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对于上述出现的问题，ResourceManager在其WebUI上提供了MapReduce作业关键步骤的诊断信息，对于一个已经提交到YARN上的MapReduce任务，用户可以通过该诊断信息获取当前作业的状态以及处于该状态的原因。 具体操作：在公有云管理控制台，选择“基本信息 > Yarn监控信息”进入Web
gClient010/*.jar); IFS=,; echo "${files[*]}") 用户提交结构流任务时，通常需要通过--jars命令指定kafka相关jar包的路径，当前版本用户除了这一步外还需要将$SPARK_HOME/jars/streamingClient010目录中的kafka-clients
当前开源社区提供了可插拔的Payload机制，用于满足客户各种聚合需求。但Payload的开发有一定的门槛，因此MRS内置了一些常见的聚合函数满足客户日常需求。该特性允许用户使用Hudi自带的聚合函数实现相同主键的聚合操作。 当前支持的聚合函数和数据类型如下： sum：求和函数可以跨多行聚合值，支持DECIMA
基于全局二级索引查询HBase表数据 基于索引查询HBase表数据 在具有索引的用户表中，可以使用SingleColumnValueFilter来查询数据。当查询条件可以命中索引时，查询速度远快于原表查询。 索引的命中规则如下： 多个AND条件查询 当用于查询的列至少包含索引的一个列时，使用索引会提高查询性能。
与之相连的Channel，可以配置多个。用空格隔开。 在单个代理流程中，是通过channel连接sources和sinks。一个source实例对应多个channels，但一个sink实例只能对应一个channel。 格式如下： <Agent >.sources.<Source>
提供了Java语言的样例工程，包含从建表、写入到删除表全流程的样例工程。 开发HBase应用 编译并运行程序 指导用户将开发好的程序编译并提交运行。 调测HBase应用 查看程序运行结果 程序运行结果会写在用户指定的路径下。用户还可以通过UI查看应用运行情况。 调测HBase应用 父主题： HBase开发指南（普通模式）
tar.gz”压缩包中的“jars”目录中获取。 用户应用程序的编译依赖包根据代码不同而不同，需用户根据自己编写的代码进行加载。 将运行程序的依赖Jar包上传至需要运行此应用的节点中，例如“$SPARK_HOME/jars”路径。 用户需要将SparkLauncher类的运行依赖包和
提供了Java语言的样例工程，包含从建表、写入到删除表全流程的样例工程。 开发HBase应用 编译并运行程序 指导用户将开发好的程序编译并提交运行。 调测HBase应用 查看程序运行结果 程序运行结果会写在用户指定的路径下。用户还可以通过UI查看应用运行情况。 父主题： HBase开发指南（安全模式）
相同路径下的示例工程。 安装Maven 开发环境的基本配置。用于项目管理，贯穿软件开发生命周期。 准备开发用户 参考准备MRS应用开发用户进行操作，准备用于应用开发的集群用户并授予相应权限。 7-zip 用于解压“*.zip”和“*.rar”文件，支持7-zip 16.04版本。
} if (connection != null) { try { // 关闭Hbase连接. connection.close(); } catch (IOException e) {
过程中修改或丢弃传输的基本单元Event。用户可以通过在配置中指定Flume内建拦截器的类名列表，也可以开发自定义的拦截器来实现Event的修改或丢弃。Flume内建支持的拦截器如下表所示，本章节会选取一个较为复杂的作为示例。其余的用户可以根据需要自行配置使用。官网参考：http://flume
MRS集群磁盘如何分区的？ MRS集群即发即用，不需用户自行规划磁盘分区。集群节点创建成功后，节点的操作系统磁盘分区说明如表1所示。 表1 MRS集群节点OS盘分区说明 分区类型 分区目录 容量 用途 OS分区 / 220GB 操作系统根分区目录和程序存放目录，包括了所有目录（除去下面指定的目录）。
创建高查询性能的CarbonData表 操作场景 本章节根据超过50个测试用例总结得出建议，帮助用户创建拥有更高查询性能的CarbonData表。 表1 CarbonData表中的列 Column name Data type Cardinality Attribution msname
java:363) 数据目录中数据块的数量会显示为Metric。用户可以通过以下URL对该值进行监视http://<datanode-ip>:<http-port>/jmx，如果该值超过4倍的限定值（4*1M），建议用户配置多个驱动器并重新启动HDFS。 恢复步骤： 在DataNode上配置多个数据目录。
变更为JobHistory。 相关涉及服务名称、角色名称的描述和操作请以实际版本为准。 Spark是一个开源的，并行数据处理框架，能够帮助用户简单、快速的开发大数据应用，对数据进行离线处理、流式处理、交互式分析等。 相比于Hadoop，Spark拥有明显的性能优势。 父主题： 使用Spark/Spark2x
通过这些约束和建议，指导开发者在ClickHouse数据库开发使用过程中能够最大化发挥数据库的优势，保障ClickHouse数据库高性能、稳定可靠运行。用户可更专注于上层业务，释放数据更大的价值。 表1 ClickHouse设计规范说明 项目 描述 数据库规划 集群业务规划、容量规划、数据分布。
mover -p <HDFS文件全路径或目录路径> 在客户端执行此命令时，用户需要具备supergroup权限。可以使用HDFS服务的系统用户hdfs。或者在集群上创建一个具有supergroup权限的用户，再在客户端中执行此命令。 父主题： 使用HDFS
IDEA工具，请根据指导完成开发环境配置。 准备本地应用开发环境 根据场景开发工程 提供样例工程，帮助用户快速了解Kudu各部件的编程接口。 开发Kudu应用 查看程序运行结果 指导用户将开发好的程序编译提交运行并查看结果。 调测Kudu应用 父主题： Kudu应用开发概述
相同路径下的示例工程。 安装Maven 开发环境的基本配置。用于项目管理，贯穿软件开发生命周期。 准备开发用户 参考准备MRS应用开发用户进行操作，准备用于应用开发的集群用户并授予相应权限。 7-zip 用于解压“*.zip”和“*.rar”文件，支持7-zip 16.04版本。
Flink DataStream应用开发思路 假定用户有某个网站网民周末网购停留时间的日志文本，基于某些业务要求，要求开发Flink的DataStream应用程序实现如下功能： DataStream应用程序可以在Windows环境和Linux环境中运行。 实时统计总计网购时间超过2个小时的女性网民信息。
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