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java类向现有hive表添加新列时。数据库通常不允许将列数据类型按照从高到低的顺序修改，或者数据类型可能与表中已存储/将要存储的数据冲突。如果要修复相同的问题，请尝试设置以下属性： 设置hive.metastore.disallow.in compatible.col.type.changes为false。 父主题：
创建SparkSQL角色 操作场景 该任务指导MRS集群管理员在Manager创建并设置SparkSQL的角色。SparkSQL角色可设置Spark管理员权限以及数据表的数据操作权限。 用户使用Hive并创建数据库需要加入hive组，不需要角色授权。用户在Hive和HDFS中对自
登录Manager，选择“系统设置 > 角色管理 > 添加角色”。 在“角色名称”和“描述”输入角色名字与描述。 设置角色“权限”请参见表1。 Yarn权限： “Cluster Admin Operations”：Yarn管理员权限。 “Scheduler Queue”：队列资源管理。 表1 设置角色 任务场景
选择“系统设置 > 权限配置 > 角色管理”。 单击“添加角色”，输入“角色名称”和“描述”。 设置角色“权限”请参见表1。 “Hive Admin Privilege”：Hive管理员权限。如需使用该权限，在执行SQL语句时需要先执行set role admin来设置权限。 “Hive
和删除文件/文件夹；HDFS还有其他的业务处理，例如设置文件权限等，其他操作可以在掌握本代码样例之后，再扩展学习。 本代码样例讲解顺序为： HDFS初始化 创建目录 写文件 追加文件内容 读文件 删除文件 删除目录 多线程 设置存储策略 Colocation 开发思路 根据前述场
在“下载路径”选择“远端主机”。 将“主机IP”设置为新申请的弹性云服务器的IP地址，设置“主机端口”为“22”，并将“存放路径”设置为“/tmp”。 如果使用SSH登录ECS的默认端口“22”被修改，请将“主机端口”设置为新端口。 “保存路径”最多可以包含256个字符。 “登录用户”设置为“root”。 如
后读取，这就导致yarn-cluster模式设置的应用名不生效。 解决措施： 在spark-submit脚本提交任务时用--name设置应用名和sparkconf.setAppName(appname)里面的应用名一样。 比如代码里设置的应用名为Spark Pi，用yarn-cl
最常见的无法提交任务原因是认证失败， 还有可能是参数设置不正确。 问题2： 集群默认会把分析节点的hadoop相关jar包添加到任务的classpath中，如果提示yarn的包找不到，一般都是因为hadoop的相关配置没有设置。 问题3： 常见的场景是使用--files上传了user
被分配到该节点上。 设置目录/文件的标签表达式 在HDFS参数配置页面配置“path2expression”，配置HDFS目录与标签的对应关系。当配置的HDFS目录不存在时，也可以配置成功，新建不存在的同名目录，已设置的标签对应关系将在30分钟之内被继承。设置了标签的目录被删除后
HBase参数说明 参数 参数说明 参数值 hbase.regionserver.hfile.durable.sync 设置是否启用Hfile耐久性以将数据持久化到磁盘。若将该参数设置为true，由于每个Hfile写入HBase时都会被hadoop fsync同步到磁盘上，则HBase性能将受到影响。
在作业开发界面进行作业开发。 可以单击上方“语义校验”对输入内容校验，单击“SQL格式化”对SQL语句进行格式化。 作业SQL开发完成后，请参考表1设置基础参数，还可根据需要设置自定义参数，然后单击“保存”。 表1 基础参数 参数名称 参数描述 并行度 并行数量。 算子最大并行度 算子最大的并行度。 JobManager内存（MB）
和删除文件/文件夹；HDFS还有其他的业务处理，例如设置文件权限等，其他操作可以在掌握本代码样例之后，再扩展学习。 本代码样例讲解顺序为： HDFS初始化 创建目录 写文件 追加文件内容 读文件 删除文件 删除目录 多线程 设置存储策略 Colocation 开发思路 根据前述场
和删除文件/文件夹；HDFS还有其他的业务处理，例如设置文件权限等，其他操作可以在掌握本代码样例之后，再扩展学习。 本代码样例讲解顺序为： HDFS初始化 创建目录 写文件 追加文件内容 读文件 删除文件 删除目录 多线程 设置存储策略 Colocation 开发思路 根据前述场
后读取，这就导致yarn-cluster模式设置的应用名不生效。 解决措施： 在spark-submit脚本提交任务时用--name设置应用名和sparkconf.setAppName(appname)里面的应用名一样。 比如代码里设置的应用名为Spark Pi，用yarn-cl
如何配置Kafka客户端shell命令日志 用户问题 如何设置客户端shell命令的日志输出级别？ 处理步骤 以客户端安装用户，登录安装Kafka客户端的节点。 切换到Kafka客户端安装目录，例如“/opt/client”。 cd /opt/client 切换到Kafka客户端配置目录。
被分配到该节点上。 设置目录/文件的标签表达式 在HDFS参数配置页面配置“path2expression”，配置HDFS目录与标签的对应关系。当配置的HDFS目录不存在时，也可以配置成功，新建不存在的同名目录，已设置的标签对应关系将在30分钟之内被继承。设置了标签的目录被删除后
watch=true”来打开动态设置日志级别的功能。进程启动后，就可以通过修改进程对应的log4j配置文件，来调整日志打印级别。 目前支持动态设置日志级别功能的有：Driver日志、Executor日志、AM日志、JobHistory日志、JDBCServer日志。 允许设置的日志级别是：FA
后读取，这就导致yarn-cluster模式设置的应用名不生效。 解决措施： 在spark-submit脚本提交任务时用--name设置应用名和sparkconf.setAppName(appname)里面的应用名一样。 例如代码里设置的应用名为Spark Pi，用yarn-cl
后读取，这就导致yarn-cluster模式设置的应用名不生效。 解决措施： 在spark-submit脚本提交任务时用--name设置应用名和sparkconf.setAppName(appname)里面的应用名一样。 比如代码里设置的应用名为Spark Pi，用yarn-cl
后读取，这就导致yarn-cluster模式设置的应用名不生效。 解决措施： 在spark-submit脚本提交任务时用--name设置应用名和sparkconf.setAppName(appname)里面的应用名一样。 比如代码里设置的应用名为Spark Pi，用yarn-cl
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