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句会启动MapReduce任务。从YARN的ResourceManager Web UI页面看到，该任务由于资源不足导致任务没有被执行，表现出任务卡住的现象。 图1 ResourceManager Web UI页面 建议用户执行analyze table语句时加上noscan，其功能与analyze
为每个sink复制一个Lookup join算子，提高作业的执行效率。 使用方法 配置Flink作业时，可通过在FlinkServer WebUI的Flink作业开发界面添加自定义参数“table.optimizer.graph-merge-enabled”为“true”开启Lo
为保证Hive服务的高可用性、用户数据的安全及访问服务的可控制，在开源社区的Hive-3.1.0版本基础上，Hive新增如下特性： 基于Kerberos技术的安全认证机制。 数据文件加密机制。 完善的权限管理。 开源社区的Hive特性，请参见https://cwiki.apache
Impala客户端使用实践 Impala是用于处理存储在Hadoop集群中的大量数据的MPP（大规模并行处理）SQL查询引擎。 它是一个用C++和Java编写的开源软件。 与其他Hadoop的SQL引擎相比，它拥有高性能和低延迟的特点。 背景信息 假定用户开发一个应用程序，用于管理企业中的使用A业务的
Spark基本原理 Spark简介 Spark是一个开源的，并行数据处理框架，能够帮助用户简单、快速的开发大数据应用，对数据进行离线处理、流式处理、交互式分析等。 Spark提供了一个快速的计算、写入及交互式查询的框架。相比于Hadoop，Spark拥有明显的性能优势。Spark
Presto Presto是一个开源的用户交互式分析查询的SQL查询引擎，用于针对各种大小的数据源进行交互式分析查询。其主要应用于海量结构化数据/半结构化数据分析、海量多维数据聚合/报表、ETL、Ad-Hoc查询等场景。 Presto允许查询的数据源包括Hadoop分布式文件系统
Hive应用开发简介 Hive简介 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HiveQL语言操作结构化数据，其基本原理是将HiveQL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。
SQL的程序样例代码的运行，其他样例代码暂不提供。 用户需保证Maven已配置华为镜像站中SDK的Maven镜像仓库，具体可参考配置华为开源镜像仓。 操作步骤 获取样例代码。 下载样例工程的Maven工程源码和配置文件，请参见获取代码样例工程。 将样例代码导入IDEA中。 获取配置文件。
SQL的程序样例代码的运行，其他样例代码暂不提供。 用户需保证Maven已配置华为镜像站中SDK的Maven镜像仓库，具体可参考配置华为开源镜像仓。 编包并运行程序 获取样例代码。 下载样例工程的Maven工程源码和配置文件，请参见获取MRS应用开发样例工程。 将样例代码导入IDEA中。
该特性允许用户使用Hudi完成部分列更新。用户可以使用同一主键下的最新数据逐一更新每行数据的不同列字段，直到整条数据完整。 场景说明 当前开源社区提供了PartialUpdateAvroPayload机制实现部分列更新，但该功能在多流更新，每条流更新不同列场景下会出现数据相互覆盖的问题。
差异，例如JobHistory2x变更为JobHistory。 相关涉及服务名称、角色名称的描述和操作请以实际版本为准。 Spark是一个开源的，并行数据处理框架，能够帮助用户简单、快速的开发大数据应用，对数据进行离线处理、流式处理、交互式分析等。 相比于Hadoop，Spark拥有明显的性能优势。
r包的具体版本信息请以实际情况为准。 安全模式下登录方式分为两种，票据登录和keytab文件登录，两种方式操作步骤基本一致。票据登录方式为开源提供的能力，存在票据过期问题，后期需要人工上传票据，并且可靠性和易用性较差，因此推荐使用keytab方式。 应用开发操作步骤 确认Stor
r包的具体版本信息请以实际情况为准。 安全模式下登录方式分为两种，票据登录和keytab文件登录，两种方式操作步骤基本一致，票据登录方式为开源提供的能力，后期需要人工上传票据，存在可靠性和易用性问题，因此推荐使用keytab方式。 应用开发操作步骤 确认Storm和HDFS组件已经安装，并正常运行。
Flink是一个批处理和流处理结合的统一计算框架，其核心是一个提供了数据分发以及并行化计算的流数据处理引擎。它的最大亮点是流处理，是业界最顶级的开源流处理引擎。 Flink最适合的应用场景是低时延的数据处理（Data Processing）场景：高并发pipeline处理数据，时延毫秒级，且兼具可靠性。
Flink是一个批处理和流处理结合的统一计算框架，其核心是一个提供了数据分发以及并行化计算的流数据处理引擎。它的最大亮点是流处理，是业界最顶级的开源流处理引擎。 Flink最适合的应用场景是低时延的数据处理（Data Processing）场景：高并发pipeline处理数据，时延毫秒级，且兼具可靠性。
安装Hive时或者暂无Hive数据时将元数据外置，安装后不允许修改，否则将会造成原有元数据丢失。 Hive支持开源MySQL和Postgres元数据库，本章节以对接开源MySQL和Postgres数据库进行说明。 约束与限制 当外置元数据到MySQL后，Hive仅表名、字段名、表描述支持中文，其余暂不支持。
yaml”中的“jobmanager.web.access-control-allow-origin”和“jobmanager.web.allow-access-address”配置项中，IP地址之间使用英文逗号分隔。 jobmanager.web.access-control-allow-origin:
句会启动MapReduce任务。从YARN的ResourceManager Web UI页面看到，该任务由于资源不足导致任务没有被执行，表现出任务卡住的现象。 图1 ResourceManager Web UI页面 建议用户执行analyze table语句时加上noscan，其功能与analyze
http://hadoop.apache.org/docs/r3.1.1/hadoop-yarn/hadoop-yarn-site/WebServicesIntro.html 准备运行环境 在节点上安装客户端，例如安装到“/opt/client”目录。 进入客户端安装目录“/
用：http://hadoop.apache.org/docs/r3.1.1/hadoop-yarn/hadoop-yarn-site/WebServicesIntro.html 准备运行环境 在节点上安装客户端，例如安装到“/opt/client”目录。 进入客户端安装目录“/
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