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修改MRS集群LDAP普通用户密码 MRS 3.1.0版本： 登录FusionInsight Manager，选择“集群 > 服务 > LdapServer”。 在概览页面右上角选择 “更多 > 修改数据库密码”，在弹出窗口中输入当前登录的用户密码确认身份，单击“确定”。 在“修改密码”对
（3）添加列族描述符到表描述符中 （4）获取Admin对象，Admin提供了建表、创建列族、检查表是否存在、修改表结构和列族结构以及删除表等功能。 （5）调用Admin的建表方法。 注意事项 注[1] 可以设置列族的压缩方式，代码片段如下： //设置编码算法，HBase提供了DIFF，FAS
（3）添加列族描述符到表描述符中。 （4）获取Admin对象，Admin提供了建表、创建列族、检查表是否存在、修改表结构和列族结构以及删除表等功能。 （5）调用Admin的建表方法。 注意事项 注[1] 可以设置列族的压缩方式，代码片段如下： //设置编码算法，HBase提供了DIFF，FAS
"default.fs.name" and "hive.metastore.warehouse.dir" do not conflict. 原因分析 当前登录的用户不具备操作此目录的权限或者文件目录格式不正确。 解决方案 Hive对load data inpath命令有如下权限要求，请对照下述要求是否满足：
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 数据损坏，HDFS读取文件异常。 可能原因 DataNode实例异常。 数据校验信息被破坏。 处理步骤 收集故障信息。 在MRS Manager界面，单击“系统设置 > 日志导出”。 请联系运维人员，并发送已收集的故障日志信息。
示，或者显示为null的情况。 增量视图，需设置set hoodie.hudicow.consume.mode = INCREMENTAL;，但该参数仅限于增量视图查询，不能用于Hudi表的其他类型查询，和其他表的查询。 恢复配置可设置set hoodie.hudicow.consume
如果同一个分区命中多条TTL策略，则保留时间最长的策略优先级最高，对于dt=2023/05/01分区来说策略A会生效，策略B不生效。 当resolveConflictsBy为MIN_TTL时，如果同一个分区命中多条TTL策略，则保留时间最短的策略优先级最高，对于dt=2023/
（3）添加列族描述符到表描述符中。 （4）获取Admin对象，Admin提供了建表、创建列族、检查表是否存在、修改表结构和列族结构以及删除表等功能。 （5）调用Admin的建表方法。 注意事项 注[1] 可以设置列族的压缩方式，代码片段如下： //设置编码算法，HBase提供了DIFF，FAST_DIFF，PREFIX三种编码算法
（3）添加列族描述符到表描述符中 （4）获取Admin对象，Admin提供了建表、创建列族、检查表是否存在、修改表结构和列族结构以及删除表等功能。 （5）调用Admin的建表方法。 注意事项 注[1] 可以设置列族的压缩方式，代码片段如下： //设置编码算法，HBase提供了DIFF，FAST_DIFF，PREFIX三种编码算法
在使用Producer向Kafka发送数据功能时，发现客户端抛出NullPointerException。 可能原因 Kafka服务异常。 客户端Producer侧jaas文件和keytab文件错误。 原因分析 Producer发送数据到Kafka失败，可能原因客户端Producer侧问题或者Kafka侧问题。
为INFO？ 回答 登录Spark客户端节点，修改“{客户端安装目录}Spark/spark/conf/log4j.properties”配置文件，修改参数“Log4j.rootCategory”值为“INFO”，如下所示： 重新启动spark-sql客户端。 父主题： Spark常见问题
表示作业运行时使用的YARN队列。 “Priority” 表示作业运行时的优先级。 “Duration” 表示作业运行使用的时间。 “Submitted” 表示作业提交到MRS集群的时间。 如果MRS集群安装了Spark组件，则默认会启动一个作业“Spark-JDBCServer”，用于执行任务。
根据3配置的路径，在HDFS客户端上新建如下文件夹： hdfs dfs -mkdir -p /user/developuser/myjobs/apps/spark2x/lib hdfs dfs -mkdir -p /user/developuser/myjobs/apps/spark2x/hbase
800GB SSD RAID 1 + 10 * 800GB SSD 2 x 2 * 10GE 表2 本地存储型（D2型）裸金属服务器的规格 规格名称/ID CPU 内存（GB） 本地磁盘 扩展配置 physical.d2.large 2 * 12 Core Intel Xeon Gold
val resultValue = hiveValue + hbaseValue.toInt // 设置结果到put对象 put.addColumn(Bytes.toBytes(columnFamily), Bytes.toBytes("cid")
function时，如果该session连接的JDBCServer实例不是创建function的JDBCServer实例，则在该session中找不到该function，而且hive默认将“hive.exec.drop.ignorenonexistent”设置为“true”，即当funct
若Streaming应用中使用了state函数，则不允许开启对接Kafka可靠性功能。 配置描述 在Spark客户端的“spark-defaults.conf”配置文件中进行设置。 表1 参数说明 参数 说明 默认值 spark.streaming.Kafka.reliability
Hive表的Location支持跨OBS和HDFS路径吗 问题 Hive表的location支持跨OBS和HDFS路径吗？ 回答 Hive存储在OBS上的普通表，支持表location配置为hdfs路径。 同一个Hive服务中可以分别创建存储在OBS上的表和存储在HDFS上的表。 Hive存储在OBS上的分
当前可以通过以下3种方式创建UDF： 在Hive端创建UDF。 通过JDBCServer接口创建UDF。用户可以通过Spark Beeline或者JDBC客户端代码来连接JDBCServer，从而执行SQL命令，创建UDF。 通过spark-sql创建UDF。 删除UDF失败，存在以下两种场景： 在Spark
当前可以通过以下3种方式创建UDF： 在Hive端创建UDF。 通过JDBCServer接口创建UDF。用户可以通过Spark Beeline或者JDBC客户端代码来连接JDBCServer，从而执行SQL命令，创建UDF。 通过spark-sql创建UDF。 删除UDF失败，存在以下两种场景： 在Spark
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