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hive.server2.authentication 用于指定HiveServer的认证方式，取值范围为“KERBEROS”或“LDAP”，需设置为“LDAP”。 LDAP hive.server2.authentication.ldap.baseDN LDAP服务用户所在的Base
下载”。 在“服务”中勾选操作集群的“HetuEngine”，单击“确定”。 在“主机”中勾选对应角色所在的主机，单击“确定”。 单击右上角的，设置日志收集的“开始时间”和“结束时间”，分别为告警产生时间的前后30分钟，单击“下载”。 请联系运维人员，并发送已收集的故障日志信息。 告警清除
count(distinct) in the query 6 more than the allowed limit 3 若SQL防御规则中设置的动作是“熔断”，系统回显信息可能如下： ERROR ... detailMessage = running_0001 Num of result
实例”，重启该DataNode实例。 检查该告警是否恢复。 是，处理完毕。 否，执行7。 收集故障信息。 在MRS Manager界面，单击“系统设置 > 日志导出”。 请联系运维人员，并发送已收集的故障日志信息。 参考信息 无。 父主题： MRS集群告警处理参考
worker.gc.childopts > worker.gc.childopts > topology.worker.childopts。 如果设置了客户端参数topology.worker.childopts，则该参数会与服务端参数worker.gc.childopts共同配置，但是
hadoop.com", MRS 2.1.x及之前版本： sasl.kerberos.keytab：可通过在MRS Manager界面选择“系统设置 > 用户管理”，在对应用户所在行的“操作”列选择“更多 >下载认证凭据”，保存后解压得到用户的user.keytab文件。 sasl.kerberos
MRS集群部署说明 MRS集群部署方案说明 MRS集群Kerberos认证介绍 MRS集群支持的云服务器规格 父主题： MRS集群规划
MemArtsCC基本原理 MemArtsCC是一个分布式计算侧缓存系统。计算任务运行在计算集群的虚拟机（Virtual Machine, VM）上，数据存储在远端的对象存储（Object Storage Service, OBS）集群中。由于远端OBS的数据访问速度限制，VM上
bin/flink stop <JobID> 取消和停止作业的区别如下： 取消作业：执行“cancel”命令时，指定作业会立即收到cancel()方法调用ASAP。如果调用结束后作业仍然没有停止，Flink会定期开始中断执行线程直至作业停止。 停止作业：“stop”命令仅适用于Flink
bin/flink stop <JobID> 取消和停止作业的区别如下： 取消作业：执行“cancel”命令时，指定作业会立即收到cancel()方法调用ASAP。如果调用结束后作业仍然没有停止，Flink会定期开始中断执行线程直至作业停止。 停止作业：“stop”命令仅适用于Flink
下面代码片段在com.huawei.bigdata.kafka.example.WordCountDemo类的createWordCountStream方法中。 static void createWordCountStream(final StreamsBuilder builder) {
bin/flink stop <JobID> 取消和停止作业的区别如下： 取消作业：执行“cancel”命令时，指定作业会立即收到cancel()方法调用ASAP。如果调用结束后作业仍然没有停止，Flink会定期开始中断执行线程直至作业停止。 停止作业：“stop”命令仅适用于Flink
price + tax FROM Orders WHERE id = 10 WITH语句 WITH子句提供了一种用于更大查询而编写辅助语句的方法。这些语句通常被称为公用表表达式，表达式可以理解为仅针对某个查询而存在的临时视图。 语法： WITH <with_item_definition>
语句，执行3。 使用spark-beeline运行SQL语句，执行4。 执行SQL语句时，需要添加参数“--driver-memory”，设置内存大小，例如： /spark-sql --master=local[4] --driver-memory=512M -f /tpch.sql
Base表，授予权限后可以使用SparkSQL访问HBase表。以授予用户在SparkSQL中查询HBase表的权限为例，操作步骤如下： 设置“spark.yarn.security.credentials.hbase.enabled”为“true”。 在Manager角色界面创
Base表，授予权限后可以使用SparkSQL访问HBase表。以授予用户在SparkSQL中查询HBase表的权限为例，操作步骤如下： 设置“spark.yarn.security.credentials.hbase.enabled”为“true”。 在Manager角色界面创
其他： --创建视图 create view orders_by_date as select * from orders; --设置表的注释信息，可以通过设置注释信息为NULL来删除注释 COMMENT ON TABLE people IS 'master table'; --创建一个具有列名id、name的新表：
通过JDBC访问Spark SQL样例程序开发思路 场景说明 用户自定义JDBCServer的客户端，使用JDBC连接来进行表的创建、数据加载、查询和删除。 数据规划 确保以多主实例模式启动了JDBCServer服务，并至少有一个实例可连接客户端。在JDBCServer节点上分别
总数”进行查看。 Kafka滚动重启过程中，建议设置客户端Producer的配置参数“acks”的值为“-1”（配置方式和其他Producer配置参数的配置方式一致），否则在逐个重启Broker实例的瞬间有丢失少量数据的风险。设置“acks”为“-1”在提升数据可靠性的同时会导致
模型在查询时不需要执行聚合操作，并且支持谓词和索引下推，能够在支持实时和频繁更新等场景的同时，提供高效查询。 数据分布 建表时，您可以通过设置合理的分区和分桶，实现数据均匀分布和查询性能提升。数据均匀分布是指数据按照一定规则划分为子集，并且均衡地分布在不同节点上。查询时能够有效裁
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