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Client主要包括三种方式：Java API、Shell、HTTP REST API。 Java API 提供Alluxio文件系统的应用接口，本开发指南主要介绍如何使用Java API进行Alluxio客户端的开发。 Shell 提供shell命令完成Alluxio文件系统的基本操作。 HTTP REST
(__ pc() <= s->code_end()) failed: overflowed buffer”，表示此问题是由JDK导致，需要如何解决？ 回答 修复步骤如下： 在RegionServer启动失败的某个节点执行 su - omm，切换到omm用户。 在omm用户下执行java
创建SQL/JAR作业（流式/批作业） 定义Flink作业的API，包括Flink SQL和Flink Jar作业。 如何创建FlinkServer作业 作业管理 管理创建的作业，包括作业启动、开发、停止、删除和编辑等。 如何创建FlinkServer作业 父主题： 使用Flink
通过该参数可以避免这种情况。 -clear-staging-table 如果该staging-table非空，则通过该参数可以在运行导入前清除staging-table里的数据。 sqoop import（MySQL到Hive表） 登录客户端所在节点。 执行如下命令初始化环境变量。
CLIENT_GC_OPTS="-Xmx1G" 在修改完后，使用如下命令刷新客户端配置，使之生效： source <客户端安装路径>/bigdata_env 问题二：如何设置HDFS客户端运行时的日志级别？ HDFS客户端运行时的日志是默认输出到管理控制台的，其级别默认为INFO。如果需要开启DEBUG级别
cd/opt/client/HDFS/hadoop/hdfs-c-example sourcecomponent_env_C_example 清除之前运行生成的目标文件和可执行文件，运行如下命令。 make clean 执行结果如下： [root@10-120-85-2 hdfs-c-example]#
下面以编写一个AddDoublesUDF为例，说明UDF的编写和使用方法。 功能介绍 AddDoublesUDF主要用来对两个及多个浮点数进行相加。在该样例中可以掌握如何编写和使用UDF。 一个普通UDF必须继承自“org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF”。 一个普通UDF必须
CLIENT_GC_OPTS="-Xmx1G" 在修改完后，使用如下命令刷新客户端配置，使之生效： source <客户端安装路径>/bigdata_env 问题二：如何设置HDFS客户端运行时的日志级别？ HDFS客户端运行时的日志是默认输出到管理控制台的，其级别默认为INFO。如果需要开启DEBUG级别
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
为“/opt/client/Oozie/oozie-client-*/examples”。 如下通过一个Mapreduce工作流的示例演示如何配置文件，并通过Shell命令调用。 场景说明 假设存在这样的业务需求： 每天需要对网站的日志文件进行离线分析，统计出网站各模块的访问频率（日志文件存放在HDFS中）。
为“/opt/client/Oozie/oozie-client-*/examples”。 如下通过一个MapReduce工作流的示例演示如何配置，并通过Shell命令调用。 场景说明 假设存在这样的业务需求： 每天需要对网站的日志文件进行离线分析，统计出网站各模块的访问频率（日志文件存放在HDFS中）。
为“/opt/client/Oozie/oozie-client-*/examples”。 如下通过一个MapReduce工作流的示例演示如何配置文件，并通过Shell命令调用。 场景说明 假设存在这样的业务需求： 每天需要对网站的日志文件进行离线分析，统计出网站各模块的访问频率（日志文件存放在HDFS中）。
WebUI的Flink作业开发界面添加自定义参数“table.optimizer.graph-merge-enabled”为“true”开启Lookup算子复用功能，可参考如何创建FlinkServer作业。 SQL示例： create table hudimor ( uuid varchar(20), name
working.memory.in.mb”和“spark.yarn.executor.memoryOverhead”的值。 详细信息请参考如何在CarbonData中配置非安全内存？ 该内存被数据查询和加载共享。所以如果加载和查询需要同时进行，建议将“carbon.unsafe.working
为“/opt/client/Oozie/oozie-client-*/examples”。 如下通过一个Mapreduce工作流的示例演示如何配置，并通过Shell命令调用。 场景说明 假设存在这样的业务需求： 每天需要对网站的日志文件进行离线分析，统计出网站各模块的访问频率（日志文件存放在HDFS中）。
working.memory.in.mb”和“spark.yarn.executor.memoryOverhead”的值。 详细信息请参考如何在CarbonData中配置非安全内存？ 该内存被数据查询和加载共享。所以如果加载和查询需要同时进行，建议将“carbon.unsafe.working
cd/opt/client/HDFS/hadoop/hdfs-c-example sourcecomponent_env_C_example 清除之前运行生成的目标文件和可执行文件，运行如下命令。 make clean 执行结果如下： [root@10-120-85-2 hdfs-c-example]#
通过该参数可以避免这种情况。 -clear-staging-table 如果该staging-table非空，则通过该参数可以在运行导入前清除staging-table里的数据。 通过sqoop import导入MySQL数据到Hive表 登录客户端所在节点。 执行如下命令初始化环境变量。
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
通过该参数可以避免这种情况。 -clear-staging-table 如果该staging-table非空，则通过该参数可以在运行导入前清除staging-table里的数据。 sqoop import（MySQL到Hive表） 登录Sqoop客户端所在节点。 执行如下命令初始化环境变量。
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