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通过Sqoop读取MySQL数据并写parquet文件到OBS时失败 用户问题 通过Sqoop读取MySQL数据，然后直接写到OBS，指定parquet格式时写入报错，不指定parquet时不报错。 问题现象 原因分析 parquet格式不支持hive3，用Hcatalog方式写入。
Web UI页面看到，该任务由于资源不足导致任务没有被执行，表现出任务卡住的现象。 图1 ResourceManager Web UI页面 建议用户执行analyze table语句时加上noscan，其功能与analyze table hivetable2 compute statistics语句相同，具体命令如下：
参考HBase容灾集群业务切换指导。 关闭主集群写功能 下载并安装HBase客户端。 具体请参考安装客户端（3.x及之后版本）章节。 在备集群HBase客户端，以hbase用户执行以下命令指定备集群写数据状态关闭。 kinit hbase hbase shell set_clusterState_standby 界面提示以下信息表示执行成功：
when语句），这种情况下，通过codegen生成的Java代码中函数的大小就可能会超过64KB，从而导致编译失败。 规避措施： 当出现上述问题时，用户可以通过关闭钨丝计划，关闭使用codegen的方式来生成Java代码的功能，从而确保语句的正常执行。即在客户端的“spark-defaults
when语句），这种情况下，通过codegen生成的Java代码中函数的大小就可能会超过64KB，从而导致编译失败。 规避措施： 当出现上述问题时，用户可以通过关闭钨丝计划，关闭使用codegen的方式来生成Java代码的功能，从而确保语句的正常执行。即在客户端的“spark-defaults
d命令行中加入如下参数。 表1 增强BulkLoad效率的配置项 参数 描述 配置的值 -Dimporttsv.mapper.class 用户自定义mapper通过把键值对的构造从mapper移动到reducer以帮助提高性能。mapper只需要把每一行的原始文本发送给reduc
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
有视图。匹配的视图会按字母顺序排列。 目前规则运算表达式支持“*”或“%”用于匹配任何字符，下划线“_”用于匹配一个字符，或“|”用于条件连接两个或多个条件。 示例 SHOW MATERIALIZED VIEWS; hetuengine:tpcds_2gb> SHOW MATERIALIZED
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
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。
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
$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
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
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。
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。
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
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
（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。
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