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使用二次开发程序产生Unable to read HiveServer2异常如何处理 问题 使用二次开发程序产生异常，提示“Unable to read HiveServer2 configs from ZooKeeper”信息。 回答 问题原因 使用的krb5.conf、user
从ogg同步数据到Hudi时，ogg Source配置的Task值与任务实际运行的Task数量不一致 现象描述 执行从ogg同步数据到Hudi的CDL任务时，源端（ThirdKafka）中指定的“tasks.max”值与任务实际运行的Task数量不一致。 例如，在CDL WebU
访问Spark应用的聚合日志页面报“DNS查找失败”错误 问题 采用http(s)://<spark ip>:<spark port>的方式直接访问Spark JobHistory页面时，如果当前跳转的Spark JobHistory页面不是FusionInsight代理的页面（
连上不同的JDBCServer，function不能正常使用 问题 场景一： 通过add jar的方式建立永久函数，当Beeline连上不同的JDBCServer或者JDBCServer重启后都需要重新add jar。 图1 场景一异常信息 场景二： show functions
为什么对decimal数据类型进行带过滤条件的查询时会出现异常输出？ 问题 当对decimal数据类型进行带过滤条件的查询时，输出结果不正确。 例如， select * from carbon_table where num = 1234567890123456.22; 输出结果：
ioner： private final KafkaPartitioner<T> kafkaPartitioner; 当Flink传入参数是KafkaPartitioner去构造FlinkKafkaProducer010时，调用栈如下： FlinkKafkaProducer010(String
MapReduce访问多组件样例程序开发思路 场景说明 该样例以MapReduce访问HDFS、HBase、Hive为例，介绍如何编写MapReduce作业访问多个服务组件。帮助用户理解认证、配置加载等关键使用方式。 该样例逻辑过程如下： 以HDFS文本文件为输入数据： log1
当初始Executor为0时，为什么INSERT INTO/LOAD DATA任务分配不正确，打开的task少于可用的Executor？ 问题 当初始Executor为0时，为什么INSERT INTO/LOAD DATA任务分配不正确，打开的task少于可用的Executor？
当表名为table时，执行相关操作时出现异常 问题 当创建了表名为table的表后，执行drop table table上报以下错误。 或者执行其他操作也会出现类似错误。 16/07/12 18:56:29 ERROR SparkSQLDriver: Failed in [drop
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Spark Structured Streaming对接Kafka样例程序（Scala） 功能介绍 使用Structured Streaming，从kafka中读取广告请求数据、广告展示数据、广告点击数据，实时获取广告有效展示统计数据和广告有效点击统计数据，将统计结果写入kafka中。
Spark从HBase读取数据再写入HBase样例程序（Python） 功能介绍 用户可以使用Spark调用HBase接口来操作HBase table1表，然后把table1表的数据经过分析后写到HBase table2表中。 代码样例 由于pyspark不提供Hbase相关ap
Spark从Hive读取数据再写入HBase样例程序（Java） 功能介绍 在Spark应用中，通过使用Spark调用Hive接口来操作hive表，然后把Hive表的数据经过分析后写到HBase表。 代码样例 下面代码片段仅为演示，具体代码参见：com.huawei.bigdata
Spark从Hive读取数据再写入HBase样例程序（Scala） 功能介绍 在Spark应用中，通过使用Spark调用Hive接口来操作hive表，然后把Hive表的数据经过分析后写到HBase表。 代码样例 下面代码片段仅为演示，具体代码参见：com.huawei.bigdata
* <checkPointDir>是Spark Streaming检查点目录。 * <brokers>是用于自举，制作人只会使用它来获取元数据 * <topics>是要消费的一个或多个kafka主题的列表 * <batchTime>是Spark Streaming批次持续时间（以秒为单位）。
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* <checkPointDir>是Spark Streaming检查点目录。 * <brokers>是用于自举，制作人只会使用它来获取元数据 * <topics>是要消费的一个或多个kafka主题的列表 * <batchTime>是Spark Streaming批次持续时间（以秒为单位）。
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如何处理checkpoint设置RocksDBStateBackend方式，且当数据量大时，执行checkpoint会很慢的问题？ 问题 如何处理checkpoint设置RocksDBStateBackend方式，且当数据量大时，执行checkpoint会很慢的问题？ 原因分析
MapReduce访问多组件样例代码 功能介绍 主要分为三个部分： 从HDFS原文件中抽取name信息，查询HBase、Hive相关数据，并进行数据拼接，通过类MultiComponentMapper继承Mapper抽象类实现。 获取拼接后的数据取最后一条输出到HBase、HDF
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