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先使用kinit命令获取Kerberos认证的缓存。 使用准备集群认证用户信息中创建的开发用户执行以下命令运行客户端程序： kinit -kt keytab的存储路径 username cd python-examples python pyCLI_sec.py 在命令行终端查看样例代码中的HQL所查询出的结果。例如：
HetuEngine支持物化视图及自动刷新。 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
件数量超出阈值，大量数据积压，导致大量主备数据不一致，使得容灾主备倒换或者双读从备集群读取不到最新的数据。如果持续不处理，还会导致主集群的存储空间以及ZooKeeper节点被大量积压，最终导致主集群服务故障。 可能原因 网络异常。 RegionServer的Region分布不均匀。
一次只能指定一个数据量大小。 -t 打印写入数据的时区。 打印此文件写入时区。 -h 使用帮助格式化说明。 帮助。 -m 各存储格式的统计信息输出。 各存储格式不一样，例如orc会打印含strip、块大小等统计信息。 -a 完整信息详情打印输出。 输出完整信息详情，包含以上参数内容。
当备NameNode存储元数据时，断电后备NameNode启动失败 问题 当Standby NameNode存储元数据（命名空间）时，出现断电的情况，Standby NameNode启动失败并发生如下错误信息。 回答 当Standby NameNode存储元数据（命名空间）时，出现断电的情况，Standby
InvalidReplicationFactorException: Replication factor: 2 larger than available brokers: 0. 原因分析 由特殊字符导致获取的ZooKeeper地址变量错误。 处理步骤 登录任意一个Master节点。 执行cat 客户
Hive元数据导出 Hive表数据存储在HDFS上，表数据及表数据的元数据由HDFS统一按数据目录进行迁移。而Hive表的元数据根据集群的不同配置，可以存储在不同类型的关系型数据库中（如MySQL、PostgreSQL、Oracle等）。 本指导中导出的Hive表元数据即存储在关系型数据库中的Hive表的描述信息。
System.out.println("<bootstrap.servers> is the ip:port list of brokers") System.out.println("***************************************
"locatorId"="locator1")] ...; 创建一个hive表，并指定表数据文件分布的locator信息。详细说明请参见使用HDFS Colocation存储Hive表。 CREATE TABLE tab1 (id INT, name STRING) row format delimited fields
件数量超出阈值，大量数据积压，导致大量主备数据不一致，使得容灾主备倒换或者双读从备集群读取不到最新的数据。如果持续不处理，还会导致主集群的存储空间以及ZooKeeper节点被大量积压，最终导致主集群服务故障。 可能原因 网络异常。 RegionServer的Region分布不均匀。
uce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）。 通过HQL完成海量结构化数据分析。 灵活的数据存储格式，支持JSON、CSV、TEXTFILE、RCFIL
"locatorId"="locator1")] ...; 创建一个hive表，并指定表数据文件分布的locator信息。详细说明请参见使用HDFS Colocation存储Hive表。 CREATE TABLE tab1 (id INT, name STRING) row format delimited fields
作系统路径书写方式，即“\\”与“\”差异。 [6] Client：第三方ZooKeeper使用该配置进行访问连接，具体连接认证配置由第三方ZooKeeper版本决定。 [7] password：密码明文存储存在安全风险，建议在配置文件或者环境变量中密文存放，使用时解密，确保安全。
产生告警的NameService名称。 Trigger condition 系统当前指标取值满足自定义的告警设置条件。 对系统的影响 HDFS文件数过多，磁盘存储不足可能造成数据入库失败。对HDFS系统性能产生影响。 可能原因 HDFS文件数超过阈值。 处理步骤 检查系统中是否有不需要的文件。 在集群节点使用客户端，执行hdfs
System.out.println("<bootstrap.servers> is the ip:port list of brokers") System.out.println ("**********************************
System.out.println("<bootstrap.servers> is the ip:port list of brokers") System.out.println("***************************************
当备NameNode存储元数据时，断电后备NameNode启动失败 问题 当Standby NameNode存储元数据（命名空间）时，出现断电的情况，Standby NameNode启动失败并发生如下错误信息。 回答 当Standby NameNode存储元数据（命名空间）时，出现断电的情况，Standby
子项目，HBase利用Hadoop HDFS作为其文件存储系统。HBase位于结构化存储层，Hadoop HDFS为HBase提供了高可靠性的底层存储支持。除了HBase产生的一些日志文件，HBase中的所有数据文件都可以存储在Hadoop HDFS文件系统上。 HBase和ZooKeeper的关系
过逻辑方式进行网络隔离，为用户的MRS集群提供安全、隔离的网络环境。 创建虚拟私有云和子网 对象存储服务（Object Storage Service） 对象存储服务（OBS）用于存储用户数据，包括MRS作业输入数据和作业输出数据： MRS作业输入数据：用户程序和数据文件 MRS
设置合理数量的存储组 设置合理数量的存储组可以带来性能的提升。既不会因为产生过多的存储文件（夹）导致频繁切换IO降低系统速度（并且会占用大量内存且出现频繁的内存-文件切换），也不会因为过少的存储文件夹（降低了并发度从而）导致写入命令阻塞。 应根据自己的数据规模和使用场景，平衡存储文件的存储组设置，以达到更好的系统性能。
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