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访问Spark应用获取的restful接口信息有误 为什么从Yarn Web UI页面无法跳转到Spark Web UI界面 HistoryServer缓存的应用被回收，导致此类应用页面访问时出错 加载空的part文件时，app无法显示在JobHistory的页面上 Spark导出带有相同字段名的表，结果导出失败
写时复制表也简称cow表，使用parquet文件存储数据，内部的更新操作需要通过重写原始parquet文件完成。 优点：读取时，只读取对应分区的一个数据文件即可，较为高效。 缺点：数据写入的时候，需要复制一个先前的副本再在其基础上生成新的数据文件，这个过程比较耗时。且由于耗时，读请求读取到的数据相对就会滞后。 Merge
UDF，参数GEO_HASH_INDEX_COLUMN和polygon表的POLYGON_COLUMN。Polygon_column列是一系列的点（经纬度列）。Polygon表的每一行的第一个点和最后一个点必须是相同的。Polygon表的每一行的所有点连接起来形成一个封闭的几何对象。 UDF输入参数： 参数 类型
由于Timeout waiting for task异常导致Shuffle FetchFailed 问题 使用JDBCServer模式执行100T的TPCDS测试套，出现Timeout waiting for task异常导致Shuffle FetchFailed，Stage一直重试，任务无法正常完成。
torm等进行细粒度的数据访问控制。用户可以利用Ranger提供的前端WebUI控制台通过配置相关策略来控制用户对这些组件的访问权限 。 Ranger架构如图1所示 图1 Ranger结构 表1 结构图说明 名称 描述 RangerAdmin Ranger的管理角色，拥有策略管理
快速使用Hadoop 本章节提供从零开始使用Hadoop提交wordcount作业的操作指导，wordcount是最经典的Hadoop作业，它用来统计海量文本的单词数量。 操作步骤 准备wordcount程序。 开源的Hadoop的样例程序包含多个例子，其中包含wordcount。可以从https://dist
由于Timeout waiting for task异常导致Shuffle FetchFailed 问题 使用JDBCServer模式执行100T的TPCDS测试套，出现Timeout waiting for task异常导致Shuffle FetchFailed，Stage一直重试，任务无法正常完成。
初始状态下，任务1发送给队列A，此任务需要75%的集群资源。之后任务2发送到了队列B，此任务需要50%的集群资源。 任务1将会使用队列A提供的25%的集群资源，并从队列B获取的50%的集群资源。队列B保留25%的集群资源。 启用抢占任务特性，则任务1使用的资源将会被抢占。队列B会从队列A中获取25%的集群资源以满足任务2的执行。
HetuEngine支持配置IoTDB数据源。 Hudi 升级到0.11.0版本。 IoTDB 新增组件，一体化收集、存储、管理与分析物联网时序数据的服务。 集群管理 支持补丁在线推送及更新。 组件版本信息 表1 MRS组件版本信息 组件 版本 CarbonData 2.2.0 ClickHouse
administrator”角色，主组为“hive”。 使用1创建的用户登录FusionInsight Manager（首次登录需要修改密码），选择“集群 > 服务 > Hue”，单击“Hue WebUI”右侧的链接，进入Hue WebUI界面。 在界面左侧导航栏单击 ，选择“W
administrator”角色，主组为“hive”。 使用1创建的用户登录FusionInsight Manager（首次登录需要修改密码），选择“集群 > 服务 > Hue”，单击“Hue WebUI”右侧的链接，进入Hue WebUI界面。 在界面左侧导航栏单击 ，选择“W
和组件用户的管理及认证。具体机制详情描述请参见权限机制。 基于策略的权限控制 Ranger鉴权 MRS提供了基于Ranger的鉴权方案，对于MRS安全集群，默认启用了Ranger鉴权；对于安装了Ranger服务的普通集群，Ranger可以支持基于OS用户进行组件资源的权限控制。
设置可以登录Hue的WebUI界面且有存储策略管理员权限的用户的“用户名”。 “用户类型”选择“人机”。 设置登录Hue的WebUI界面的“密码”、“确认密码”。 单击“用户组”后的“选择添加的用户组”，在弹出的界面选择创建的用户组、supergroup、hadoop和hive用户组，单击“确定”。 “主组”选择“hive”。
Manager，选择“运维 > 告警 > 阈值设置 > 待操作集群的名称 > Doris > 异常 > 是否存在某种类型的任务的失败的次数有增长趋势 (BE)”。 单击“平滑次数”后的编辑按钮，基于实际使用情况，修改平滑次数配置项，单击“确定”。 单击“操作”列的“修改”，基于实际使用情况，更改告警阈值，单击“确定”。
Hive是一个开源的，建立在Hadoop上的数据仓库框架，提供类似SQL的HQL语言操作结构化数据，其基本原理是将HQL语言自动转换成MapReduce任务或Spark任务，从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。 Hive主要特点如下： 通过HQL语言非常容易的完成数据提取、转换和加载（ETL）。
偏高的资源，然后采取针对性的优化措施。 监控资源利用率，评估当前配置是否过高。例如：CPU、内存、云硬盘、带宽等资源的利用率。 监控闲置的资源，避免浪费。例如：未挂载的云硬盘、未绑定的EIP等。 计费模式优化 不同类型的业务对资源使用周期有不同的要求，为每一类业务确定合适的计费模式，灵活组合以达到最优效果。
HBase的compaction动作完成，即触发HBase文件合并，方法如下： 方法1：使用HBase shell客户端，在客户端手动执行major_compact操作。 方法2：编写HBase客户端代码，调用HBaseAdmin类中的compact方法触发HBase的compaction动作。
UI界面主要用于查看Spark应用程序运行情况，推荐使用Google chrome浏览器以获得更好的体验。 Spark主要有两个Web页面。 Spark UI页面，用于展示正在执行的应用的运行情况。 页面主要包括了Jobs、Stages、Storage、Environment、Exe
JDK，请确保IntelliJ IDEA中的JDK配置为Open JDK。 不同的IntelliJ IDEA不要使用相同的workspace和相同路径下的示例工程。 安装Maven 开发环境的基本配置。用于项目管理，贯穿软件开发生命周期。 安装Scala Scala开发环境的基本配置。版本要求：2.12
数据库配置—Derby数据库配置过程 首先应下载一个数据库，可根据具体场景选择最适合的数据库。 该任务以Derby数据库为例。Derby是一个小型的，java编写的，易于使用却适合大多数应用程序的开放源码数据库。 Derby数据库的获取。在官网下载最新版的Derby数据库(本示例使用10.14.1.0)，通过
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