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int, name text, value text); 配置“Hive输入”算子，生成三个字段A、B和C： 设置了数据连接器后，单击“自动识别”，系统将自动读取数据库中的字段，可根据需要选择添加，然后根据业务场景手动进行完善或者修正即可，无需逐一手动添加。 此操作会覆盖表格内已有数据。
int, name text, value text); 配置“Spark输入”算子，生成三个字段A、B和C： 设置了数据连接器后，单击“自动识别”，系统将自动读取数据库中的字段，可根据需要选择添加，然后根据业务场景手动进行完善或者修正即可，无需逐一手动添加。 此操作会覆盖表格内已有数据。
数目。 支持日志在线检索和日志收集。 支持在线检索ClickHouse日志内容。 登录FusionInsight Manager界面，访问“运维 > 日志 > 在线检索”，在“服务”中选择“ClickHouse”，“检索内容”填写日志检索关键字，通过“检索”在线检索ClickHouse日志内容。
图5 Yarn WebUI界面 等待作业运行完成后，在OBS文件系统中指定的结果输出文件中可查看数据分析输出的结果。 图6 查看输出结果 下载“output”文件到本地并打开，可查看输出的分析结果。 a 3 and 2 batch 1 both 1 computing 2 data
问题 在使用Hue WebUI访问HDFS文件时，报如下图所示无法访问的错误提示，该如何处理？ 回答 查看登录Hue WebUI的用户是否具有“hadoop”用户组权限。 查看HDFS服务是否安装了HttpFS实例且运行正常。如果未安装HttpFS实例，需手动安装并重启Hue服务。
int, name text, value text); 配置“Hive输入”算子，生成三个字段A、B和C： 设置了数据连接器后，单击“自动识别”，系统将自动读取数据库中的字段，可根据需要选择添加，然后根据业务场景手动进行完善或者修正即可，无需逐一手动添加。 此操作会覆盖表格内已有数据。
int, name text, value text); 配置“Spark输入”算子，生成三个字段A、B和C： 设置了数据连接器后，单击“自动识别”，系统将自动读取数据库中的字段，可根据需要选择添加，然后根据业务场景手动进行完善或者修正即可，无需逐一手动添加。 此操作会覆盖表格内已有数据。
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 2.2.0 ClickHouse 22.3.2.2
Core广播变量 操作场景 Broadcast（广播）可以把数据集合分发到每一个节点上，Spark任务在执行过程中要使用这个数据集合时，就会在本地查找Broadcast过来的数据集合。如果不使用Broadcast，每次任务需要数据集合时，都会把数据序列化到任务里面，不但耗时，还使任务变得很大。
确保当前consumer在线消费。 确保配置文件consumer.properties中的group.id与命令中--group的参数均配置为待查询的group。 Kafka集群IP端口号安全模式下是21007，普通模式下是9092。 使用KafkaUI查看当前消费情况 进入KafkaUI界面。
name text, value text); 配置“HBase输入”算子，生成三个字段A、B和C： 设置了数据连接器后，可以单击“自动识别”，系统将自动读取数据库中的字段，可根据需要选择添加，然后根据业务场景手动进行完善或者修正即可，无需逐一手动添加。 此操作会覆盖表格内已有数据。
根据告警“定位信息”中的任务名找到失败任务，查找并记录失败作业的“application ID”，是否可以在Yarn页面上查看到作业日志。 图1 作业的“application ID” 是，执行4。 否，执行6。 单击失败作业application ID进入作业界面。 单击作业“Logs”列的“Logs”，查看jobmanager日志。
查看Flink应用运行结果 Flink应用程序运行完成后，您可以查看运行结果数据，也可以通过Flink WebUI查看应用程序运行情况。 操作步骤 查看Flink应用运行结果数据。 当用户查看执行结果时，需要在Flink的web页面上查看Task Manager的Stdout日志。
件或目录已存在或被清除，具体报错如下： 原因分析 根据HiveServer的审计日志，确认该任务的开始时间和结束时间。 在上述时间区间内，查找是否有对同一张表或分区进行插入数据的操作。 Hive不支持对同一张表或分区进行并发数据插入，这样会导致多个任务操作同一个数据临时目录，一个
的数据处理模型类似于数据块处理模型，可以把静态数据库表的一些查询操作应用在流式计算中，Spark执行标准的SQL查询，从不断增加的无边界表中获取数据。 图8 Structured Streaming无边界表 每一条查询的操作都会产生一个结果集Result Table。每一个触发间
name text, value text); 配置“HBase输入”算子，生成三个字段A、B和C： 设置了数据连接器后，可以单击“自动识别”，系统将自动读取数据库中的字段，可根据需要选择添加，然后根据业务场景手动进行完善或者修正即可，无需逐一手动添加。 此操作会覆盖表格内已有数据。
表中的数据。 true 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。 图5 查看作业 使用ClickHouse客户端，查询ClickHouse表数据是否和MySQL的表数据一致。 父主题：
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（HDF
移除灾备关系 remove_peer'备集群ID' 示例： remove_peer '1' 在主集群中移除备集群的信息。 查询灾备关系 list_peers 在主集群中查询已经设置的备集群的信息，主要为Zookeeper信息。 启用用户表实时同步 enable_table_replication'表名'
配置具备表select权限的用户可查看表结构 操作场景 使用Hive建表时，其他用户被授予select权限后，支持通过show create table查看表结构。 操作步骤 登录FusionInsight Manager页面，选择“集群 > 服务 > Hive > 配置 > 全部配置”。
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