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cache table使用指导 问题 cache table的作用是什么？cache table时需要注意哪些方面？ 回答 Spark SQL可以将表cache到内存中，并且使用压缩存储来尽量减少内存压力。通过将表cache，查询可以直接从内存中读取数据，从而减少读取磁盘带来的内存开销。
x及之后版本） 用户分类 MRS集群提供以下3类用户，请系统管理员定期修改密码，不建议使用默认密码。 用户类型 使用说明 系统用户 通过FusionInsight Manager创建，是系统操作运维与业务场景中主要使用的用户，包含两种类型： “人机”用户：用于在FusionInsight M
<inputPath>是2.b创建的目录。 提交作业时，建议使用默认spark on yarn（即5中的--master yarn-client）模式。开源支持spark standalone模式提交，但不推荐使用，该模式资源使用率低，并且使用HTTP，可能存在安全风险。 （可选）在bin目
Hue提供了文件浏览器功能，使用户可以通过界面图形化的方式使用HDFS。 Hue界面主要用于文件、表等数据的查看与分析，禁止通过Hue界面对操作对象进行删除等高危管理操作。如需操作，建议在确认对业务没有影响后通过各组件的相应操作方法进行处理，例如使用HDFS客户端对HDFS文件进行操作，使用Hive客户端对Hive表进行操作。
MRS集群如何使用公网访问Presto 用户问题 用户调测Presto JDBC样例代码，需要使用公网访问Presto。 问题分析 登录MRS Manager上查看Presto全部配置，Coordinator角色配置： PRESTO_COORDINATOR_FLOAT_IP = 内网IP地址
Spark客户端使用实践 本章节提供从零开始使用Spark2x提交spark应用程序，包括Spark Core及Spark SQL。其中，Spark Core为Spark的内核模块，主要负责任务的执行，用于编写spark应用程序；Spark SQL为执行SQL的模块。 场景说明
Flink客户端使用实践 本节提供使用Flink运行wordcount作业的操作指导。 使用Flink客户端前提条件 MRS集群中已安装Flink组件。 集群正常运行，已安装集群客户端，例如安装目录为“/opt/hadoopclient”。以下操作的客户端目录只是举例，请根据实际安装目录修改。
在Hue WebUI使用文件浏览器 操作场景 用户需要使用图形化界面管理HDFS文件时，可以通过Hue完成任务。 Hue界面主要用于文件、表等数据的查看与分析，禁止通过Hue界面对操作对象进行删除等高危管理操作。如需操作，建议在确认对业务没有影响后通过各组件的相应操作方法进行处理
操作步骤 使用omm用户登录安装了Hive服务的节点，执行以下命令进入Hive安装目录。 cd ${BIGDATA_HOME}/FusionInsight_HD_*/install/FusionInsight-Hive-*/hive-*/bin Hive异常文件定位定界工具使用方式如下：
在Hue WebUI使用文件浏览器 操作场景 用户需要使用图形化界面管理HDFS文件时，可以通过Hue完成任务。 Hue界面主要用于文件、表等数据的查看与分析，禁止通过Hue界面对操作对象进行删除等高危管理操作。如需操作，建议在确认对业务没有影响后通过各组件的相应操作方法进行处理
快速使用Flume采集节点日志 Flume支持将采集的日志信息导入到Kafka。 前提条件 已创建开启Kerberos认证的包含Flume、Kafka等组件的流式集群。可参考购买自定义集群。 已配置网络，使日志生成节点与流集群互通。 使用Flume客户端 普通集群不需要执行2-6。
BulkPut接口使用 场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去使用HBase，将构建的RDD写入HBase中。 数据规划 在客户端执行hbase shell，进入HBase命令行，使用下面的命令创建样例代码中要使用的HBase表： create
BulkPut接口使用 场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去使用HBase，将构建的RDD写入HBase中。 数据规划 在客户端执行hbase shell，进入HBase命令行，使用下面的命令创建样例代码中要使用的Hase表： create
BulkPut接口使用 场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去使用HBase，将构建的RDD写入HBase中。 数据规划 在客户端执行hbase shell，进入HBase命令行，使用下面的命令创建样例代码中要使用的HBase表： create
BulkPut接口使用 场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去使用HBase，将构建的RDD写入HBase中。 数据规划 在客户端执行hbase shell，进入HBase命令行，使用下面的命令创建样例代码中要使用的Hase表： create
使用spark-sql操作Hudi表 本章节仅适用于MRS 3.5.0-LTS及之后版本。 操作场景 本章节主要介绍通过spark-sql使用Hudi功能。 前提条件 在Manager界面创建用户并添加hadoop和hive用户组，主组加入hadoop。 操作步骤 下载并安装Hu
从零开始使用Spark SQL Spark提供类似SQL的Spark SQL语言操作结构化数据，本章节提供从零开始使用Spark SQL，创建一个名称为src_data的表，然后在src_data表中每行写入一条数据，最后将数据存储在“mrs_20160907”集群中。再使用SQL
SHOW语法使用概要 SHOW语法主要用来查看数据库对象的相关信息，其中LIKE子句用来对数据库对象过滤，匹配规则如下，具体示例可参考SHOW TABLES： 规则1：_可以用来匹配单个任意字符。 规则2：%可以用来匹配0个或者任意个任意字符。 规则3：* 可以用来匹配0个或者任意个任意字符。
使用Spark Shell创建Hudi表 本章节仅适用于MRS 3.3.1-LTS及之前版本。 操作场景 本章节主要介绍了如何通过spark-shell使用Hudi功能。 使用Spark数据源，通过代码段展示如何插入和更新Hudi的默认存储类型数据集COW表，以及每次写操作之后如何读取快照和增量数据。
数据存储和读取的位置 支持哪些查询方式 能否并发式访问数据 能不能使用索引 是否可以执行多线程请求 数据复制使用的参数 其中MergeTree和Distributed是ClickHouse表引擎中最重要，也是最常使用的两个引擎，本文将重点进行介绍。 其他表引擎详细可以参考官网链接：https://clickhouse
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