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clean compile命令进行编译。 图4 “mvn clean compile”命令编译 编译完成，打印“Build Success”，生成target目录。 图5 编译完成 运行程序。 右键“JDBCExample.java”文件，选择“Run 'JDBCExample.main()
> 下载客户端”，“选择客户端类型”设置为“完整客户端”，根据待安装客户端节点的节点类型选择正确的平台类型后单击“确定”，等待客户端文件包生成后根据浏览器提示下载客户端到本地并解压。 例如，客户端文件压缩包为“FusionInsight_Cluster_1_Services_Client
端”，根据待安装客户端节点的节点类型选择正确的平台类型后（x86选择x86_64，ARM选择aarch64）单击“确定”，等待客户端文件包生成后根据浏览器提示下载客户端到本地并解压。 例如，客户端文件压缩包为“FusionInsight_Cluster_1_Services_Client
端”，根据待安装客户端节点的节点类型选择正确的平台类型后（x86选择x86_64，ARM选择aarch64）单击“确定”，等待客户端文件包生成后根据浏览器提示下载客户端到本地并解压。 例如，客户端文件压缩包为“FusionInsight_Cluster_1_Services_Client
_64”。 勾选“仅保存到如下路径”，使用默认保存路径，文件生成后将保存在集群主OMS节点的“/tmp/FusionInsight-Client”目录下。 图6 下载集群客户端提示框 单击“确定”后，等待客户端软件生成成功。 在MRS服务管理控制台的集群列表中，单击集群名称，在集
清除之前运行生成的目标文件和可执行文件，运行如下命令。 make clean 执行结果如下。 [root@10-120-85-2 hdfs-c-example]# make clean rm -f hdfs_test.o rm -f hdfs_test 编译生成新的目标和可执行文件，运行如下命令。
是否在数据加载中开启redirect方式来处理bad records。启用该配置后，源文件中的bad records会被记录在指定存储位置生成的CSV文件中。在Windows操作系统中打开此类CSV文件时，可能会发生CSV注入。 carbon.enable.partitiondata
是否在数据加载中开启redirect方式来处理bad records。启用该配置后，源文件中的bad records会被记录在指定存储位置生成的CSV文件中。在Windows操作系统中打开此类CSV文件时，可能会发生CSV注入。 表2 carbon.properties中的性能配置
重启服务”，输入密码开始重启Hive服务。 Hive重启完成后，登录MySQL或Postgres数据库，可以查看到1创建的元数据库中有元数据表生成： 步骤四：验证Hive元数据库是否外置成功 以客户端安装用户登录安装Hive客户端的节点： cd 客户端安装目录 source bigdata_env
用户定义聚集函数UDAF（User-Defined Aggregating Functions），用于接受多个输入数据行，并产生一个输出数据行。 用户定义表生成函数UDTF（User-Defined Table-Generating Functions），用于操作单个输入行，产生多个输出行。 按使用方法，UDF有如下分类：
端”，根据待安装客户端节点的节点类型选择正确的平台类型后（x86选择x86_64，ARM选择aarch64）单击“确定”，等待客户端文件包生成后根据浏览器提示下载客户端到本地并解压。 例如，客户端文件压缩包为“FusionInsight_Cluster_1_Services_Client
Policy) .withSyncPolicy(syncPolicy); //Spout生成随机语句 builder.setSpout("spout", new RandomSentenceSpout(), 1);
端”，根据待安装客户端节点的节点类型选择正确的平台类型后（x86选择x86_64，ARM选择aarch64）单击“确定”，等待客户端文件包生成后根据浏览器提示下载客户端到本地并解压。 例如，客户端文件压缩包为“FusionInsight_Cluster_1_Services_Client
truncate表超时失败问题 解决Hive增量任务失败后表数据文件不存在问题 解决Hive sql运行异常问题 解决安全集群创建carbon表后生成的目录hive组没权限，其他用户不能创建carbon表的问题 解决spark jdbcserver进程异常问题 MRS 2.1.0.10 修复问题列表：
如果集群未启用Kerberos认证（普通模式），则执行以下命令设置Hadoop用户名： export HADOOP_USER_NAME=hbase 执行以下命令，重新生成meta表数据： export HBASE_CLASSPATH=${HBASE_CLASSPATH}:${HBASE_HOME}/tools/*
rowsPerSecond：每秒产生的行数，默认值1 rampUpTime：在达到rowsPerSecond速度之前的上升时间 numPartitions：生成数据行的并行度 支持 - Kafka Source 参见https://archive.apache.org/dist/spark/docs/3
端”，根据待安装客户端节点的节点类型选择正确的平台类型后（x86选择x86_64，ARM选择aarch64）单击“确定”，等待客户端文件包生成后根据浏览器提示下载客户端到本地并解压。 例如，客户端文件压缩包为“FusionInsight_Cluster_1_Services_Client
用户定义聚集函数UDAF（User-Defined Aggregating Functions），用于接受多个输入数据行，并产生一个输出数据行。 用户定义表生成函数UDTF（User-Defined Table-Generating Functions），用于操作单个输入行，产生多个输出行。 按使用方法，UDF有如下分类：
"）内。例如："a\b"。 Bad Records处理： 为了使数据处理应用程序为用户增值，不可避免地需要对数据进行某种程度的集成。在大多数情况下，数据质量问题源于生成源数据的上游（主要）系统。 有两种完全不同的方式处理Bad Data： 按照原始数据加载所有数据，之后进行除错处理。 在进入数据源的过程中，可以清理或擦除Bad
”，根据待安装客户端节点的节点类型选择正确的平台类型后（x86选择x86_64，ARM选择aarch64）单击“确定”。 等待客户端文件包生成后根据浏览器提示下载客户端到本地并解压。 例如，客户端文件压缩包为“FusionInsight_Cluster_1_HDFS_Client
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