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框架提交和部署拓扑的场景。本章中描述的jar包的具体版本信息请以实际情况为准。 Flux框架是Storm 0.10.0版本提供的提高拓扑部署易用性的框架。通过Flux框架，用户可以使用yaml文件来定义和部署拓扑，并且最终通过storm jar命令来提交拓扑的一种方式，极大地方便
increment stats <table_name>刷新常用表的统计信息，加速查询 Impala依赖表统计信息对查询消耗的资源做预估，准确的统计信息有利于Impala更合理地解析执行计划，分配资源。 定时进行小文件合并，减少单表的文件数量，提升元数据加载速率 Impala元数据和分区、
10.6补丁安装后，需要重新下载安装全量的客户端，包含Master节点的原始客户端和虚拟私有云的其他节点使用的客户端（即您自行搭建的客户端）。 主备Master节点的原始客户端全量更新，请参见更新客户端配置（2.x及之前版本）。 自行搭建的客户端全量安装方法，请参见安装客户端（2
当集群数据量达到一定规模后，JVM的默认配置将无法满足集群的业务需求，轻则集群变慢，重则集群服务不可用。所以需要根据实际的业务情况进行合理的JVM参数配置，提高集群性能。 操作步骤 参数入口： HBase角色相关的JVM参数需要配置在安装有HBase服务的节点的“${BIGDATA_HO
9.3.1补丁安装后，需要重新下载安装全量的客户端，包含Master节点的原始客户端和虚拟私有云的其他节点使用的客户端（即您自行搭建的客户端）。 主备Master节点的原始客户端全量更新，请参见更新客户端配置（2.x及之前版本）。 自行搭建的客户端全量安装方法，请参见安装客户端（2
检测Yarn内存使用情况 配置场景 针对所提交应用的内存使用无法预估的情况，可以通过修改服务端的配置项控制是否对内存使用进行检测。 若不检测内存使用，Container会占用内存直到内存溢出；若检测内存使用，当内存使用超过配置的内存大小时，相应的Container会被kill掉。 配置描述
检测Yarn内存使用情况 配置场景 针对所提交应用的内存使用无法预估的情况，可以通过修改服务端的配置项控制是否对内存使用进行检测。 如果不检测内存使用，Container会占用内存直到内存溢出；如果检测内存使用，当内存使用超过配置的内存大小时，相应的Container会被kill掉。 配置描述
当集群数据量达到一定规模后，JVM的默认配置将无法满足集群的业务需求，轻则集群变慢，重则集群服务不可用。所以需要根据实际的业务情况进行合理的JVM参数配置，提高集群性能。 操作步骤 参数入口： HBase角色相关的JVM参数需要配置在安装有HBase服务的节点的“${BIGDATA_HO
MRS 3.x之前的版本需要去官网下载第三方的phoenix包，然后进行如下配置，MRS 3.x版本已支持Phoenix，可直接在已安装HBase客户端的节点使用Phoenix，开启了Kerberos认证的集群相关操作请参见Phoenix命令行，未开启Kerberos认证的集群相关操作请参见Phoenix命令行：
通过Hue页面上传大文件时，上传失败。 回答 不建议使用Hue文件浏览器上传大文件，大文件建议使用客户端通过命令上传。 如果必须使用Hue上传，参考以下步骤修改Httpd的参数： 以omm用户登录主管理节点。 执行以下命令编辑“httpd.conf”配置文件。 vi $BIGDATA_HOME/om-serve
通过Hue页面上传大文件时，上传失败。 回答 不建议使用Hue文件浏览器上传大文件，大文件建议使用客户端通过命令上传。 如果必须使用Hue上传，参考以下步骤修改Httpd的参数： 以omm用户登录主管理节点。 执行以下命令编辑“httpd.conf”配置文件。 vi $BIGDATA_HOME/om-serve
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中维护一些状态数据，无需考虑并发对UDF类实例内部状态数据的影响。 使用方法： void
9.3.3补丁安装后，需要重新下载安装全量的客户端，包含Master节点的原始客户端和虚拟私有云的其他节点使用的客户端（即您自行搭建的客户端）。 主备Master节点的原始客户端全量更新，请参见更新客户端配置（2.x及之前版本）。 自行搭建的客户端全量安装方法，请参见安装客户端（2
9.2.2补丁安装后，需要重新下载安装全量的客户端，包含Master节点的原始客户端和虚拟私有云的其他节点使用的客户端（即您自行搭建的客户端）。 主备Master节点的原始客户端全量更新，请参见更新客户端配置（2.x及之前版本）。 自行搭建的客户端全量安装方法，请参见安装客户端（2
0-LTS及之后的版本中，Spark2x服务改名为Spark，服务包含的角色名也有差异，例如JobHistory2x变更为JobHistory。 相关涉及服务名称、角色名称的描述和操作请以实际版本为准。 Spark是一个开源的，并行数据处理框架，能够帮助用户简单、快速的开发大数据应用
原因分析 根据HiveServer的审计日志，确认该任务的开始时间和结束时间。 在上述时间区间内，查找是否有对同一张表或分区进行插入数据的操作。 Hive不支持对同一张表或分区进行并发数据插入，这样会导致多个任务操作同一个数据临时目录，一个任务将另一个任务的数据移走，导致任务失败。 解决办法
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。MRS提供的弹性伸缩能力，可以在突发大数据分析时，及时补充计算
这些函数假定输入字符串包含有效的UTF-8编码的Unicode代码点。不会显式检查UTF-8数据是否有效，对于无效的UTF-8数据，函数可能会返回错误的结果。可以使用from_utf8来更正无效的UTF-8数据。 此外，这些函数对Unicode代码点进行运算，而不是对用户可见的字符（或字形群集
通过客户端可以随机连接其中的任意一个服务进行业务操作。即使集群中一个或多个ThriftServer服务停止工作，也不影响用户通过同一个客户端接口连接其他正常的ThriftServer服务。 配置描述 登录Manager，选择“集群 > 待操作集群的名称 > 服务 > Spark2x
table) 如果数据库下的表由多个用户创建，那么执行Drop database命令会失败，即使执行的用户是数据库的拥有者。 在二级索引中，当父表（parent table）触发时，insert和compaction将在索引表上触发。 如果选择具有过滤条件匹配索引表列的查询，用户应该为父表和索引表提供选择权限。
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