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支持结构化数据模型 通过结合所有以上属性，Kudu的目标是支持在当前Hadoop存储技术上难以实现或无法实现的应用。 Kudu的应用场景有： 需要最终用户立即使用新到达数据的报告型应用 同时支持大量历史数据查询和细粒度查询的时序应用 使用预测模型并基于所有历史数据定期刷新预测模型来做出实时决策的应用
du.reserved.percentage”来配置预留磁盘空间占总磁盘空间大小的百分比，那样可以基于总的磁盘空间来预留磁盘百分比。 如果用户同时配置“dfs.datanode.du.reserved.percentage”和“dfs.datanode.du.reserved”，
约束限制： 不涉及 取值范围： 不涉及 默认取值： 不涉及 arguments String 参数解释： 程序执行的关键参数。 约束限制： 该参数由用户程序内的函数指定，MRS只负责参数的传入。 取值范围： 该参数可为空。 默认取值： 不涉及 hql String 参数解释： HQL脚本语句。
/opt/FI-Client/Spark2x/spark/examples/jars/spark-examples_2.12-3.1.1-xxx.jar 用户调试时需要把--class和jar包换成自己的程序，-Xdebug -Xrunjdwp:transport=dt_socket,server=y
/opt/FI-Client/Spark2x/spark/examples/jars/spark-examples_2.12-3.1.1-xxx.jar 用户调试时需要把--class和jar包换成自己的程序，-Xdebug -Xrunjdwp:transport=dt_socket,server=y
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将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录（例如“ /opt/example/” ）下。 运行任务 登录Spark客户端节点，执行如下命令： source 客户端安装目录/bigdata_env source 客户端安装目录/Hudi/component_env
arn服务状态故障或某个Yarn服务的实例出现未知之类的异常说明此时集群的ResourceManager可能异常。 排查使用的客户端是否是集群最新的客户端。 排查集群是否做过实例ResourceManager迁移相关操作（先卸载某个ResourceManager实例，然后在其他节点添加）。
时，HMaster在启动期间等待所有region server的WAL分割，以避免数据不一致问题。一旦WAL分割完成，HMaster将进行用户region的分配。所以当在集群异常的场景下，WAL分割可能需要很长时间，这取决于多个因素，例如太多的WALs，较慢的I/O，region
metastore，在Hive数据源的表数据变化不频繁的场景下，可以一定程度上提升查询的性能。 调整HetuEngine元数据缓存步骤 使用HetuEngine管理员用户登录FusionInsight Manager页面，选择“集群 > 服务 > HetuEngine”，进入HetuEngine服务页面。
so（因为hadoop native目录没有带该包） 。由于这两个库版本不匹配，导致了python文件运行时出现段错误。 解决方案 方案一： 修改Spark2x客户端conf目录下spark-default.conf文件，清空（直接赋值为空） 配置项spark.driver.extraLibraryPath、spark
so（因为hadoop native目录没有带该包） 。由于这两个库版本不匹配，导致了python文件运行时出现段错误。 解决方案 方案一： 修改Spark2x客户端conf目录下spark-default.conf文件，清空（直接赋值为空） 配置项spark.driver.extraLibraryPath、spark
中心的有效时长请根据需要修改，单位为秒，有效时长不要超过28800秒。 在主管理节点重启Tomcat节点。 在主master节点上用omm用户执行netstat -anp |grep 28443 |grep LISTEN | awk '{print $7}'查询Tomcat的进程号。
为什么通过Spark SQL无法查询到存储类型为Parquet的Hive表的新插入数据？主要有以下两种场景存在这个问题： 对于分区表和非分区表，在Hive客户端中执行插入数据的操作后，会出现Spark SQL无法查询到最新插入的数据的问题。 对于分区表，在Spark SQL中执行插入数据的操作后，如果分区信息未改变，会出现Spark
0-LTS版本集群，当MRS 3.3.0-LTS发布商用后，之前较早的版本（如MRS 3.1.2-LTS）默认将不在控制台上提供创建入口。对存量用户使用的MRS 3.1.2-LTS版本集群不影响。 集群版本升级 MRS LTS版本集群支持大版本升级的演进路线，默认情况下只支持跨一个版本的升级，如MRS
因此当队列存放的速度大于获取的速度时，就会导致队列溢出，从而丢失了溢出的事件，影响了UI、EventLog、动态资源调度等功能。所以为了更灵活的使用，在这边添加一个配置项，用户可以根据Driver的内存大小设置合适的值。 配置描述 参数入口： 在执行应用之前，在Spark服务配置中修改。在Manager系统中，选择“集群
因此当队列存放的速度大于获取的速度时，就会导致队列溢出，从而丢失了溢出的事件，影响了UI、EventLog、动态资源调度等功能。所以为了更灵活的使用，在这边添加一个配置项，用户可以根据Driver的内存大小设置合适的值。 配置描述 参数入口： 在执行应用之前，在Spark服务配置中修改。在Manager系统中，选择“集群
/opt/FI-Client/Spark2x/spark/examples/jars/spark-examples_2.12-3.1.1-xxx.jar 用户调试时需要把--class和jar包换成自己的程序，-Xdebug -Xrunjdwp:transport=dt_socket,server=y
运行环境：Linux系统。 安装JDK 开发和运行环境的基本配置。版本要求如下： MRS集群的服务端和客户端仅支持自带的Oracle JDK（版本为1.8），不允许替换。 对于客户应用需引用SDK类的Jar包运行在客户应用进程中的，支持Oracle JDK和IBM JDK。 Oracle JDK：支持1
xml”，如果包含“<hadataprotocol value="ssl"></hadataprotocol>”，则已开启SSL。 操作步骤 以omm用户登录到需要还原的DBService节点。 执行以下命令恢复DBService的“hacom_local.xml”配置文件： cd $BIG
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