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Sqlline接口介绍 用户可以直接使用sqlline.py在服务端对HBase进行SQL操作。 Phoenix的sqlline接口与开源社区保持一致。 详情请参见http://phoenix.apache.org/。 此版本不包含开源社区中Phoenix二级索引特性。 父主题：
通过Sqoop从Hive导出数据到MySQL 8.0时报数据格式错误 本章节仅适用于MRS 3.1.0版本集群。 用户问题 MRS 3.1.0集群Sqoop从Hive导出数据到MySQL 8.0时报数据格式错误。 问题现象 原因分析 通过日志判断得知是格式异常。 处理步骤 确认分
运行Manager应用报错“authorize failed” 问题 运行应用程序时，操作失败，日志显示如图1所示。 图1 操作失败日志 回答 可能的原因为用户名、密码的配置错误。 可排查“UserInfo.properties”文件中“username”和“password”的值是否配置正确。 父主题：
量大，在集群数据同步限定时间内不能完成同步过程，导致超时，各个ZooKeeper Server启动失败。 参考修改集群服务配置参数章节，进入ZooKeeper服务“全部配置”页面。不断尝试调大ZooKeeper配置文件“zoo.cfg”中的“syncLimit”和“initLim
准备ClickHouse应用开发和运行环境 根据场景开发工程 提供样例工程，帮助用户快速了解ClickHouse各部件的编程接口。 导入并配置ClickHouse样例工程 运行程序及查询结果 用户可以直接通过运行结果查看应用程序运行情况。 在本地Windows环境中调测ClickHouse应用（MRS
通过API提交Spark作业后作业状态为error 用户问题 使用API提交Spark作业后，作业状态显示为error。 问题现象 修改“/opt/client/Spark/spark/conf/log4j.properties”中的日志级别，使用API V1.1接口作业提交后，状态显示为error。
当Streaming DataFrame/Dataset中有新的可用数据时，outputMode用于配置写入Streaming接收器的数据。 object kafkaSessionization { def main(args: Array[String]): Unit = {
java:363) 数据目录中数据块的数量会显示为Metric。用户可以通过以下URL对该值进行监视http://<datanode-ip>:<http-port>/jmx，如果该值超过4倍的限定值（4*1M），建议用户配置多个驱动器并重新启动HDFS。 恢复步骤： 在DataNode上配置多个数据目录。
没有reduce阶段的insert任务，将会多出reduce阶段，用于收集统计信息。 本章节适用于MRS 3.x及后续版本。 前提条件 已登录Hive客户端，具体操作请参见Hive客户端使用实践。 操作步骤 在Manager界面Hive组件的配置中搜索“hive.cbo.enab
java:5916) 问题根因： 执行balance需要使用管理员账户 解决方法 安全版本 使用hdfs或者其他属于supergroup组的用户认证后，执行balance 普通版本 执行HDFS的balance命令前，需要在客户端执行su - hdfs命令。 问题2：执行balan
是由spark用户启动的，因此其用户也是spark用户，且当前无法实现在运行时将Beeline端的用户透传到executor，因此使用非spark用户时需要对文件进行更改owner为Beeline端的用户，即实际用户。 如果查询的数据是大量的小文件将会产生大量map操作，从而导
集群外节点安装客户端上传HDFS文件失败 用户问题 集群外节点安装客户端使用hdfs命令上传文件失败。 问题现象 在集群节点上安装客户端，在该客户端使用hdfs命令上传一个文件，报如下错误： 图1 上传文件报错 原因分析 从错误截图可以看到报错是no route to host，且报错信息里面有192
rmat，OutputFormat) MapReduce框架根据用户指定的InputFormat切割数据集，读取数据，并提供给map任务多条键值对进行处理，决定并行启动的map任务数目。MapReduce框架根据用户指定的OutputFormat，把生成的键值对输出为特定格式的数据。
待创建的表的名称。该表用于加载数据进行分析。 表名由字母、数字、下划线组成。 productdb 数据库名称。该数据库将与其中的表保持逻辑连接以便于识别和管理。 数据库名称由字母、数字、下划线组成。 productName storeCity storeProvince procuctCategory
domain.socket.path”)，该目录默认权限是750。而当前Linux用户没有权限操作该目录。 上述问题可通过执行以下方法解决： 方法一：创建新用户(推荐使用)。 通过Manager页面创建新的用户，该用户属组中默认包含ficommon组。 [root@xxx-xxx-xxx-xxx
量大，在集群数据同步限定时间内不能完成同步过程，导致超时，各个ZooKeeper Server启动失败。 参考修改集群服务配置参数章节，进入ZooKeeper服务“全部配置”页面。不断尝试调大ZooKeeper配置文件“zoo.cfg”中的“syncLimit”和“initLim
thriftserver服务的一部分，是由spark用户启动的，因此其用户也是spark用户，且当前无法实现在运行时将beeline端的用户透传到executor，因此使用非spark用户时需要对文件进行更改owner为beeline端的用户，即实际用户。 父主题： SQL和DataFrame调优
HetuEngine域名修改后需要做什么 问题 用户修改域名后，会导致已安装的客户端配置和数据源配置失效，且新创建的集群不可用。对接不同域的数据源时，HetuEngine会自动的合并krb5.conf文件。域名修改后，kerberos认证的域名会发生变化，所以此前对接的数据源信息会失效。
println(result); spark.stop(); } 上面是简单示例，其它sparkSQL特性请参见如下链接：http://archive.apache.org/dist/spark/docs/3.3.1/sql-programming-guide
中恢复。这里主要介绍Yarn模式下的HA方案。 Flink支持HA模式和Job的异常恢复。这两项功能高度依赖ZooKeeper，在使用之前用户需要在“flink-conf.yaml”配置文件中配置ZooKeeper，配置ZooKeeper的参数如下： high-availability:
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