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Hadoop集群完全使用开源Hadoop生态，采用YARN管理集群资源，提供Hive、Spark离线大规模分布式数据存储和计算，SparkStreaming、Flink流式数据计算、Tez有向无环图的分布式计算框架等Hadoop生态圈的组件，进行海量数据分析与查询。 Hadoop、Hive、Spark、T
Hive服务健康状态和Hive实例健康状态的区别 问题现象 Hive服务健康状态和Hive实例健康状态的区别是什么？ 解决方案 Hive服务的健康状态（也就是在Manager界面看到的健康状态）有Good，Bad，Partially Healthy，Unknown四种状态 ，四种
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（applicat
Hadoop开源软件的基础上，在主要业务部件的可靠性、性能调优等方面进行了优化和提升。 系统可靠性 管理节点均实现HA Hadoop开源版本的数据、计算节点已经是按照分布式系统进行设计的，单节点故障不影响系统整体运行；而以集中模式运作的管理节点可能出现的单点故障，就成为整个系统可靠性的短板。
Hive查询结果表做压缩存储（ARC4），对结果表做select * 查询时返回结果为乱码。 可能原因 Hive默认压缩格式不是ARC4格式或者未开启输出压缩。 解决方案 在select结果乱码时，在beeline中进行如下设置。 set mapreduce.output.fileoutputformat.compress
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（applicat
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（applica
系统每30秒周期性检测执行的HiveQL成功百分比，HiveQL成功百分比由一个周期内Hive执行成功的HiveQL数/Hive执行HiveQL总数计算得到。该指标可在Hive服务监控界面查看。执行的HiveQL成功百分比指标默认提供一个阈值范围（90%），当检测到百分比指标低于阈值范围产
查看MRS集群资源监控指标 MRS支持将集群中所有部署角色的节点，按管理节点、控制节点和数据节点进行分类，分别计算关键主机监控指标在每类节点上的变化趋势，并在报表中按用户自定义的周期显示分布曲线图。MRS集群指标监控采用周期性监控，历史监控平均周期约为5分钟。 用户可在MRS管理
理是不同的。 UPSERT操作时，Hudi使用Avro兼容的parquet文件写入类进行写入，这个和Spark的写入方式是不兼容的。 解决方案： 执行BULK_INSERT时指定设置“hoodie.datasource.write.row.writer.enable = fals
理是不同的。 UPSERT操作时，Hudi使用Avro兼容的parquet文件写入类进行写入，这个和Spark的写入方式是不兼容的。 解决方案： 执行BULK_INSERT时指定设置“hoodie.datasource.write.row.writer.enable = fals
的jar包，但是和代码中使用的版本不一致。 操作步骤 方案一： 针对jar包冲突的问题，可以确认是否不需使用三方工具的包，如果可以更改为集群相同版本的包，则修改引入的依赖版本。 建议用户尽量使用MRS集群自带的依赖包。 方案二： jar包版本修改演示 以MRS_2.1版本为例： 在pom
的jar包，但是和代码中使用的版本不一致。 操作步骤 方案一： 针对jar包冲突的问题，可以确认是否不需使用三方工具的包，如果可以更改为集群相同版本的包，则修改引入的依赖版本。 建议用户尽量使用MRS集群自带的依赖包。 方案二： jar包版本修改演示 以MRS_2.1版本为例： 在pom
载并安装后，管理员通过Manager界面修改了服务端配置，开发人员需要更新客户端配置文件的场景。 平台类型包括x86_64和aarch64两种： x86_64：可以部署在X86平台的客户端软件包。 aarch64：可以部署在TaiShan服务器的客户端软件包。 集群支持下载x86
的jar包，但是和代码中使用的版本不一致。 操作步骤 方案一： 针对jar包冲突的问题，可以确认是否不需使用三方工具的包，如果可以更改为集群相同版本的包，则修改引入的依赖版本。 建议用户尽量使用MRS集群自带的依赖包。 方案二： jar包版本修改演示 以MRS_2.1版本为例： 在pom
的jar包，但是和代码中使用的版本不一致。 操作步骤 方案一： 针对jar包冲突的问题，可以确认是否不需使用三方工具的包，如果可以更改为集群相同版本的包，则修改引入的依赖版本。 建议用户尽量使用MRS集群自带的依赖包。 方案二： jar包版本修改演示 以MRS_2.1版本为例： 在pom
Spark Spark jar包冲突列表 Jar包名称 描述 处理方案 spark-core_2.1.1-*.jar Spark任务的核心jar包。 Spark可以直接使用开源同版本的Spark包运行样例代码，但是不同版本的spark-core包在使用的时候可能导致互相序列化ID不一样，因此建议使用集群自带jar包。
多个HiveServer之间或者Hive与Spark之间共用的元数据未同步，导致不同HiveServer实例内存数据不一致，造成UDF不生效。 解决方案 需要将新建的UDF信息同步到HiveServer中，执行reload function操作即可。 父主题： 使用Hive
认证文件，详细操作请参见准备连接Hive集群配置文件。 配置安全登录 安全认证主要采用代码认证方式，支持Oracle JAVA平台和IBM JAVA平台。 以下代码在“hive-examples/hive-jdbc-example”样例工程的“com.huawei.bigdata
每一行都将基于指定的采样率选择到采样表中。当使用Bernoulli方法对表进行采样时，将扫描表的所有物理块并跳过某些行（基于采样百分比和运行时计算的随机值之间的比较）。结果中包含一行的概率与任何其他行无关。这不会减少从磁盘读取采样表所需的时间。如果进一步处理采样输出，则可能会影响总查询时间。
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