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MRS如何连接spark-shell？ 用root用户登录集群Master节点。 配置环境变量。 source 客户端安装目录/bigdata_env 如果当前集群已启用Kerberos认证，执行以下命令认证当前用户。如果当前集群未启用Kerberos认证，则无需执行此命令。 kinit
以客户端安装用户，登录安装客户端的节点。 切换到IoTDB客户端安装目录，例如：/opt/client。 cd /opt/client 执行以下命令配置环境变量。 source bigdata_env 首次登录IoTDB客户端前需执行以下步骤生成SSL客户端证书： 执行以下命令生成客户端SSL证书：
from x1 where deviceinformationid='1010'; 在执行数据查询操作后，如果查询结果中某一列的结果含有中文字等非英文字符，会导致查询结果中的列不能对齐，这是由于不同语言的字符在显示时所占的字宽不尽相同。 在Spark-shell上使用CarbonData
认证用的密码写入代码中或者明文存储都有很大的安全风险，建议在配置文件或者环境变量中密文存放，使用时解密，确保安全; // 本示例以密码保存在环境变量中来实现身份验证为例，运行本示例前，请先在本地环境中设置环境变量HETUENGINE_PASSWORD properties
说明 set <key>=<value> 设置特定配置变量（键）的值。 说明： 如果变量名拼错，Beeline不会显示错误。 set 打印由用户或Hive覆盖的配置变量列表。 set -v 打印Hadoop和Hive的所有配置变量。 add FILE[S] <filepath> <filepath>*
FS业务数据也不会被删除。 select查询数据时，会自动添加排查冷分区数据的过滤条件，查询结果将不包含冷分区的数据。 show partitions table查询表下的分区数据时，查询结果将不包含冷分区，可通过show frozen partitions table进行冷冻分区查询。
认证用的密码写入代码中或者明文存储都有很大的安全风险，建议在配置文件或者环境变量中密文存放，使用时解密，确保安全; # 本示例以密码保存在环境变量中来实现身份验证为例，运行本示例前，请先在本地环境中设置环境变量HETUENGINE_PASSWORD password = os.get
-p命令执行报错问题 解决Hue格式化SQL失败问题 解决因Hue和Oozie时区不兼容导致Oozie作业无法提交问题 解决Hue界面执行含变量的Hive SQL时变量值下拉框无法使用的问题 解决Hue连接Hive服务查询时session没有正确关闭导致最终无法查询的问题 解决鲲鹏机型Impala查询Kudu表偶现查询卡顿的问题
FS业务数据也不会被删除。 select查询数据时，会自动添加排查冷分区数据的过滤条件，查询结果将不包含冷分区的数据。 show partitions table查询表下的分区数据时，查询结果将不包含冷分区，可通过show frozen partitions table进行冷冻分区查询。
说明 set <key>=<value> 设置特定配置变量（键）的值。 说明： 若变量名拼错，Beeline不会显示错误。 set 打印由用户或Hive覆盖的配置变量列表。 set -v 打印Hadoop和Hive的所有配置变量。 add FILE[S] <filepath> <filepath>*
已执行打包Storm业务步骤，打出source.jar。 操作步骤 安全模式下，请先进行安全认证。 初始化客户端环境变量。 进入客户端安装目录“/opt/Storm_client”执行以下命令，导入环境变量信息。 source bigdata_env 使用在“准备开发用户”章节创建的开发用户进行安全登录。
钟，制作快照时将到目前为止已经发送的数据的条数保存在UDFState中；从快照中状态恢复时，读取UDFState中的数据条数并重新赋值给count变量。 import java.util import org.apache.flink.streaming.api.checkpoint
钟，制作快照时将到目前为止已经发送的数据的条数保存在UDFState中；从快照中状态恢复时，读取UDFState中的数据条数并重新赋值给count变量。 import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple4; import org.apache
钟，制作快照时将到目前为止已经发送的数据的条数保存在UDFState中；从快照中状态恢复时，读取UDFState中的数据条数并重新赋值给count变量。 import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple4; import org.apache
/sqoop/lib”目录下。 通过sqoop export导出Sqoop表数据到MySQL 登录客户端所在节点。 执行如下命令初始化环境变量。 source /opt/client/bigdata_env 使用sqoop命令操作sqoop客户端。 sqoop export --connect
负载均匀，数据分片的个数和范围与源表的数据无关，而是由源表的存储结构（数据块）确定，颗粒度可以达到“每个数据块一个分区”。 性能稳定，完全消除“数据偏斜”和“绑定变量窥探”导致的“索引失效”。 查询速度快，数据分片的查询速度比用索引快。 水平扩展性好，如果数据量越大，产生的分片就越多，所以只要增加任务的
就可以实施经典的fusion优化，把两个fork/join合为一个；如果连续的变换算子序列都是窄依赖，就可以把很多个fork/join并为一个，不但减少了大量的全局barrier，而且无需物化很多中间结果RDD，这将极大地提升性能。Spark把这个叫做流水线（pipeline）优化。
x集群章节中的步骤3下载对应mysql包。 sqoop export（HDFS到MySQL） 登录客户端所在节点。 执行如下命令初始化环境变量。 source /opt/client/bigdata_env 使用sqoop命令操作sqoop客户端。 sqoop export --connect
钟，制作快照时将到目前为止已经发送的数据的条数保存在UDFState中；从快照中状态恢复时，读取UDFState中的数据条数并重新赋值给count变量。 import java.util import org.apache.flink.streaming.api.checkpoint
钟，制作快照时将到目前为止已经发送的数据的条数保存在UDFState中；从快照中状态恢复时，读取UDFState中的数据条数并重新赋值给count变量。 import java.util import org.apache.flink.streaming.api.checkpoint
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