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与Apache Impala的紧密集成，使其成为将HDFS与Apache Parquet结合使用的更好选择。 提供强大而灵活的一致性模型，允许您根据每个请求选择一致性要求，包括用于严格可序列化的一致性的选项。 提供同时运行顺序读写和随机读写的良好性能。 易于管理。 高可用性。
程序会默认为用户添加访问OBS的临时accesskey和secretkey，但是临时accesskey和secretkey有过期时间。 如果需要运行像Flink和SparkStreaming这样的长时作业时，用户可通过“服务配置参数”选项框传入永久的accesskey和secre
ainer的日志聚合到HDFS中，并删除本地日志。详情请参见配置Container日志聚合功能。 然而，开启container日志聚合功能之后，其日志聚合至HDFS目录中，只能通过获取HDFS文件来查看日志。 开源Spark和Yarn服务不支持通过WebUI查看聚合后的日志。 父主题：
或无法实现的应用。 Kudu的应用场景有： 需要最终用户立即使用新到达数据的报告型应用 同时支持大量历史数据查询和细粒度查询的时序应用 使用预测模型并基于所有历史数据定期刷新预测模型来做出实时决策的应用 Kudu与其他组件的关系 Kudu与HBase的关系： Kudu的设计参考了
指定日志路径。 -v 指定日志中的额外信息。 -m <num_maps> 最大的同时运行的执行拷贝的任务数。 -numListstatusThreads 构建被拷贝文件的文件列表时所用的线程数，该选项会提高distcp的运行速度。 -overwrite 覆盖目标位置的文件。 -update
“文件浏览器”的“主页”默认进入当前登录用户的主目录。界面将显示目录中的子目录或文件的以下信息： 表1 HDFS文件属性介绍 属性名 描述 名称 表示目录或文件的名称。 大小 表示文件的大小。 用户 表示目录或文件的属主。 组 表示目录或文件的属组。 权限 表示目录或文件的权限设置。
Filter_Condition(NonIndexCol1) 针对多个列创建的联合索引场景下： 当查询时使用的列（多个），是联合索引所有对应列的一部分或者全部，且列的顺序与联合索引一致时，此索引会被利用来提升查询性能。 例如，针对C1、C2、C3列创建了联合索引，生效的场景包括： Filter_Condition(IndexCol1)
持开启CBO（Cost Based Optimization），系统会自动根据表的统计信息，例如数据量、文件数等，选出合适计划提高多表Join的效率。Hive需要先收集表的统计信息后才能使CBO正确的优化。 CBO优化器会基于统计信息和查询条件，尽可能地使Join顺序达到更优。但
需要启用Ranger鉴权的服务名称”。 在服务“概览”页面右上角单击“更多”，选择“启用Ranger鉴权”。在弹出的对话框中输入密码，单击“确定”，操作成功后单击“完成”。 如果“启用Ranger鉴权”是灰色，表示已开启Ranger鉴权，如图1所示。 已启用Ranger授权的组件（HDFS
executor.memoryOverhead”的值配置为2048 MB以上。 可以使用以下公式进行估算： 数据加载所需内存： (“carbon.number.of.cores.while.loading”的值[默认值 = 6]) x 并行加载数据的表格 x (“offheap.sort.chunk
executor.memoryOverhead”的值配置为2048 MB以上。 可以使用以下公式进行估算： 数据加载所需内存： (“carbon.number.of.cores.while.loading”的值[默认值 = 6]) x 并行加载数据的表格 x (“offheap.sort.chunk
用户基于业务需求可预估资源使用周期。 具有较稳定的业务场景。 需要长期使用资源。 计费周期 包年/包月MRS集群的计费周期是根据您购买的时长来确定的（以UTC+8时间为准）。一个计费周期的起点是您购买的MRS集群启动成功或续费资源的时间（精确到秒），终点则是到期日的23:59:59。 未到期的包年/包月集群也支
在“名称”中输入作业的名称。 在“类型”中选择“导出”。 在“组”中设置作业所属组，默认没有已创建的组，单击“添加”创建一个新的组，输入组的名称，单击“确定”保存。 在“队列”中选择执行该作业的YARN队列。默认值“root.default”。 在“优先级”中选择执行该作业的YARN队列
在“名称”中输入作业的名称。 在“类型”中选择“导出”。 在“组”中设置作业所属组，默认没有已创建的组，单击“添加”创建一个新的组，输入组的名称，单击“确定”保存。 在“队列”中选择执行该作业的YARN队列。默认值“root.default”。 在“优先级”中选择执行该作业的YARN队列
Manager提供系统中各组件的权限集中管理功能。 Manager引入角色的概念，采用RBAC的方式对系统进行权限管理，集中呈现和管理系统中各组件零散的权限功能，并且将各个组件的权限以权限集合（即角色）的形式组织，形成统一的系统权限概念。这样一方面对普通用户屏蔽了内部的权限管理细节，另一方
UI界面主要用于查看Spark应用程序运行情况，推荐使用Google chrome浏览器以获得更好的体验。 Spark主要有两个Web页面。 Spark UI页面，用于展示正在执行的应用的运行情况。 页面主要包括了Jobs、Stages、Storage、Environment、Exe
最小资源：保证租户能获得的资源（有抢占支持）。取值可以是父租户资源的百分比或绝对值。当租户作业量比较少时，资源会自动借给其他租户，当租户能使用的资源不满足最小资源时，可以通过抢占来要回之前借出的资源。 最大资源：租户最多能使用的资源，租户不能得到比最大资源设定更多的资源。取值可以是父租户资源的百分比或绝对值。
Filter_Condition(NonIndexCol1) 针对多个列创建的联合索引场景下： 当查询时使用的列（多个），是联合索引所有对应列的一部分或者全部，且列的顺序与联合索引一致时，此索引会被利用来提升查询性能。 例如，针对C1、C2、C3列创建了联合索引，生效的场景包括： Filter_Condition(IndexCol1)
Filter_Condition(NonIndexCol1) 针对多个列创建的联合索引场景下： 当查询时使用的列（多个），是联合索引所有对应列的一部分或者全部，且列的顺序与联合索引一致时，此索引会被利用来提升查询性能。 例如，针对C1、C2、C3列创建了联合索引，生效的场景包括： Filter_Condition(IndexCol1)
Filter_Condition(NonIndexCol1) 针对多个列创建的联合索引场景下： 当查询时使用的列（多个），是联合索引所有对应列的一部分或者全部，且列的顺序与联合索引一致时，此索引会被利用来提升查询性能。 例如，针对C1、C2、C3列创建了联合索引，生效的场景包括： Filter_Condition(IndexCol1)
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