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ol 用于Client与ResourceManager之间。Client通过该协议可实现将应用程序提交到ResourceManager上，查询应用程序的运行状态或者中止应用程序等功能。 表1 ApplicationClientProtocol常用方法 方法 说明 forceKil
解决Hivese提交sql卡顿问题 支持jobhistory查询失败信息接口 解决细粒度权限不生效问题 解决hive on Spark读取数据异常问题 解决Hive on mrs任务执行两次数据量增大问题 解决Hive开启矢量向量化查询有些字符串性能差问题 MRS 1.9.0.5 修复问题列表：
schemaFemaleInfo.registerTempTable("FemaleInfoTable"); // 执行SQL查询 DataFrame femaleTimeInfo = sqlContext.sql("select * from " +
ol 用于Client与ResourceManager之间。Client通过该协议可实现将应用程序提交到ResourceManager上，查询应用程序的运行状态或者中止应用程序等功能。 表1 ApplicationClientProtocol常用方法 方法 说明 forceKil
MRS提供的弹性伸缩能力，可以帮助用户在进行批量分析操作时，将分析节点扩容到指定规模，而计算完毕后，则自动释放计算节点，尽可能的降低使用成本。 平衡突发查询 大数据集群上，由于有大量的数据，企业会经常面临临时的分析任务，例如支撑企业决策的临时数据报表等，都会导致对于资源的消耗在极短时间内剧增。
throws Exception void beforeDestroy() 框架每执行一次UDTF查询，都会构造一个全新的UDF类实例，查询结束时，对应的UDF类实例即被销毁，因此不同UDTF查询（即使是在同一个SQL语句中）UDF类实例内部的数据都是隔离的。可以在UDTF中维护一些状态
规划好新的目录路径，用于保存旧目录中的数据。 准备好MRS集群管理员用户admin。 操作步骤 检查环境。 登录Manager，选择“集群 > 待操作集群的名称 > 服务”查看Yarn的状态“运行状态”是否为“良好”。 是，执行1.c。 否，Yarn状态不健康，执行1.b。 修复Yarn异常，任务结束。 确定修改NodeManager的存储目录场景。
修改LdapServer服务的用户密码为高危操作，需要重启KrbServer和LdapServer服务。重启KrbServer可能会导致集群中的节点短时间内出现执行id命令查询不到用户的现象，请谨慎执行。 修改LDAP用户“cn=pg_search_dn,ou=Users,dc=hadoop,dc=com”的密码
timestamp类型到hive元数据中。该值默认为false，默认将timestamp类型同步为bigInt，默认情况可能导致使用sql查询包含timestamp类型字段的hudi表出现错误。 true 父主题： Hudi常见配置参数
schemaFemaleInfo.registerTempTable("FemaleInfoTable"); // 执行SQL查询 Dataset<ROW> femaleTimeInfo = spark.sql("select * from " +
wordCounts = words.groupBy("word").count() # 开始运行将running counts打印到控制台的查询 query = wordCounts.writeStream\ .outputMode("complete")\
hive_sync.enable指定为false。 指定为false将导致新写入的分区无法同步到Hive Metastore中。由于缺失新写入的分区信息，查询引擎读取该时会丢数。 禁止指定Hudi的索引类型为INMEMORY类型。 该索引仅是为了测试使用。生产环境上使用该索引将导致数据重复。 建表示例
flatMap(_.split(" ")).groupBy("value").count() //开始运行将运行计数打印到控制台的查询。 val query = wordCounts.writeStream .outputMode("complete")
223,372,036,854,775,807。 Decimal 默认值是(10,0)，最大值是(38,38)。 说明： 当进行带过滤条件的查询时，为了得到准确的结果，需要在数字后面加上BD。例如，select * from carbon_table where num = 1234567890123456
schemaFemaleInfo.registerTempTable("FemaleInfoTable"); // 执行SQL查询 Dataset<ROW> femaleTimeInfo = spark.sql("select * from " +
flatMap(_.split(" ")).groupBy("value").count() //开始运行将运行计数打印到控制台的查询。 val query = wordCounts.writeStream .outputMode("complete")
(3 rows) 在Analyze nation表之后： Analyze nation; ANALYZE: 6 rows --查询分析后的结果 SHOW STATS FOR nation; column_name | data_size | distinct_values_count
this.conn = ConnectionFactory.createConnection(conf); } 样例代码中有很多的操作，如建表、查询、删表等，这里只列举了建表testCreateTable和删除表dropTable这2种操作。可参考对应章节样例。 创建表操作所需的Adm
Encoders.STRING()).groupBy("value").count(); //开始运行将运行计数打印到控制台的查询。 StreamingQuery query = wordCounts.writeStream() .outputMode("complete")
wordCounts = words.groupBy("word").count() # 开始运行将running counts打印到控制台的查询 query = wordCounts.writeStream\ .outputMode("complete")\
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