 有条件地支持流和静态数据集之间的外连接。 不支持部分DataSet上立即运行查询并返回结果的操作： count()：无法从流式Dataset返回单个计数，而是使用ds.groupBy().count()返回一个包含运行计数的streaming
只有当output mode为complete时才支持排序操作。 有条件地支持流和静态数据集之间的外连接。 不支持部分DataSet上立即运行查询并返回结果的操作： count()：无法从流式Dataset返回单个计数，而是使用ds.groupBy().count()返回一个包含运行计数的streaming
只有当output mode为complete时才支持排序操作。 有条件地支持流和静态数据集之间的外连接。 不支持部分DataSet上立即运行查询并返回结果的操作： count()：无法从流式Dataset返回单个计数，而是使用ds.groupBy().count()返回一个包含运行计数的streaming
配置Spark作业失败时清理残留文件 本章节仅适用于MRS 3.3.1-LTS及之后版本。 配置场景 Spark作业失败时可能出现文件残留的情况，可能会长期积累导致磁盘空间告警，因此需要定时清理。 使用约束 本特性需要启动Spark JDBCServer服务，借助JDBCServ
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