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IDX_F_ACCOUNT1_PKEY PRIMARY KEY (CLT_NBR,ORG_NBR) ); TOTAL 单击“保存并运行”，开始保存并运行作业。 查看作业完成情况 进入“Loader WebUI”界面，待“状态”显示“成功”则说明作业完成。 父主题： 创建Loader数据导出作业
SparkPython：该类型作业将转换为SparkSubmit类型提交，MRS控制台界面的作业类型展示为SparkSubmit，通过接口查询作业列表信息时作业类型请选择SparkSubmit。 HiveScript HiveSql DistCp，导入、导出数据。 SparkScript
login相关配置项。 说明： 登录FusionInsight Manager页面，选择“系统 > 权限 > 域和互信 > 本端域”，即可查看系统域名，系统域名所有字母需转换为小写。 如果配置了SSL，则必须配置ssl.truststore.location和ssl.truststore
resultDataBuffer[i];//hbase2 row if (!resultData.isEmpty()) { // 查询hbase1Value String hbase1Value = ""; Iterator<Cell>
SQL应用程序的资源，也就是说不同的用户之间可以共享数据。ThriftServer启动时还会开启一个侦听器，等待JDBC客户端的连接和提交查询。所以，在配置ThriftServer的时候，至少要配置ThriftServer的主机名和端口，如果要使用Hive数据的话，还要提供Hive
mapreduce.jobhistory.webapp.port 19888 26012 Job history服务器Web http端口。 该端口用于：查看Job History服务器的Web页面。 说明： 端口的取值范围为一个建议值，由产品自己指定。在代码中未做端口范围限制。 安装时是否缺省启用：是
范围A到Z&a到z&0到9 Boolean 范围true或者false Decimal 默认值是(10,0) ，最大值是(38,38) 说明： 当进行带过滤条件的查询时，为了得到准确的结果，需要在数字后面加上BD。例如，select * from carbon_table where num = 1234567890123456
resultDataBuffer(i) //hbase2 row if (!resultData.isEmpty) { // 查询hbase1Value var hbase1Value = "" val it = iteratorArray(i)
sec 指定缓存中保存用户对应组信息的时间。单位：秒。 300 缓存中用户和组对应关系缓存时间，超过此时间用户信息才会再次通过id -Gn命令查询，在此期间，仅使用缓存中的用户和组对应关系。 zookeeper.connection.timeout.ms 连接ZooKeeper的超时时间。单位：毫秒。
根据已有信息创建表。 2 导入用户数据。 3 增加“教育信息”列族，在用户信息中新增用户的学历、职称等信息。 4 根据用户编号查询用户姓名和地址。 5 根据用户姓名进行查询。 6 为提升查询性能，创建二级索引或者删除二级索引。 7 用户销户，删除用户信息表中该用户的数据。 8 A业务结束后，删除用户信息表。
sec 指定缓存中保存用户对应组信息的时间。单位：秒。 300 缓存中用户和组对应关系缓存时间，超过此时间用户信息才会再次通过id -Gn命令查询，在此期间，仅使用缓存中的用户和组对应关系。 zookeeper.connection.timeout.ms 连接ZooKeeper的超时时间。单位：毫秒。
LakeFormation服务概述 该LakeFormation入门教程介绍了如何创建一个LakeFormation实例并与MRS集群对接，实现统一的数据湖元数据及权限管理。 使用流程简介 MRS与LakeFormation对接的使用流程如下图所示： 图1 LakeFormation使用流程
MRS 1.9.3.9及之后版本补丁说明 MRS 1.9.3.11补丁说明 补丁号 MRS 1.9.3.11 发布时间 2024-02-10 安装前处理 安装此补丁前，如果之前有装过MRS_1x2x_Patch_Diskmgt_20230308.tar.gz补丁，需要先卸载该补丁，卸载完之后请等待10分钟再执行MRS
求灵活调整。 登录FusionInsight Manager。 选择“集群 > 服务 > Hive > 更多 > 启用Ranger鉴权”，查看该参数是否置灰。 是，创建用户并在Ranger中赋予该用户相关操作权限： 选择“系统 > 权限 > 用户 > 添加用户”，在新增用户界面创
SQL根据spark.sql.shuffle.partitions配置指定shuffle时的partition个数。此种方法在一个应用中执行多种SQL查询时缺乏灵活性，无法保证所有场景下的性能合适。开启Adaptive Execution后，Spark SQL将自动为每个shuffle过程动
SQL根据spark.sql.shuffle.partitions配置指定shuffle时的partition个数。此种方法在一个应用中执行多种SQL查询时缺乏灵活性，无法保证所有场景下的性能更优。开启Adaptive Execution后，Spark SQL将自动为每个shuffle过程动
MRS使用HDFS的副本机制来保证数据的可靠性，HDFS中每保存一个文件则自动生成1个备份文件，即共2个副本。HDFS副本数可通过“dfs.replication”参数查询。 当MRS集群中Core节点规格选择为非本地盘（hdd）时，若集群中只有一个Core节点，则HDFS默认副本数为1。若集群中Core节点
MRS 1.9.3.1补丁说明 补丁基本信息 表1 补丁基本信息 补丁号 MRS 1.9.3.1 发布时间 2020-09-04 解决的问题 MRS Manager 解决自定义集群缩容Task节点失败问题 MRS大数据组件 解决Hive和Spark路径下adapter-hadoo
Colocation为locator分配数据节点的时候，locator的分配算法会根据已分配的情况，进行均衡的分配数据节点。 locator分配算法的原理是，查询目前存在的所有locators，读取所有locators所分配的数据节点，并记录其使用次数。根据使用次数，对数据节点进行排序，使用次数少的
running = false } } } 生成Table1和Table2，并使用Join对Table1和Table2进行联合查询，打印输出结果。 object SqlJoinWithSocket { def main(args: Array[String]):
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