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principal="flume_hdfs@<系统域名>" useTicketCache=false storeKey=true debug=true; }; 参数keyTab和principal根据实际情况修改。 问题：执行Flume客户端连接HBase报如下错误： Caused by: java.io.IOException:
包操作。 继续运行sqoop任务，成功。 处理总结 将sqoop的lib下htrace-core-3.1.0-incubating.jar和hbase的lib下的metrics-core-2.2.0.jar，复制到“/opt/Bigdata/MRS_1.9.2/install/F
-XX:NumberOfGCLogFiles=20 -XX:GCLogFileSize=20M”。 此处默认已经添加GC日志。 操作步骤 优化GC。 调整老年代和新生代的比值。在客户端的“conf/flink-conf.yaml”配置文件中，在“env.java.opts”配置项中添加参数：“-XX:NewRatio”。如“
保留期到期后，若您仍未支付账户欠款，那么集群将终止服务，系统中的数据也将被永久删除。 图1 按需计费MRS集群生命周期 华为云根据客户等级定义了不同客户的宽限期和保留期时长。 避免和处理欠费 欠费后需要及时充值，详细操作请参见账户充值。 若MRS集群不再使用，您可以将该集群删除，以免继续扣费。 您可以在管理控制台选择页面上方的“费用
创建表示来自kafka的input lines stream的DataFrame # 安全模式要修改spark/conf/jaas.conf和jaas-zk.conf为KafkaClient lines = spark.readStream.format("kafka")\
Manager。选择“集群 > 服务 > Kafka”，单击“配置”，选择“全部配置”。 搜索并修改offsets.topic.replication.factor和transaction.state.log.replication.factor的值为2。 保存配置，并重启配置过期的服务或者实例。 父主题：
5更新过数据后，Spark2x中访问也能感知到变化 ，反过来一样。这样即可实现Spark2x对Spark1.5创建的DataSource表的访问。 父主题： SQL和DataFrame
1，每2个segment触发一次Minor合并。在Level2，每3个Level 1合并的segment将被再次合并为新的segment。 合并策略根据实际的数据大小和可用资源决定。 有效值为0-100。 carbon.major.compaction.size 1024mb Major 通过配置该参数可配
1，每2个segment触发一次Minor合并。在Level2，每3个Level 1合并的segment将被再次合并为新的segment。 合并策略根据实际的数据大小和可用资源决定。 有效值为0-100。 carbon.major.compaction.size 1024mb Major 通过配置该参数可配
如需对Presto的操作进行权限控制，开启Kerberos认证的集群配置用户名“omm”、“hive”和登录客户端的用户名，未开启Kerberos认证的集群配置用户名“omm”和登录客户端的用户名。 如需使用Hive在beeline模式下创建表时，配置内置用户“hive”。 单击“确定”。
OperateAccess权限和在集群所在区域拥有CES FullAccess（对开启细粒度策略的用户）、CES Administrator和KMS Administrator权限。同时请勿在IAM修改MRS_ECS_DEFAULT_AGENCY委托。 如需使用预置的委托，请跳过创
int hiveValue = table1List.get(i).getInt(1); // 根据列簇和列，获取hbase值 String hbaseValue = Bytes.toString(resultData.getValue(columnFamily
9ba833240006a8a7310bf9bc8bf1aefdfaeadb (1 row) 父主题： HetuEngine SQL函数和操作符说明
对字段值进行运算后生成新的字段。 当前新字段的类型只能为VARCHAR。 样例 通过“CSV文件输入”算子，生成两个字段A和B。 源文件见下图： 配置“EL操作转换”算子，生成C、D、E和F四个字段： 依次输出这六个字段，结果如下图： 父主题： 转换算子
使用Spark 运行Spark应用时修改split值报错 提交Spark任务时提示参数格式错误 磁盘容量不足导致Spark、Hive和Yarn服务不可用 引入jar包不正确导致Spark任务无法运行 Spark任务由于内存不够或提交作业时未添加Jar包，作业卡住 提交Spark任
对字段值进行运算后生成新的字段。 当前新字段的类型只能为VARCHAR。 样例 通过“CSV文件输入”算子，生成两个字段A和B。 源文件见下图： 配置“EL操作转换”算子，生成C、D、E和F四个字段： 依次输出这六个字段，结果如下图： 父主题： Loader转换类算子
且监控指标内容显示正确。 查看SparkStreaming日志中提示错误的Topic信息。 执行Kafka相关命令，获取Topic分布信息和副本同步信息，观察返回结果。 kafka-topics.sh --describe --zookeeper <zk_host:port/chroot>
填写正确的用户名，获取JDBC连接，确认Impala SQL的类型（DDL/DML），调用对应的接口执行Impala SQL，输出查询的列名和结果到控制台，关闭JDBC连接。 Connection connection = null; try {
创建表示来自kafka的input lines stream的DataFrame # 安全模式要修改spark/conf/jaas.conf和jaas-zk.conf为KafkaClient lines = spark.readStream.format("kafka")\
在HAConnection的第三个参数填写正确的用户名，密码可以不填写。创建连接，执行HQL，样例代码中仅执行查询所有表功能，可根据实际情况修改HQL内容，输出查询的列名和结果到控制台。 try: with HAConnection(hosts = hosts,
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