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当大面积shuffle文件损坏后,会引起大批量task失败,然后进行job重试。重试前Spark会将写表分区文件的句柄关闭,大批量task关闭句柄时HDFS无法及时处理。在task进行下一次重试时,句柄在NameNode端未被及时释放,即会发生"Failed to CREATE_FILE"异常。 这种现象
配置的长度截取,“类型”为“CHAR”时实际长度不足则空格补齐,“类型”为“VARCHAR”时实际长度不足则不补齐。 map 是 无 数据处理规则 按照输入字段的长度依次截取源文件,生成字段。 当字段的值与实际的类型不匹配时,该行数据会成为脏数据。 配置字段分割长度,大于原字段值
“输出字段类型”为“CHAR”时实际长度不足则空格补齐,“输出字段类型”为“VARCHAR”时实际长度不足则不补齐。 map 是 无 数据处理规则 用开始位置和结束位置去截取原字段的值,生成新字段。 结束位置为“-1”时,表示字段的末尾。其他情况下,结束位置不能小于开始位置。 字
URL的获取等。 Coordinator:HetuEngine服务的资源协调者,负责SQL解析和优化等事务。 Worker:负责执行任务和处理数据。 Connector:HetuEngine访问数据库的接口,HetuEngine通过Connector的驱动连接数据源,读取数据源元数据和对数据进行增删改查等操作。
的字段名。 操作:配置操作符。 比较值:配置比较值,可直接输入值或输入“#{已存在的字段名}”格式引用字段的具体值。 map 是 无 数据处理规则 首先判断条件是否成立。如果成立,更新字段的值;如果不成立,则不更新。 当更新字段为数值类型时,更新值需要为数值。 当更新字段为字符串类型时,更新操作不能为“-”。
当大面积shuffle文件损坏后,会引起大批量task失败,然后进行job重试。重试前Spark会将写表分区文件的句柄关闭,大批量task关闭句柄时HDFS无法及时处理。在task进行下一次重试时,句柄在NameNode端未被及时释放,即会发生"Failed to CREATE_FILE"异常。 这种现象
配置的长度截取,“类型”为“CHAR”时实际长度不足则空格补齐,“类型”为“VARCHAR”时实际长度不足则不补齐。 map 是 无 数据处理规则 按照输入字段的长度依次截取源文件,生成字段。 当字段的值与实际的类型不匹配时,该行数据会成为脏数据。 配置字段分割长度,大于原字段值
的字段名。 操作:配置操作符。 比较值:配置比较值,可直接输入值或输入“#{已存在的字段名}”格式引用字段的具体值。 map 是 无 数据处理规则 首先判断条件是否成立。如果成立,更新字段的值;如果不成立,则不更新。 当更新字段为数值类型时,更新值需要为数值。 当更新字段为字符串类型时,更新操作不能为“-”。
大值所在记录无法导入。 id 分区列空值 配置对数据库列中为null值记录的处理方式。 值为“true”时,分区列的值为null的数据会被处理; 值为“false”时,分区列的值为null的数据不会被处理。 true 是否指定分区列 是否指定分区列。 true 设置数据转换 单击
大值所在记录无法导入。 id 分区列空值 配置对数据库列中为null值记录的处理方式。 值为“true”时,分区列的值为null的数据会被处理; 值为“false”时,分区列的值为null的数据不会被处理。 true 是否指定分区列 是否指定分区列。 true 设置数据转换 单击
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
URL的获取等。 Coordinator:HetuEngine服务的资源协调者,负责SQL解析和优化等事务。 Worker:负责执行任务和处理数据。 Connector:HetuEngine访问数据库的接口,HetuEngine通过Connector的驱动连接数据源,读取数据源元数据和对数据进行增删改查等操作。
SQL和DataFrame Spark SQL在不同DB都可以显示临时表 如何在Spark命令中指定参数值 SparkSQL建表时的目录权限 为什么不同服务之间互相删除UDF失败 Spark SQL无法查询到Parquet类型的Hive表的新插入数据 cache table使用指导
该例子有两种实现模式,其中实现1的逻辑如图1所示,实现2的逻辑如图2所示。 图1 实现1逻辑 实现1的逻辑说明 : 根据车牌号聚合该车通过的所有收费站并排序,处理后数据如下: 车牌号1,[(通过时间,收费站3),(通过时间,收费站2),(通过时间,收费站4),(通过时间,收费站5)] 标识该收费站是这辆车通过的第几个收费站。
该例子有两种实现模式,其中实现1的逻辑如图1所示,实现2的逻辑如图2所示。 图1 实现1逻辑 实现1的逻辑说明 : 根据车牌号聚合该车通过的所有收费站并排序,处理后数据如下: 车牌号1,[(通过时间,收费站3),(通过时间,收费站2),(通过时间,收费站4),(通过时间,收费站5)] 标识该收费站是这辆车通过的第几个收费站。
Manager页面,请参考6~9。如需对安全组规则进行查看,修改和删除操作,请单击“管理安全组规则”。 自动获取的访问公网IP与用户本机IP不一致,属于正常现象,无需处理。 9022端口为knox的端口,需要开启访问knox的9022端口权限,才能访问MRS Manager服务。 勾选“我确认xx.xx.xx
如果不再使用某条策略,可单击按钮删除该策略。 Spark2x表数据脱敏 Ranger支持对Spark2x数据进行脱敏处理(Data Masking),可对用户执行的select操作的返回结果进行处理,以屏蔽敏感信息。 修改服务端和客户端spark.ranger.plugin.masking.enable参数值为true。
如果不再使用某条策略,可单击按钮删除该策略。 Spark2x表数据脱敏 Ranger支持对Spark2x数据进行脱敏处理(Data Masking),可对用户执行的select操作的返回结果进行处理,以屏蔽敏感信息。 修改服务端和客户端spark.ranger.plugin.masking.enable参数值为true。
SQL和DataFrame Spark SQL ROLLUP和CUBE使用的注意事项 Spark SQL在不同DB都可以显示临时表 如何在Spark命令中指定参数值 SparkSQL建表时的目录权限 为什么不同服务之间互相删除UDF失败 Spark SQL无法查询到Parquet类型的Hive表的新插入数据
如果Hive UDF入参为null,系统调用Hive UDF将直接返回null,不会解析null作为入参的Hive UDF逻辑,这可能导致处理null值的Hive UDF执行结果与Hive执行结果不一致。 需要在maven工程中添加hive-exec-3.1.1的依赖,可从Hive服务安装目录下获取。