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悉且统一的平台。作为查询大数据的工具补充，Impala不会替代基于MapReduce构建的批处理框架，例如Hive。基于MapReduce构建的Hive和其他框架最适合长时间运行的批处理作业。 Impala主要特点如下： 支持Hive查询语言（HiveQL）中大多数的SQL-92
悉且统一的平台。作为查询大数据的工具补充，Impala不会替代基于MapReduce构建的批处理框架，例如Hive。基于MapReduce构建的Hive和其他框架最适合长时间运行的批处理作业。 Impala主要特点如下： 支持Hive查询语言（HiveQL）中大多数的SQL-92功能，包括
初始状态下，任务1发送给队列A，此任务需要75%的集群资源。之后任务2发送到了队列B，此任务需要50%的集群资源。 任务1将会使用队列A提供的25%的集群资源，并从队列B获取的50%的集群资源。队列B保留25%的集群资源。 启用抢占任务特性，则任务1使用的资源将会被抢占。队列B会从队列A中获取25%的集群资源以满足任务2的执行。
一个sparkSQL的应用程序，而通过JDBC连接进来的客户端共同分享这个sparkSQL应用程序的资源，也就是说不同的用户之间可以共享数据。JDBCServer启动时还会开启一个侦听器，等待JDBC客户端的连接和提交查询。所以，在配置JDBCServer的时候，至少要配置JDB
Hive是一个开源的，建立在Hadoop上的数据仓库框架，提供类似SQL的HQL语言操作结构化数据，其基本原理是将HQL语言自动转换成Mapreduce任务或Spark任务，从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。 Hive主要特点如下： 通过HQL语言非常容易的完成数据提取、转换和加载（ETL）。
如果用户访问别人创建的表或数据库，需要授予权限。所以根据Hive使用场景的不同，用户需要的权限可能也不相同。 表1 Hive使用场景 主要场景 用户需要的权限 使用Hive表、列或数据库 使用其他用户创建的Hive表、列或数据库，不同的场景需要不同的Hive权限，例如： 创建表，需要“建表”权限。
系统将自动显示数据库中的所有表。可以输入表名关键字，系统会自动搜索包含此关键字的全部表。 图1 选择数据库 单击指定的表名，可以显示表中所有的列。 光标移动到表所在的行，单击 可以查看列的详细信息。 在SparkSql语句编辑区输入查询语句。 单击后的三角并选择“解释”，编辑器将分析输入的查询语
此实例上运行的业务。 当JDBCServer进程停止时，删除在ZooKeeper上的相应节点。 由于客户端选择服务端的策略是随机的，可能会出现会话随机分配不均匀的情况，进而可能引起实例间的负载不均衡。 实例进入维护模式（即进入此模式后不再接受新的客户端连接）后，当达到退服超时时间
、可伸缩的分布式存储系统。HBase设计目标是用来解决关系型数据库在处理海量数据时的局限性。 HBase使用场景有如下几个特点： 处理海量数据（TB或PB级别以上）。 具有高吞吐量。 在海量数据中实现高效的随机读取。 具有很好的伸缩能力。 能够同时处理结构化和非结构化的数据。 不
设置各个节点上的Supervisor角色实例（包含其启动并管理的Worker进程）所使用的物理CPU百分比。根据Supervisor所在节点业务量需求，适当调整参数值，优化CPU使用率。 JVM调优 当应用程序需要处理大量数据从而占用更多的内存时，存在worker内存大于2GB的情况，推荐使用G1垃圾回收算法。
rver在启动的时候，会启动一个SparkSQL的应用程序，而通过JDBC连接进来的客户端共同分享这个sparkSQL应用程序的资源，也就是说不同的用户之间可以共享数据。ThriftServer启动时还会开启一个侦听器，等待JDBC客户端的连接和提交查询。所以，在配置Thrift
、可伸缩的分布式存储系统。HBase设计目标是用来解决关系型数据库在处理海量数据时的局限性。 HBase使用场景有如下几个特点： 处理海量数据（TB或PB级别以上）。 具有高吞吐量。 在海量数据中实现高效的随机读取。 具有很好的伸缩能力。 能够同时处理结构化和非结构化的数据。 不
一个sparkSQL的应用程序，而通过JDBC连接进来的客户端共同分享这个sparkSQL应用程序的资源，也就是说不同的用户之间可以共享数据。JDBCServer启动时还会开启一个侦听器，等待JDBC客户端的连接和提交查询。所以，在配置JDBCServer的时候，至少要配置JDB
如果集群同时开启“OBS权限控制”功能，此时会使用ECS配置的默认委托“MRS_ECS_DEFAULT_AGENCY”或者用户设置的自定义委托的AK/SK访问OBS服务，同时OBS服务会使用接收到的AK/SK访问数据加密服务获取KMS密钥状态，因此需要在使用的委托上绑定“KMS Administ
“文件浏览器”的“主页”默认进入当前登录用户的主目录。界面将显示目录中的子目录或文件的以下信息： 表1 HDFS文件属性介绍 属性名 描述 名称 表示目录或文件的名称。 大小 表示文件的大小。 用户 表示目录或文件的属主。 组 表示目录或文件的属组。 权限 表示目录或文件的权限设置。
Bulkload是HBase提供的一个数据导入工具，它可以将数据批量地导入到HBase表中，直接写入底层数据文件和WAL日志，从而显著提升了数据加载的速度和效率。 BulkLoad方式调用MapReduce的job直接将数据输出成HBase table内部的存储格式的文件HFile，然后将生成的Sto
一个sparkSQL的应用程序，而通过JDBC连接进来的客户端共同分享这个sparkSQL应用程序的资源，也就是说不同的用户之间可以共享数据。JDBCServer启动时还会开启一个侦听器，等待JDBC客户端的连接和提交查询。所以，在配置JDBCServer的时候，至少要配置JDB
HetuEngine不支持Hudi的bootstrap表的读取。 添加Hudi数据源前提条件 创建Hudi数据源的代理用户，该代理用户为人机用户且需拥有hive组。 在HetuEngine所在集群的所有节点的“/etc/hosts”文件中，添加待对接数据源所在集群的主机名称和对应的IP映射，及其“/etc/hosts”文件中的“10
1.0.8补丁安装后，需要重新下载安装全量的客户端，包含Master节点的原始客户端和虚拟私有云的其他节点使用的客户端（即您自行搭建的客户端）。 主备Master节点的原始客户端全量更新，请参见更新客户端配置（2.x及之前版本）。 自行搭建的客户端全量安装方法，请参见安装客户端（2
参数解释： 作业最终结果。 约束限制： 不涉及 取值范围： FAILED：执行失败的作业 KILLED：执行中被手动终止的作业。 UNDEFINED：正在执行的作业。 SUCCEEDED：执行成功的作业。 默认取值： 不涉及 job_state String 参数解释： 作业执行状态。
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