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导入任务的标识。每个导入任务，都有一个在单database内部唯一的label。label是用户在导入命令中自定义的名称。通过该label，用户可以查看对应导入任务的执行情况。 column_separator 用于指定导入文件中的列分隔符，默认为\t，可以使用多个字符的组合作为
Hudi Savepoint操作说明 Savepoint用于保存并还原自定义的版本数据。 Hudi提供的savepoint就可以将不同的commit保存起来以便清理程序不会将其删除，后续可以使用Rollback进行恢复。 使用spark-sql管理savepoint。 示例如下：
可以参考如下的使用方式来了解如何调用不同的Rest API。 使用纯文本的方式获取命名空间 以包含命名空间的路径作为参数，使用client去调用get方法获取命名空间。响应将被“org.apache.hadoop.hbase.rest.client.Response”类的对象捕获。例如
src_data1; 采用方式二时，只能将HDFS上的数据load到新建的表中，OBS上的数据不支持直接load到新建的表中。 输入查询表的Spark SQL语句。 语法格式： SELECT col_name FROM table_name; 查询表样例，查询src_data表中的所有数据： select
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）通常会把输入的数据集切分为若干独立的数据块，由map任务（ta
SPATIAL_INDEX：自定义索引处理器。此处理程序允许用户从表结构列集合中创建新的列。新创建的列名与处理程序名相同。处理程序的type和sourcecolumns属性是必须的属性。目前，type属性只支持“geohash”。Carbon提供一个简单的默认实现类。用户可以通过扩展默认
仅允许访问一个Hive MetaStore，不支持同时访问cluster1的Hive MetaStore和cluster2的Hive MetaStore。 不同集群的用户系统没有同步，因此访问跨集群组件时，用户的权限管理由对端集群的用户配置决定。比如cluster1的userA没有访问本集群HBase
当前开源Spark在跨源查询时，只能对简单的filter进行下推，因此造成大量不必要的数据传输，影响SQL引擎性能。针对下推能力进行增强，当前对aggregate、复杂projection、复杂predicate均可以下推到数据源，尽量减少不必要数据的传输，提升查询性能。 目前仅支持JDBC数据源的查询下推，支
向HBase表中插入数据 创建HBase表二级索引 基于二级索引查询HBase表数据 修改HBase表 使用Get API读取HBase表数据 使用Scan API读取HBase表数据 使用Filter过滤器读取HBase表数据 删除HBase表数据 删除HBase二级索引 删除HBase表
向HBase表中插入数据 创建HBase表二级索引 基于二级索引查询HBase表数据 修改HBase表 使用Get API读取HBase表数据 使用Scan API读取HBase表数据 使用Filter过滤器读取HBase表数据 删除HBase表数据 删除HBase二级索引 删除HBase表
向HBase表中插入数据 创建HBase表二级索引 基于二级索引查询HBase表数据 修改HBase表 使用Get API读取HBase表数据 使用Scan API读取HBase表数据 使用Filter过滤器读取HBase表数据 删除HBase表数据 删除HBase二级索引 删除HBase表
properties”文件改成了“log4g-cli.properties”（“log4j.properties”的名字是固定的不可随意修改）导致报错。 图3 查看log4j 修改后可以正常提交作业。 图4 提交作业正常 处理步骤 判断用户是在集群外还是集群内使用客户端提交作业。 若在集群内使用客户端，切换到omm用户提交作业。
xml文件后未及时重启NameNode导致产生告警如何处理？ 问： 修改hdfs-site.xml文件后未重启NameNode进程却产生了告警如何处理？ 答： 用户修改了比如dfs.namenode.checkpoint.period参数后，如果不重启NameNode进程，可能会产生误报的告警，需尽快重启NameNode进程。
fmt.Println(err) } } 更多编程语言的SDK代码示例，请参见API Explorer的代码示例页签，可生成自动对应的SDK代码示例。 状态码 状态码 描述 200 请求处理结果 错误码 请参见错误码。 父主题： 集群管理接口
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）通常会把输入的数据集切分为若干独立的数据块，由map任务（ta
在HDFS样例工程代码中，不同的样例工程，使用的认证代码不同，包括基本安全认证和带ZooKeeper认证。 基本安全认证： com.huawei.bigdata.hdfs.examples包的HdfsExample类样例程序不需要访问HBase或ZooKeeper，所以使用基本的安全认证代码即可。示例代码如下：
ClickHouse客户端执行SQL查询时报内存不足如何处理？ 问题现象 ClickHouse会限制group by使用的内存量，在使用ClickHouse客户端执行SQL查询时报如下错误： Progress: 1.83 billion rows, 85.31 GB (68.80
向HBase表中插入数据 创建HBase表二级索引 基于二级索引查询HBase表数据 修改HBase表 使用Get API读取HBase表数据 使用Scan API读取HBase表数据 使用Filter过滤器读取HBase表数据 删除HBase表数据 删除HBase二级索引 删除HBase表
使用HetuEngine查询容错执行能力须知 容错不适用于已损坏的查询或其他用户错误场景。例如：不会花费资源重试由于无法解析SQL而失败的查询任务。 不同数据源对SQL语句的容错支持能力存在差异： 所有数据源都支持读操作的容错执行。 Hive数据源支持写操作的容错执行。 容错能力非常适合大批量查询，如
tion”数据连接。 不同集群间Hive元数据切换时，MRS当前只对Hive组件自身的元数据数据库中的权限进行同步。这是由于当前MRS上的权限模型是在Manager上维护的，所以不同集群间的Hive元数据切换，不能自动把用户/用户组的权限同步到另一个集群的Manager上。 父主题：
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