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调整Yarn任务抢占机制 操作场景 Capacity调度器抢占原理： 抢占任务可精简队列中的job运行并提高资源利用率，由ResourceManager的capacity scheduler实现，其简易流程如下： 假设存在两个队列A和B。其中队列A的capacity为25%，队列B的capacity为75%。
'r1','f1:c1','myvalue1'。 get 获取行的值或者行的指定cell的值。例如get 'test','r1'。 scan 查询表数据，参数中需指定表名和scanner，例如scan 'test'。 父主题： 使用HBase
hadoop.hbase.Result，新增如下接口： 方法 说明 public FSFile getFile(String fileName) 从查询结果中返回指定文件名的FSFile文件对象。 org.apache.hadoop.hbase.filestream.client.FSFile接口：
SparkScript：提交SparkScript脚本，批量执行Spark SQL语句。 Spark SQL：使用Spark提供的类似SQL的Spark SQL语句，实时查询和分析用户数据。 Hive：建立在Hadoop基础上的开源的数据仓库。MRS支持提交HiveScript脚本和直接执行Hive SQL语句。
ng格式，无需编写中间的执行代码，减少了代码编写量，简化了用户执行各类操作的步骤。 以上接口会返回请求对应的命令编号，方便用户根据命令编号查询命令执行的进度。 父主题： Manager应用开发常见问题
flag; } 避免对同一张表同时进行读写操作 目前的版本中，Hive不支持并发操作，需要避免对同一张表同时进行读写操作，否则会出现查询结果不准确，甚至任务失败的情况。 父主题： Impala开发规范
forName("org.apache.hive.jdbc.HiveDriver").newInstance(); 获取JDBC连接，执行HQL，输出查询的列名和结果到控制台，关闭JDBC连接。 连接字符串中的“zk.quorum”也可以使用配置文件中的配置项“spark.deploy.zookeeper
补丁基本信息 补丁号 MRS 1.5.1.4 发布时间 2018-08-23 解决的问题 Spark组件问题： 当carbon表元数据文件较大时导致的查询慢问题。 修复carbon在某些场景下，对数据进行压缩时，出现转换为SHORT_INT失败的问题。 spark解析zlib时出错，出现java
flag; } 避免对同一张表同时进行读写操作 目前的版本中，Hive不支持并发操作，需要避免对同一张表同时进行读写操作，否则会出现查询结果不准确，甚至任务失败的情况。 父主题： Impala开发规范
体请参见添加MRS租户章节。 配置ClickHouse SQL防御使用约束 防御规则默认动态生效时间为1分钟。 拦截和熔断规则会中断SQL查询，请根据实际业务配置合理的值。 ClickHouse相关规则配置后，需要重新登录客户端生效。 配置ClickHouse SQL防御规则 登录FusionInsight
广播map代替数组 当每条记录需要查表，如果是Driver端用广播方式传递的数据，数据结构优先采用set/map而不是Iterator，因为Set/Map的查询速率接近O(1)，而Iterator是O(n)。 数据倾斜 当数据发生倾斜（某一部分数据量特别大），虽然没有GC（Gabage Colle
是否解析为Flume event。 migrateZookeeperOffsets true 当Kafka没有存储offset时，是否从ZooKeeper中查找，并提交到Kafka。 kafka.consumer.auto.offset.reset latest 当没有offset记录时，从指定的位置消费数据。
范围A到Z&a到z&0到9 Boolean 范围true或者false Decimal 默认值是(10,0) ，最大值是(38,38) 说明： 当进行带过滤条件的查询时，为了得到准确的结果，需要在数字后面加上BD。例如，select * from carbon_table where num = 1234567890123456
意的是，如果配置为random，创建比较早的文件有可能长时间未被读取。如果配置为oldest或者youngest，那么进程会需要较多时间来查找最新的或最旧的文件。可选值：random，youngest，oldest。 maxBackoff 4000 当Channel满了以后，尝试
resultDataBuffer[i];//hbase2 row if (!resultData.isEmpty()) { // 查询hbase1Value String hbase1Value = ""; Iterator<Cell>
resultDataBuffer(i) //hbase2 row if (!resultData.isEmpty) { // 查询hbase1Value var hbase1Value = "" val it = iteratorArray(i)
resultDataBuffer(i) //hbase2 row if (!resultData.isEmpty) { // 查询hbase1Value var hbase1Value = "" val it = iteratorArray(i)
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更改操作包括添加、删除或更新JAR文件。 dfs <dfs command> 执行dfs命令。 <query string> 执行Hive查询，并将结果打印到标准输出。 父主题： 使用Hive
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