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为什么已备份的Hive表无法执行drop操作 如何在Hive自定义函数中操作本地文件 如何强制停止Hive执行的MapReduce任务 Hive不支持复杂类型字段名称中包含哪些特殊字符 如何对Hive表大小数据进行监控 如何防止insert overwrite语句误操作导致数据丢失 未安装HBase时Hive on
为什么已备份的Hive表无法执行drop操作 如何在Hive自定义函数中操作本地文件 如何强制停止Hive执行的MapReduce任务 Hive不支持复杂类型字段名称中包含哪些特殊字符 如何对Hive表大小数据进行监控 如何防止insert overwrite语句误操作导致数据丢失 未安装HBase时Hive on
作的数据，需要将其记录下来。在集群恢复正常后，重新将其写入到HBase数据表中。 另外，有一点需要注意：HBase Client返回写入失败的数据，是不会自动重试的，仅仅会告诉接口调用者哪些数据写入失败了。对于写入失败的数据，一定要做一些安全的处理，例如可以考虑将这些失败的数据，
Throttle”查看限流参数是否过小。 是，在业务空闲时间调整“Throttle”参数，单击“OK”，加快迁移速度。执行4。 否，执行5。 等待10分钟，查看分区迁移进度是否有明显变化。 是，操作结束。 否，执行5。 收集故障信息。 在FusionInsight Manager界面，选择“运维 > 日志 > 下载”。
成并释放资源后，才被继续启动。 该特性使得业务能够更加灵活地控制自己的计算任务，从而达到更佳的集群资源利用率。 容器可重用与任务优先级调度有冲突，若启用容器重用，资源会被持续占用，优先级调度将不起作用。 YARN的权限控制 Hadoop YARN的权限机制是通过访问控制列表（AC
消息记录，消息记录该用户的名字、职业信息。 基于某些业务要求，开发的Flink应用程序实现功能：实时的以根据业务2中消息记录的用户名字作为关键字，对两个业务数据进行联合查询。 数据规划 业务1的数据存储在Kafka组件中。向Kafka组件发送数据（需要有kafka权限用户），并从
Kudu应用程序开发思路 开发思路 通过典型场景，可以快速学习和掌握Kudu的开发过程，并对关键的接口函数有所了解。 作为存储引擎，通常情况下Kudu会和计算引擎一起协同工作： 首先在计算引擎上（比如Impala）用SQL语句创建表对象； 然后通过Kudu的驱动往这个表里写数据；
消息记录，消息记录该用户的名字、职业信息。 基于某些业务要求，开发的Flink应用程序实现功能：实时的以根据业务2中消息记录的用户名字作为关键字，对两个业务数据进行联合查询。 数据规划 业务1的数据存储在Kafka组件中。向Kafka组件发送数据（需要有Kafka权限用户），并从
消息记录，消息记录该用户的名字、职业信息。 基于某些业务要求，开发的Flink应用程序实现功能：实时的以根据业务2中消息记录的用户名字作为关键字，对两个业务数据进行联合查询。 数据规划 业务1的数据存储在Kafka组件中。向Kafka组件发送数据（需要有Kafka权限用户），并从
消息记录，消息记录该用户的名字、职业信息。 基于某些业务要求，开发的Flink应用程序实现功能：实时的以根据业务2中消息记录的用户名字作为关键字，对两个业务数据进行联合查询。 数据规划 业务1的数据存储在Kafka组件中。向Kafka组件发送数据（需要有Kafka权限用户），并从
消息记录，消息记录该用户的名字、职业信息。 基于某些业务要求，开发的Flink应用程序实现功能：实时的以根据业务2中消息记录的用户名字作为关键字，对两个业务数据进行联合查询。 数据规划 业务1的数据存储在Kafka组件中。向Kafka组件发送数据（需要有Kafka权限用户），并从
节点隔离 当用户发现某个主机出现异常或故障，无法提供服务或影响集群整体性能时，可以临时将主机从集群可用节点排除，使客户端访问其他可用的正常节点。 在为MRS集群安装补丁的场景中，也支持排除指定节点不安装补丁。 隔离主机仅支持隔离非管理节点。 主机隔离后该主机上的所有角色实例将被停
ALM-14007 HDFS NameNode内存使用率超过阈值（2.x及以前版本） 告警解释 系统每30秒周期性检测HDFS NameNode内存使用率，并把实际的HDFS NameNode内存使用率和阈值相比较。HDFS NameNode内存使用率指标默认提供一个阈值范围。当HDFS
ALM-14008 HDFS DataNode内存使用率超过阈值（2.x及以前版本） 告警解释 系统每30秒周期性检测HDFS DataNode内存使用率，并把实际的HDFS DataNode内存使用率和阈值相比较。HDFS DataNode内存使用率指标默认提供一个阈值范围。当HDFS
Kudu应用程序开发思路 通过典型场景，可以快速学习和掌握Kudu的开发过程，并对关键的接口函数有所了解。 开发思路 作为存储引擎，通常情况下会和计算引擎一起协同工作： 首先在计算引擎上（比如Impala）用SQL语句创建表对象； 然后通过Kudu的驱动往这个表里写数据； 于此同
-report命令，查看出现告警的DataNode的DFS Used%显示项的值和其他的DataNodes的DFS Used%显示项的值比较。查看是否有差值大于10。 是，执行2.b。 否，执行3。 数据倾斜，在集群节点使用客户端，执行hdfs balancer -threshold 10。
Manager Manager基本原理 Manager关键特性 父主题： 组件介绍
的性能。这2个值并不意味着越多越好，在资源有限的情况下，需要正确配置。例如，在银行方案中，每个节点有足够的32个CPU核，而只有64GB的内存，这个内存是不够的。例如，当每个执行器有4个内核和12GB内存，有时在查询期间发生垃圾收集（GC），会导致查询时间从3秒增加到超过15秒。
的性能。这2个值并不意味着越多越好，在资源有限的情况下，需要正确配置。例如，在银行方案中，每个节点有足够的32个CPU核，而只有64GB的内存，这个内存是不够的。例如，当每个执行器有4个内核和12GB内存，有时在查询期间发生垃圾收集（GC），会导致查询时间从3秒增加到超过15秒。
(OUTER) JOIN region ON nation.name=region.name; LATERAL FROM中的子查询可以加上LATERAL关键字，允许引用前面FROM项提供的列： SELECT name, x, y FROM nation CROSS JOIN LATERAL (SELECT
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