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Trash目录，若该目录没有权限则出现403报错。 解决方法 方案一： 使用hadoop fs -rm -skipTrash命令来删除文件。 方案二： 在集群对应的委托中添加访问.Trash目录的权限。 在集群“概览”页签中，查询并记录集群所绑定的委托名称。 登录IAM服务控制台。 选择“权限 >
HiveServer > 安全”。 将需要执行的命令参数添加到配置项“hive.security.authorization.sqlstd.confwhitelist.append”中。 单击保存并重启HiveServer后即可。如下图所示： 方案2： 登录Manager界面，修改Hive参数。
ClickHouse是一款开源的面向联机分析处理的列式数据库，其独立于Hadoop大数据体系，最核心的特点是压缩率和极速查询性能。同时，ClickHouse支持SQL查询，且查询性能好，特别是基于大宽表的聚合分析查询性能非常优异，比其他分析型数据库速度快一个数量级。 ClickHouse核心的功能特性介绍如下：
changelog与CDC格式的数据类似，只不过存储的方式不同，CDC格式数据会将更新前和更新后的数据在一行记录，而changelog数据会将更新数据拆分成两行，一行是对更新前数据的删除操作，一行是更新后的数据插入操作记录。Flink在计算的时候会将基于更新数据的聚合结果删除，再将基于更新后数据的计算结果插入。ch
审计与日志 审计 MRS服务在管理控制台上的操作日志，例如创建或删除MRS集群的日志记录，通过云审计服务（Cloud Trace Service，CTS）实现。CTS是华为云安全解决方案中专业的日志审计服务，提供对各种云资源操作记录的收集、存储和查询功能，可用于支撑安全分析、合规
HetuEngine支持配置IoTDB数据源。 Hudi 升级到0.11.0版本。 IoTDB 新增组件，一体化收集、存储、管理与分析物联网时序数据的服务。 集群管理 支持补丁在线推送及更新。 组件版本信息 表1 MRS组件版本信息 组件 版本 CarbonData 2.2.0 ClickHouse
Hive配置类问题 Hive SQL执行报错：java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space. 解决方案： 对于MapReduce任务，增大下列参数： set mapreduce.map.memory.mb=8192; set mapreduce
Hive配置类问题 Hive SQL执行报错：java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space. 解决方案： 对于MapReduce任务，增大下列参数： set mapreduce.map.memory.mb=8192; set mapreduce
面。 停止正在运行的计算实例，然后单击待操作实例所在行的“操作”列的“启动”，启动HetuEngine计算实例。 查看Coordinator运行的节点范围。 返回Manager页面。 选择“集群 > 服务 > Yarn”，在概览页签下的“基本信息”区域，单击“ResourceManager
源高吞吐量，可扩展性的消息系统。广泛用于日志收集、监控数据聚合等场景，实现高效的流式数据采集，实时数据处理存储等。 Kafka、Storm ClickHouse集群 ClickHouse是一个用于联机分析的列式数据库管理系统，具有压缩率和极速查询性能。被广泛的应用于互联网广告、A
name=default.fn_test3]] (state=42000,code=40000) 原因分析 Hive中创建永久函数需要特殊的role admin。 解决方案 在执行语句前执行set role admin命令即可解决。 父主题： 使用Hive
大数据是人类进入互联网时代以来面临的一个巨大问题：社会生产生活产生的数据量越来越大，数据种类越来越多，数据产生的速度越来越快。传统的数据处理技术，比如说单机存储，关系数据库已经无法解决这些新的大数据问题。为解决以上大数据处理问题，Apache基金会推出了Hadoop大数据处理的开源解决方案。Hadoo
使用Impala操作Kudu表 您可以使用Impala的SQL语法插入、查询、更新和删除Kudu中的数据，作为使用Kudu API构建自定义Kudu应用程序的替代方案。 前提条件 已安装集群完整客户端。例如安装目录为“/opt/Bigdata/client”，以下操作的客户端目录只是举例，请根据实际安装目录修改。
java.lang.Thread.run(Thread.java:748) 回答 上述问题可能是因为网络内存枯竭而导致的。 问题的解决方案是根据实际场景适当增大网络设备的阈值级别。 例如： [root@xxxxx ~]# cat /proc/sys/net/ipv4/neigh/default/gc_thresh*
java:213) 回答 原因： Hudi表为减少访问Hive Metastore的频率，增加了缓存机制，默认缓存1小时，所以使用Spark SQL删除MOR表后重新建表写入数据无法同步ro、rt表。 解决方案： 执行SQL时设置参数：hoodie.datasource.hive_sync
支持界面执行分区重新分配（基于生成的分区方案） 支持界面选择配置创建主题（支持多种Kafka版本集群） 支持界面删除主题（仅支持0.8.2+并设置了delete.topic.enable = true） 支持批量生成多个主题的分区分配，并可选择要使用的分区方案 支持批量运行重新分配多个主题的分区 支持为已有主题增加分区
java.lang.Thread.run(Thread.java:748) 回答 上述问题可能是因为网络内存枯竭而导致的。 问题的解决方案是根据实际场景适当增大网络设备的阈值级别。 例如： [root@xxxxx ~]# cat /proc/sys/net/ipv4/neigh/default/gc_thresh*
HDFS HDFS基本原理 HDFS HA方案介绍 HDFS与其他组件的关系 HDFS开源增强特性 父主题： 组件介绍
Hue中的输入框输入中文会出现混乱 用户问题 Hue中的输入框输入中文会出现混乱。 问题现象 Hue的输入框中输入中文时，会出现混乱，第一次输入不了的情况，也即输入的中文会首先出现英文，中文并未输入，再次输入会带上之前的内容，示例如下： 原因分析 Hue对中文的处理存在混乱的情况，需要进行修正。
群方式部署，如果对外直接提供服务，将暴露多个节点服务，没有统一的访问入口。ClickHouse官方虽然提供了BalancedClickhouseDataSource的驱动方案，可以支持多节点的随机分配，提供了一定程度的负载均衡能力，但其故障检测能力不足，而且在扩缩容时，需要客户端感知集群节点变化，易用性不佳。
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