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创建FlinkServer数据连接 操作场景 通过数据连接，访问不同的数据服务，当前FlinkServer支持HDFS、Kafka、Redis类型的数据连接。 创建数据连接 访问Flink WebUI，请参考访问FlinkServer WebUI界面。 选择“系统管理 > 数据连接管理”，进入数据连接管理页面。
场景二：当前批次的Carbondata数据文件和.segment文件完整，可恢复。 使用TableStatusRecovery恢复工具，当前工具仅针对非分区表进行恢复。进入Spark客户端节点，执行如下命令： cd 客户端安装路径 source bigdata_env source
开源镜像仓 操作步骤 在IntelliJ IDEA中，打开Maven工具窗口。 在IDEA主页面，选择“View->Tool Windows->Maven”打开“Maven”工具窗口。 图1 打开Maven工具窗口 若项目未通过maven导入，需要执行以下操作： 右键选择单击样例代码项目中的pom文件，选择“Add
部表。 内部表，如果对数据的处理都由Impala完成，则应该使用内部表。在删除内部表时，元数据和数据一起被删除。 外部表，如果数据要被多种工具共同处理，则应该使用外部表，可避免对该数据的误操作。删除外部表时，只删除掉元数据。 根据已有表创建新表，使用CREATE LIKE句式，完全复制原有的表结构，包括表的存储格式。
常见jar包冲突处理方式 问题现象 Spark能对接很多的第三方工具，因此在使用过程中经常会依赖一堆的三方包。而有一些包MRS已经自带，这样就有可能造成代码使用的jar包版本和集群自带的jar包版本不一致，在使用过程中就有可能出现jar包冲突的情况。 常见的jar包冲突报错有： 1、报错类找不到：java
“数据导入”章节适用于MRS 3.x及后续版本。 简介 Loader是实现MRS与外部数据源如关系型数据库、SFTP服务器、FTP服务器之间交换数据和文件的ETL工具，支持将数据或文件从关系型数据库或文件系统导入到MRS服务中。 Loader支持如下数据导入方式： 从关系型数据库导入数据到HDFS/OBS。
和外部表。 内部表，如果对数据的处理都由Hive完成，则应该使用内部表。在删除内部表时，元数据和数据一起被删除。 外部表，如果数据要被多种工具共同处理，则应该使用外部表，可避免对该数据的误操作。删除外部表时，只删除掉元数据。 根据已有表创建新表，使用CREATE LIKE句式，完全复制原有的表结构，包括表的存储格式。
部表。 内部表，如果对数据的处理都由Impala完成，则应该使用内部表。在删除内部表时，元数据和数据一起被删除。 外部表，如果数据要被多种工具共同处理，则应该使用外部表，可避免对该数据的误操作。删除外部表时，只删除掉元数据。 根据已有表创建新表，使用CREATE LIKE句式，完全复制原有的表结构，包括表的存储格式。
和外部表。 内部表，如果对数据的处理都由Hive完成，则应该使用内部表。在删除内部表时，元数据和数据一起被删除。 外部表，如果数据要被多种工具共同处理，则应该使用外部表，可避免对该数据的误操作。删除外部表时，只删除掉元数据。 根据已有表创建新表，使用CREATE LIKE句式，完全复制原有的表结构，包括表的存储格式。
和外部表。 内部表，如果对数据的处理都由Hive完成，则应该使用内部表。在删除内部表时，元数据和数据一起被删除。 外部表，如果数据要被多种工具（如Pig等）共同处理，则应该使用外部表，可避免对该数据的误操作。删除外部表时，只删除掉元数据。 根据已有表创建新表，使用CREATE L
和外部表。 内部表，如果对数据的处理都由Hive完成，则应该使用内部表。在删除内部表时，元数据和数据一起被删除。 外部表，如果数据要被多种工具（如Pig等）共同处理，则应该使用外部表，可避免对该数据的误操作。删除外部表时，只删除掉元数据。 根据已有表创建新表，使用CREATE L
常见jar包冲突处理方式 问题现象 Spark能对接很多的第三方工具，因此在使用过程中经常会依赖一堆的三方包。而有一些包MRS已经自带，这样就有可能造成代码使用的jar包版本和集群自带的jar包版本不一致，在使用过程中就有可能出现jar包冲突的情况。 常见的jar包冲突报错有： 1、报错类找不到：java
ALM-12040 系统熵值不足（2.x及以前版本） 告警解释 每天零点系统检查熵值，每次检查都连续检查五次，首先检查是否启用并正确配置了rng-tools工具，如果没有配置，则继续检查当前熵值，如果五次均小于500，则上报故障告警。 当检查到真随机数方式已经配置或者伪随机数方式中配置了随机数参数
创建FlinkServer作业写入数据至Hive表 本章节适用于MRS 3.1.2及之后的版本。 操作场景 目前FlinkServer对接Hive使用对接metaStore的方式，所以需要Hive开启MetaStore功能。Hive可以作为sink和维表。 本示例以安全模式Kafka为例。
快速使用Hive进行数据分析 Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可将结构化的数据文件映射成一张数据库表，并提供类SQL的功能对数据进行分析处理，通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用，适合用于数据仓库的统计分析。 背景信息
使用JDBC接口提交数据分析任务 功能简介 本章节介绍如何使用JDBC样例程序完成数据分析任务。 样例代码 使用Hive JDBC接口提交数据分析任务，该样例程序在“hive-examples/hive-jdbc-example”的“JDBCExample.java”中，实现该功能的模块如下：
Superior Scheduler REST API接口介绍 功能简介 REST/HTTP是Superior Scheduler在YARN资源管理器主机和YARN资源管理网络服务端口的一部分。通常以address:port as SS_REST_SERVER.的形式指示YARN。
Superior Scheduler REST API接口介绍 功能简介 REST/HTTP是Superior Scheduler在YARN资源管理器主机和YARN资源管理网络服务端口的一部分。通常以address:portasSS_REST_SERVER.的形式指示YARN。
Superior Scheduler REST API接口介绍 功能简介 REST/HTTP是Superior Scheduler在YARN资源管理器主机和YARN资源管理网络服务端口的一部分。通常以address:portasSS_REST_SERVER.的形式指示YARN。
快速使用Hive进行数据分析 Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可将结构化的数据文件映射成一张数据库表，并提供类SQL的功能对数据进行分析处理，通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。 背景信息
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