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配置MRS集群存算分离 MRS存算分离配置流程说明 配置MRS集群通过IAM委托对接OBS 配置MRS集群通过Guardian对接OBS 存算分离常见问题
将datasource表的分区消息存储到Metastore中，并在Metastore中对分区消息进行处理。 优化datasource表，支持对表中分区执行增加、删除和修改等语法，从而增加与Hive的兼容性。 支持在查询语句中，把分区裁剪并下压到Metastore上，从而过滤掉不匹配的分区。 示例如下：
将datasource表的分区消息存储到Metastore中，并在Metastore中对分区消息进行处理。 优化datasource表，支持对表中分区执行增加、删除和修改等语法，从而增加与Hive的兼容性。 支持在查询语句中，把分区裁剪并下压到Metastore上，从而过滤掉不匹配的分区。 示例如下：
Guardian提供了如下表2所示的日志级别。 日志的级别优先级从高到低分别是ERROR、WARN、INFO、DEBUG，程序会打印高于或等于所设置级别的日志，设置的日志等级越高，打印出来的日志就越少。 表2 日志级别 级别 描述 ERROR ERROR表示系统运行的错误信息。 WARN WARN表示当前事件处理存在异常信息。
中使用HiverServer2创建的UDF，如果不及时同步元数据信息，连接HiveServer1的客户端也会提示上述错误信息。 可能原因 多个HiveServer之间或者Hive与Spark之间共用的元数据未同步，导致不同HiveServer实例内存数据不一致，造成UDF不生效。
配置MRS租户 添加MRS租户 添加MRS子租户 为MRS集群用户绑定租户 添加MRS租户资源池 配置资源池的队列容量策略 配置MRS租户队列 父主题： 管理MRS集群租户
Flink用户权限管理 Flink安全认证机制说明 Flink用户权限说明 创建FlinkServer权限角色 配置Flink对接Kafka安全认证 配置Flink认证和加密 父主题： 使用Flink
Kafka用户权限管理 Kafka用户权限说明 创建Kafka权限角色 配置Kafka用户Token认证信息 父主题： 使用Kafka
ClassCastException: X Cannot be cast to X 问题原因 引入的第三方依赖包与Flink中的依赖包有冲突，第三方依赖包中的类不兼容，导致某些函数实例化失败。 解决方法 方法一：排包，排除引入的第三方jar中的冲突包，建议优先使用该方法。 方法二：将flink-conf.yam
通过Spark-sql创建Hudi表或者Hive表，未插入数据前，查询表统计信息为空 问题 通过spark-sql创建Hudi表或者Hive表，未插入数据之前，查询表统计信息都为空。 回答 可以通过以下两种方式生成： 手动通过analyze命令，触发统计信息收集。如果没有插入数据
处理步骤 登录FusionInsight Manager，选择“集群 > 服务 > Doris > 配置 > 全部配置 > FE（角色） > 自定义”，新增自定义参数“broker_timeout_ms”，默认值为10秒，需适当调大该参数值，如1000，并重启配置过期的FE实例。 父主题：
应用程序在Windows环境下运行时，发现连接不上MRS集群，而在Linux环境下（和安装了MRS集群的机器是同一个网络）却运行正常。 回答 由于Kerberos认证需要使用UDP协议，而防火墙做了特殊处理关掉了需要使用的UDP端口，导致应用程序在Windows环境下运行的机器与MRS集群的网络不是完全通畅的，需要
BY (device, day); AggregateFunction类型的字段使用二进制存储，在写入数据时，需要调用*State函数；而在查询数据时，则需要调用相应的*Merge函数。其中，*表示定义时使用的聚合函数。 物化视图创建 CREATE MATERIALIZED VIEW
为什么DataNode无法正常上报数据块 问题 DataNode正常，但无法正常上报数据块，导致存在的数据块无法使用。 回答 当某个数据目录中的数据块数量超过4倍的数据块限定值“1M”时，可能会出现该错误。DataNode会产生相应的错误日志记录，如下所示： 2015-11-05 10:26:32,936 |
针对“<badlines>”标签中的算符和对应的参数类型如表2所示。 表2 算符和对应的参数类型 算符类型 参数类型 && 对应的参数类型应为布尔型。 & 对应的参数类型应为整数。 | 对应的参数类型应为整数。 ^ 对应的参数类型应为整数。 / 对应的参数类型应为数字。 == 对应的参数类型应为字符串。
Impalad（Coordinator）角色的jvm内存要大于或等于Catalog角色的jvm内存 Impala的元数据存放在内存中，Impalad需要从Catalog同步全量元数据，要保证Impala的jvm内存大于Catalog的jvm内存，才可以容纳下这些元数据。 建表时分
"table_test","default") 传入数据库名、表名和自定义的segment列表，获取自定义合并操作会被合并的segment列表，得到的segment列表可以当做getMergedLoadName函数的参数传入： /** * Identifies all segments
管理MRS集群租户 MRS多租户简介 MRS多租户使用流程 配置MRS租户 管理MRS租户资源 切换MRS租户资源调度器 父主题： 管理MRS集群
"table_test","default") 传入数据库名、表名和自定义的segment列表，获取自定义合并操作会被合并的segment列表，得到的segment列表可以当做getMergedLoadName函数的参数传入： /** * Identifies all segments
By也同样存在数据倾斜的问题，设置“hive.groupby.skewindata”为“true”，生成的查询计划会有两个MapReduce Job，第一个Job的Map输出结果会随机的分布到Reduce中，每个Reduce做聚合操作，并输出结果，这样的处理会使相同的Group By
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