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--hive-partition-key 创建分区 --hive-partition-value 导入数据库指定分区 --hive-home 指定hive安装目录 --hive-import 表示操作是从关系型数据库导入到hive中 --hive-overwrite 覆盖hive已有数据 --create-hive-table
服务 > DBService > 实例”，查看备DBServer实例的业务IP地址。 以root用户登录主DBService节点，用户密码为安装前用户自定义，请咨询系统管理员。 执行ping 备DBService心跳IP地址命令检查备DBService节点是否可达。 是，执行6。 否，执行4。
编译并生成Jar包，并将Jar包复制到与依赖库文件夹同级的目录“src/main/resources”下，具体步骤请参考在Linux调测程序。 使用集群安装用户登录集群客户端节点。 cd /opt/client source bigdata_env 创建输入Topic和输出Topic，与样例代
val sparkConf = new SparkConf().setAppName("KafkaWriter") // 配置Kafka val kafkaParams = new Properties() kafkaParams.put("metadata
employees_info_extended ADD COLUMNS (tel_phone STRING, email STRING); 建表时配置Hive数据加密 指定表的格式为RCFile（推荐使用）或SequenceFile，加密算法为ARC4Codec。SequenceFile
> 告警”，在告警列表中单击此告警“操作”栏中的“清除”，在弹出窗口中单击“确定”，处理完毕。 单击该JournalNode实例，查看其“配置状态”是否为“已同步”。 是，执行8。 否，执行6。 勾选该JournalNode实例，单击“启动实例”，等待启动完成。 等待5分钟后，查看告警是否清除。
inner join、aggregate over union all等。为应对不同应用场景的特殊需求，对所有下推模块设计开关功能，用户可以自行配置是否应用上述查询下推的增强。 表1 跨源查询增加特性对比 模块 增强前 增强后 aggregate 不支持aggregate下推 支持的聚合函数为：sum
fault/gc_thresh* 512 2048 4096 还可以将以下参数添加到“/etc/sysctl.conf”中，即使主机重启，配置依然能生效。 net.ipv4.neigh.default.gc_thresh1 = 512 net.ipv4.neigh.default
打开FusionInsight Manager页面，在实时告警列表中，单击此告警所在行的，获取告警所在主机IP地址。 以root用户登录告警所在主机，用户密码为安装前用户自定义，请咨询系统管理员。 执行以下命令查看文件句柄占用较多的进程。 for proc in /proc/[0-9]*; do if
BUCKET_NUM计算的，BUCKET_NUM默认为1024，可以通过table.optimizer.distinct-agg.split.bucket-num选项进行配置。 第二次聚合是由原始group key进行shuffle，并使用SUM聚合来自不同buckets的COUNT DISTINCT值。由于相同的distinct
84:2181” 在Manager页面，选择“集群 > 服务 > HetuEngine > 实例”，获取HSBroker所有实例的业务IP；在“配置”页签，搜索“server.port”，获取HSBroker端口号。 user 访问HetuServer的用户名，即在集群中创建的“人机”用户的用户名。
/*+ OPTIONS('duplicate.left'='true','duplicate.right'='true')*/ 在SQL语句中配置 如同时为左表“user_info”和右表“user_score”设置去重。 CREATE TABLE user_info (`user_id`
inner join、aggregate over union all等。为应对不同应用场景的特殊需求，对所有下推模块设计开关功能，用户可以自行配置是否应用上述查询下推的增强。 表1 跨源查询增加特性对比 模块 增强前 增强后 aggregate 不支持aggregate下推 支持的聚合函数为：sum
fault/gc_thresh* 512 2048 4096 还可以将以下参数添加到“/etc/sysctl.conf”中，即使主机重启，配置依然能生效。 net.ipv4.neigh.default.gc_thresh1 = 512 net.ipv4.neigh.default
ssc = new StreamingContext(sparkConf, Seconds(batchSize.toLong)) //配置Streaming的CheckPoint目录。 //由于窗口概念的存在，此参数是必需的。 ssc.checkpoint(checkPointDir)
ssc = new StreamingContext(sparkConf, Seconds(batchSize.toLong)) //配置Streaming的CheckPoint目录。 //由于窗口概念的存在，此参数是必需的。 ssc.checkpoint(checkPointDir)
ssc = new StreamingContext(sparkConf, Seconds(batchSize.toLong)) //配置Streaming的CheckPoint目录。 //由于窗口概念的存在，此参数是必需的。 ssc.checkpoint(checkPointDir)
上region的个数，即2000），则调整方案为（实际规格 / 默认规格）* 默认时间。 在服务端的“hbase-site.xml”文件中配置splitlog参数，如表1所示。 表1 splitlog参数说明 参数 描述 默认值 hbase.splitlog.manager.timeout
JavaSparkContext jsc = new JavaSparkContext(conf); // 建立连接hbase的配置参数，此时需要保证hbase-site.xml在classpath中 Configuration hbConf = HBaseConfiguration
JavaSparkContext jsc = new JavaSparkContext(conf); // 建立连接hbase的配置参数，此时需要保证hbase-site.xml在classpath中 Configuration hbConf = HBaseConfiguration
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