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3.1.2版本。 回答 Hive不支持对同一张表或同一个分区进行并发数据插入，这样会导致多个任务操作同一个数据临时目录，一个任务将另一个任务的数据移走，导致任务数据异常。解决方法是修改业务逻辑，单线程插入数据到同一张表或同一个分区。 父主题： Hive常见问题
HMaster等待NameSpace表上线时超时退出 问题 为什么在等待namespace表上线时超时HMaster退出？ 回答 在HMaster主备倒换或启动期间，HMaster为先前失败/停用的RegionServer执行WAL splitting及region恢复。 在后台运行有多个监控HMaster启动进程的线程：
认证系统 ClickHouse支持和OpenLDAP进行对接，通过在ClickHouse上添加OpenLDAP服务器配置和创建用户，实现账号和权限的统一集中管理和权限控制等操作。此方案适合从OpenLDAP服务器中批量向ClickHouse中导入用户。 本章节操作仅支持MRS 3
“Metastore Manager”支持以下功能： 使用文件创建一个Hive表 手动创建一个Hive表 查看Hive表元数据 使用文件创建一个Hive表 访问“Metastore Manager”，在“Databases”选择一个数据库。 默认数据库为“default”。 单击，进入“Create
表示目录或文件创建时间。 在搜索框输入关键字，系统会在当前目录自动搜索目录或文件。 清空搜索框的内容，系统会重新显示所有目录和文件。 执行动作 在“文件浏览器”界面，勾选一个或多个目录或文件。 单击“操作”，在弹出菜单选择一个操作。 重命名：表示重新命名一个目录或文件。 移动：表示移动文件，在“移至
使用IE浏览器在Hue中执行HQL失败 问题背景与现象 使用IE浏览器在Hue中访问Hive Editor并执行所有HQL失败，界面提示“There was an error with your query.”。 原因分析 IE浏览器存在功能问题，不支持在307重定向中处理含有form
概念上shuffle就是一个沟通数据连接的桥梁，实际上shuffle这一部分是如何实现的呢，下面就以Spark为例讲解shuffle在Spark中的实现。 Shuffle操作将一个Spark的Job分成多个Stage，前面的stages会包括一个或多个ShuffleMapTasks，最后一个sta
nsight_IoTDB_*/install/FusionInsight-IoTDB-*/iotdb/ext/udf”下。 在部署集群的时候，需要保证每一个IoTDBserver节点的UDF JAR包路径下都存在相应的Jar包。您可以通过修改IoTDB配置“udf_root_dir”来指定UDF加载Jar的根路径。
等。 HDFS schedule-tool工具支持同时配置多个作业。配置多个作业时，表2中“job.jobName”、“file.fileName.prefix”、“file.fileName.posfix”参数需配置多个值，并且以“,”分隔。 注意事项 server.url属性
nsight_IoTDB_*/install/FusionInsight-IoTDB-*/iotdb/ext/udf”下。 在部署集群的时候，需要保证每一个IoTDBserver节点的UDF JAR包路径下都存在相应的Jar包。您可以通过修改IoTDB配置“udf_root_dir”来指定UDF加载Jar的根路径。
插入一个Record，一个Record是一个设备一个时间戳下多个测点的数据。服务器需要做类型推断，可能会有额外耗时。 void insertTablet(Tablet tablet) 插入一个Tablet，Tablet是一个设备若干行非空数据块，每一行的列都相同。 void insertTablets(Map<String
host with storage medium and tag”。 原因分析 Doris支持一个BE节点配置多个存储路径，并支持指定路径的存储介质属性，如SSD或HDD。通常情况下，每块盘配置一个存储路径即可。 如果“be.conf”中只配置了SSD的介质，而FE中参数“defaul
在编辑器页面，单击 。 在“文件”的右侧单击 ，然后单击 选择文件。 可以单击“文件”后的 新增加一个文件资源。 在“功能” ，输入用户自定义的名称和函数的类名称。 可以单击“功能”后的 新增加一个自定义函数。 在“设置” ，在“设置”的“键”输入Hive的参数名，在“值”输入对应的参
MapReduce应用开发简介 MapReduce简介 Hadoop MapReduce是一个使用简易的并行计算软件框架，基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个服务器组成的大型集群上，并以一种可靠容错的方式并行处理上T级别的数据集。 一个MapReduce作业（application/job）通常会把输
MapReduce应用开发简介 Hadoop MapReduce是一个使用简易的并行计算软件框架，基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个服务器组成的大型集群上，并以一种可靠容错的方式并行处理上T级别的数据集。 一个MapReduce作业（application/job）通常会把输
MapReduce应用开发简介 MapReduce简介 Hadoop MapReduce是一个使用简易的并行计算软件框架，基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个服务器组成的大型集群上，并以一种可靠容错的方式并行处理上TB级别的数据集。 一个MapReduce作业（application/job）通常会把
概念上shuffle就是一个沟通数据连接的桥梁，实际上shuffle这一部分是如何实现的呢，下面就以Spark为例讲解shuffle在Spark中的实现。 Shuffle操作将一个Spark的Job分成多个Stage，前面的stages会包括一个或多个ShuffleMapTasks，最后一个sta
2：主机所设置的逻辑机架要尽量符合其所在的物理机架。 策略 3：如果一个物理机架的主机个数很少，则需要和其他的主机较少的物理机架合并为一个逻辑机架，以满足策略1。不能将两个机房的主机合并为一个逻辑机架，否则会引起性能问题。 策略 4：如果一个物理机架的主机个数很多，则需要将其分隔为多个逻辑机架，以满足策略1。不建议物
ClickHouse可支持上万列的宽表横向扩展。 在大部分场景下，有大表两表join以及多表join的场景，且多个join的表数据变化更新频率较低，这种情况，建议对多个表join查询逻辑提前进行加工处理，将处理后的数据写入到一个宽表中，宽表中包含所有要查询的数据字段，以供后续应用完全自助OLAP的高性能查询。
导致数据不一致？ 回答 Hive不支持对同一张表或同一个分区进行并发数据插入，这样会导致多个任务操作同一个数据临时目录，一个任务将另一个任务的数据移走，导致任务数据异常。 解决方法是修改业务逻辑，单线程插入数据到同一张表或同一个分区。 MRS 3.1.3及之后版本Hive支持对同一张表或分区进行并发写数据。
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