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1接口为基础，在功能上做了如下功能增强： 支持安全集群提交作业。 支持HiveSql、Spark python和Flink作业。 支持SparkSql和SparkScript结果查询。 整体API及对应功能列表详见API概览。
在开始开发应用前，需要了解Hive的基本概念。 Hive应用开发常用概念 准备开发和运行环境 Hive的应用程序支持使用Java、Python两种语言进行开发。推荐使用Eclipse工具，请根据指导完成不同语言的开发环境配置。 Hive应用开发环境简介 根据场景开发工程 提供了Java、Python两种不同语言的样
KeytabFile /opt/Bigdata/third_lib/CDL/user_libs/cdluser.keytab Principal cdluser Description - 参数配置完成后，单击“测试连接”，检查数据连通是否正常。 连接校验通过后，单击“确定”完成数据连接创建。 （可选）选择“ENV管理
map-reduce action的名称 resourceManager MapReduce ResourceManager地址 name-node HDFS NameNode地址 queueName 任务处理时使用的MapReduce队列名 mapred.mapper.class Mapper类名
B的Pending Compaction预估总大小小于或等于阈值，则告警恢复。 Pending Compaction预估总大小阈值：取如下两个参数的最小值。 state.backend.rocksdb.soft-pending-compaction-bytes-limit，默认值64GB
过50MB的时候，会自动压缩，压缩后的日志文件名规则为：“<原有日志名>-<yyyy-mm-dd_hh-mm-ss>.[编号].log.zip”。最多保留最近的20个压缩文件，压缩文件保留个数可以在Manager界面中配置。 表1 Flume日志列表 日志类型 日志文件名 描述 运行日志
//xxx.xxx.xxx.xxx:21050;auth=KERBEROS;principal=impala/hadoop.hadoop.com@HADOOP.COM;user.principal=impala/hadoop.hadoop.com;user.keytab=conf/impala
向量化执行引擎 ClickHouse利用CPU的SIMD指令实现了向量化执行。SIMD的全称是Single Instruction Multiple Data，即用单条指令操作多条数据，通过数据并行以提高性能的一种实现方式 ( 其他的还有指令级并行和线程级并行 )，它的原理是在CPU寄存器层面实现数据的并行操作。
可借助以下方案来了解如何选择索引策略： 可以完全匹配。 场景：有两个索引可用，一个用于col1＆col2，另一个单独用于col1。 在上面的场景中，第二个索引会比第一个索引更好，因为它会使scan的较少索引数据。 如果有多个候选多列索引，则选择具有较少索引列的索引。 场景：有两个索引可用，一个用于col1＆co
参数及参数说明 参数名称 参数说明 url jdbc:XXX://HSBroker1_IP:HSBroker1_Port,HSBroker2_IP:HSBroker2_Port,HSBroker3_IP:HSBroker3_Port/catalog/schema?serviceDiscoveryMode=hsbroker
DefaultChannelPipeline.sendUpstream(DefaultChannelPipeline.java:564) at org.jboss.netty.channel.DefaultChannelPipeline.sendUpstream(DefaultChannelPipeline
DefaultChannelPipeline.sendUpstream(DefaultChannelPipeline.java:564) at org.jboss.netty.channel.DefaultChannelPipeline.sendUpstream(DefaultChannelPipeline
KeytabFile /opt/Bigdata/third_lib/CDL/user_libs/cdluser.keytab Principal cdluser Description - 参数配置完成后，单击“测试连接”，检查数据连通是否正常。 连接校验通过后，单击“确定”完成数据连接创建。 （可选）选择“ENV管理
KeytabFile /opt/Bigdata/third_lib/CDL/user_libs/cdluser.keytab Principal cdluser Description - 参数配置完成后，单击“测试连接”，检查数据连通是否正常。 连接校验通过后，单击“确定”完成数据连接创建。 （可选）选择“ENV管理
conf”和“hive-site.xml”中的Keytab和principal的值相同。 表3 参数说明 参数名称 含义 默认值 spark.kerberos.principal 具有Spark操作权限的principal。请联系MRS集群管理员获取对应principal。 - spark.kerberos.keytab
tData2kafka.sql" # file_path = os.getcwd() + "/../../../../yarnship/insertData2kafka.sql" # file_path = "/opt/client/Flink/flink/con
conf”和“hive-site.xml”中的Keytab和principal的值相同。 表3 参数说明 参数名称 含义 默认值 spark.kerberos.principal 具有Spark操作权限的principal。请联系MRS集群管理员获取对应principal。 - spark.kerberos.keytab
创建用户信息表user_info。 在用户信息中新增用户的学历、职称信息。 根据用户编号查询用户姓名和地址。 A业务结束后，删除用户信息表。 表1 用户信息 编号 姓名 性别 年龄 地址 12005000201 A 男 19 A城市 12005000202 B 女 23 B城市 12005000203
2://xxx.xxx.xxx.xxx:21050;auth=noSasl;principal=impala/hadoop.hadoop.com@HADOOP.COM;user.principal=impala/hadoop.hadoop.com;user.keytab=conf/impala
kafka topic name"); System.out.println("<bootstrap.servers> is the ip:port list of brokers"); System.out.println("*****************
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