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Manager，选择“集群 > 服务 > LdapServer”。 在概览页面右上角选择 “更多 > 修改数据库密码”，在弹出窗口中输入当前登录的用户密码确认身份，单击“确定”。 在“修改密码”对话框的“用户信息”中选择需要修改密码的用户名。 在“旧密码”输入旧密码，“新密码”和“确认密码”输入新密码。
如果目标表存在该分区，将分区替换到目标表，到集群的每个节点上执行如下语法： ALTER TABLE table_dest REPLACE PARTITION partition_expr FROM table_source; 如果目标表不存在该分区，将分区增加到目标表，到集群的每个节点上执行如下语法： ALTER
根据table1表数据的key值去table2表做查询。 把前两步相应的数据记录做相加操作。 把上一步骤的结果写到table2表。 打包项目 通过IDEA自带的Maven工具，打包项目，生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中编包并运行Spark程序。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录（例如“
分布式表创建规则： 创建Distributed表时需加上on cluster cluster_name，这样建表语句在某一个ClickHouse实例上执行一次即可分发到集群中所有实例上执行。 分布式表通常以本地表加“_all”命名。它与本地表形成一对多的映射关系，之后可以通过分布式表代理操作多张本地表。
操作Avro格式数据 场景说明 用户可以在Spark应用程序中以数据源的方式去使用HBase，本例中将数据以Avro格式存储在HBase中，并从中读取数据以及对读取的数据进行过滤等操作。 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：
生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中调测Spark应用。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录（例如“$SPARK_HOME” ）下。 将user.keytab、krb5.conf 两个文件上传客户端所在服务器上（文件上传的路径需要和生成的jar包路径一致）。
实例所属租户，新建计算实例只能选择无计算实例的租户。 在“所属租户”下拉列表中选取。 实例部署超时时间(秒) 通过Yarn Service部署启动计算实例的超时时间。从启动计算实例开始计时，当超过该时间后，如果计算实例仍在“创建中”或“启动中”，则该计算实例状态会显示为“错误”，同时会停止Yarn上正在创建或启动中的计算实例。
操作Avro格式数据 场景说明 用户可以在Spark应用程序中以数据源的方式去使用HBase，本例中将数据以Avro格式存储在HBase中，并从中读取数据以及对读取的数据进行过滤等操作。 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：
场景二：NameNode启动时，启动超时后启动失败，原生页面无法打开。 原因分析 在NameNode运行日志（/var/log/Bigdata/hdfs/nn/hadoop-omm-namenode-XXX.log）中搜索“WARN”，可以看到有大量时间在垃圾回收，如下例中耗时较长63s。 2017-01-22
分布式表创建规则： 创建Distributed表时需加上on cluster cluster_name，这样建表语句在某一个ClickHouse实例上执行一次即可分发到集群中所有实例上执行。 分布式表通常以本地表加“_all”命名。它与本地表形成一对多的映射关系，之后可以通过分布式表代理操作多张本地表。
Boolean 参数解释： 自定义自动化脚本是否只运行在主Master节点上。 约束限制： 不涉及 取值范围： true：自定义自动化脚本只运行在主Master节点上。 false：自定义自动化脚本可运行在所有Master节点上。 默认取值： false fail_action 是
Server在启动的时候，会启动一个SparkSQL的应用程序，而通过JDBC连接进来的客户端共同分享这个sparkSQL应用程序的资源，也就是说不同的用户之间可以共享数据。ThriftServer启动时还会开启一个侦听器，等待JDBC客户端的连接和提交查询。所以，在配置Thri
ght Manager界面。 重启相关组件。 在MRS控制台，选择“现有集群”，单击集群名称进入集群详情页面。单击“组件管理”，选择需要重启的服务，进入服务页面。在“服务状态”页签单击“更多”，选择“重启服务”或“滚动重启服务”。 在FusionInsight Manager界面，选择“集群
Key（SK）。 用户已经在账号的对象存储服务（OBS）中创建了并行文件系统。 在MRS Manager，单击“系统设置”。 单击“维护”下方的“日志导出”。 “服务”选择服务，“主机”填写服务所部署主机的IP，“开始时间”与“结束时间”选择对应的开始与结束时间。 在“导出类型”选择一个
hdfsDisconnect(fs); 准备运行环境 在节点上安装客户端，例如安装到“/opt/client”目录。 Linux中编译并运行程序 进入Linux客户端目录，运行如下命令导入公共环境变量： cd/opt/client sourcebigdata_env 在该目录下用hdfs用户进行命令行认证，用户密码请咨询集群管理员。
Oozie连接DBservice失败或者存储在DBService中的数据遭到破坏 请参考4。 18003 HDFS服务异常 Oozie连接HDFS失败或者存储在HDFS中的数据遭到破坏 请参考7。 18005 Mapreduce服务异常 Yarn服务异常 请参考11。 检查DBService服务。 在FusionInsight
ee引擎与ZooKeeper实现了复制表机制，用户在创建表时可以通过指定引擎选择该表是否高可用，每张表的分片与副本都是互相独立的。 同时ClickHouse依靠Distributed引擎实现了分布式表机制，在所有分片（本地表）上建立视图进行分布式查询，使用很方便。ClickHou
hdfsDisconnect(fs); 准备运行环境 在节点上安装客户端，例如安装到“/opt/client”目录。 Linux中编译并运行程序 进入Linux客户端目录，运行如下命令导入公共环境变量： cd/opt/client sourcebigdata_env 在该目录下用hdfs用户进行命令行认证，用户密码请咨询集群管理员。
Key-Value的形式输出。 方案架构 生产者（Producer）将消息发布到Kafka主题（Topic）上，消费者（Consumer）订阅这些主题并消费这些消息。 在Kafka集群上一个服务器称为一个Broker。对于每一个主题，Kafka集群保留一个用于缩放、并行化和容错性
更好。 分区表的分区键不允许更新，否则会产生重复数据。 例外场景：超大维度表和超小事实表 特殊情况如存在持续大量新增数据的维度表（表数据量在200G以上或日增长量超过60M）或数据量非常小的事实表（表数据量小于10G且未来三至五年增长后也不会超过10G）需要针对具体场景来进行例外处理：
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