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时，HMaster在启动期间等待所有region server的WAL分割，以避免数据不一致问题。一旦WAL分割完成，HMaster将进行用户region的分配。所以当在集群异常的场景下，WAL分割可能需要很长时间，这取决于多个因素，例如太多的WALs，较慢的I/O，region
支持结构化数据模型 通过结合所有以上属性，Kudu的目标是支持在当前Hadoop存储技术上难以实现或无法实现的应用。 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
DROPPING：索引正在被删除，跳过生成该索引的索引数据，查询数据时无法使用该索引。 基于工具的索引状态修改，支持图1所示的状态转换。 图1 索引状态转换图 场景介绍 用户可以使用全局二级索引工具禁用/启用某个索引。 修改HBase全局二级索引状态 在HBase客户端执行以下命令可禁用/启用某个索引： hbase
$SPARK_CLIENT_HOME/jars/streamingClient/park-streaming-kafka_2.10-1.5.1.jar 用户自己开发的应用程序以及样例工程都支持上述参数。 但是Spark开源社区提供的KafkaWordCount等样例程序，不仅需要添加--jar
OVERWRITE：如果使用了这个关键字，目标表（或分区）的数据将被删除，并使用文件中读取的数据来替代。 限制 如果要加载数据到指定分区，用户必须在partition子句中列出表的所有字段。 不支持复杂类型数据，比如Array，Map等。 不支持外部表（external）。 数据文件的格式应当与目标表的文件格式一样。
的分布在各个节点。增加任务的并行度，充分利用集群机器的计算能力。 操作步骤 任务的并行度可以通过以下四种层次（按优先级从高到低排列）指定，用户可以根据实际的内存、CPU、数据以及应用程序逻辑的情况调整并行度参数。 算子层次 一个算子、数据源和sink的并行度可以通过调用setParallelism()方法来指定，例如
sg.d1.s2)” 和“ example(root.sg.d1.s2, root.sg.d1.s2)”的结果。 带自定义输入参数的查询 用户可以在进行UDF查询的时候，向UDF传入任意数量的键值对参数。键值对中的键和值都需要被单引号或者双引号引起来。 键值对参数只能在时间序列后传入。
sg.d1.s2)” 和“ example(root.sg.d1.s2, root.sg.d1.s2)”的结果。 带自定义输入参数的查询 用户可以在进行UDF查询的时候，向UDF传入任意数量的键值对参数。键值对中的键和值都需要被单引号或者双引号引起来。 键值对参数只能在时间序列后传入。
表1 算子参数说明 参数 含义 类型 是否必填 默认值 分隔符 CSV文件的列分隔符，用于分隔每行的数据。 string 是 , 换行符 用户根据数据实际情况，填写字符串作为换行符。支持任何字符串。默认使用操作系统的换行符。 string 否 \n 文件名是否作为字段 自定义一个
（Scheduler）和应用程序管理器（Applications Manager，ASM）。 ApplicationMaster（AM） 用户提交的每个应用程序均包含一个AM，主要功能包括： 与RM调度器协商以获取资源（用Container表示）。 将得到的资源进一步分配给内部任务。
（Scheduler）和应用程序管理器（Applications Manager，ASM）。 ApplicationMaster（AM） 用户提交的每个应用程序均包含一个AM，主要功能包括： 与RM调度器协商以获取资源（用Container表示）。 将得到的资源进一步分配给内部任务。
（Scheduler）和应用程序管理器（Applications Manager，ASM）。 ApplicationMaster（AM） 用户提交的每个应用程序均包含一个AM，主要功能包括： 与RM调度器协商以获取资源（用Container表示）。 将得到的资源进一步分配给内部任务。
通过Hue创建Sqoop任务将数据从HBase导入HDFS时报错 用户问题 利用Hue的Sqoop操作把HBase中的数据导入HDFS时报错： Caused by: java.lang.ClassNotFoundException: org.apache.htrace.Trace
metastore.uris 选填 Hivemeta uri信息。 根据实际填写 hive_sync.jdbc_url 选填 Hive jdbc链接。 根据实际填写 hive_sync.table 选填 Hive的表名。 根据实际填写 hive_sync.db 选填 Hive的数据库名，默认为default。
（Scheduler）和应用程序管理器（Applications Manager，ASM）。 ApplicationMaster（AM） 用户提交的每个应用程序均包含一个AM，主要功能包括： 与RM调度器协商以获取资源（用Container表示）。 将得到的资源进一步分配给内部任务。
表1 算子参数说明 参数 含义 类型 是否必填 默认值 分隔符 CSV文件的列分隔符，用于分隔每行的数据。 string 是 , 换行符 用户根据数据实际情况，填写字符串作为换行符。支持任何字符串。默认使用操作系统的换行符。 string 否 \n 文件名是否作为字段 自定义一个
JDBCServer长时间运行导致磁盘空间不足 用户问题 连接Spark的JDBCServer服务提交spark-sql任务到yarn集群上，在运行一段时间以后会出现Core节点的数据盘被占满的情况。 问题现象 客户连接Spark的JDBCServer服务提交spark-sql任
设定为2000MB。 对于计算后的调整值低于设定的“minMemory”值的情形，虽然此时配置不会生效但后台仍然会打印出这个调整值，用于为用户提供“minMemory”参数调整的依据，保证配置可以生效。 父主题： Yarn企业级能力增强
能；反之，减少任务并发数，就可以节省资源。 简化数据分片逻辑，不需要考虑“精度丢失”、“类型兼容”和“绑定变量”等问题。 易用性得到增强，用户不需要专门为Loader创建分区列、分区表。 父主题： Loader常见问题
能；反之，减少任务并发数，就可以节省资源。 简化数据分片逻辑，不需要考虑“精度丢失”、“类型兼容”和“绑定变量”等问题。 易用性得到增强，用户不需要专门为Loader创建分区列、分区表。 父主题： Loader常见问题
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