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联系集群管理员增加各用户的句柄数。该配置为操作系统的配置，并非HBase或者HDFS的配置。建议集群管理员根据HBase和HDFS的业务量及各操作系统用户的权限进行句柄数设置。如果某一个用户需对业务量很大的HDFS进行很频繁且很多的操作，则为此用户设置较大的句柄数，避免出现以上错误。 使用ro
IntUDF 如果用户添加的Hive UDF注册信息有误，比如错误的格式或者不存在的类路径，系统将忽略这些错误的注册信息，并打印相应日志。 如果用户注册重复的Hive UDF，系统将只注册一次，并忽略重复的注册。 如果用户注册的Hive UDF与系统内部注册的相同，系统将会发生异常并
r已集成的各服务权限管理插件，用户可通过对应插件设置更细粒度的权限，具体主要操作页面功能描述参见表1。 表1 Ranger界面操作入口功能描述 入口 功能描述 Access Manager 查看当前Ranger已集成的各服务权限管理插件，用户可通过对应插件设置更细粒度的权限，具体操作请参考添加Ranger权限策略。
IoTDB支持的数据类型和编码 IoTDB支持如下几种数据类型和编码方式，参见表1。 表1 IoTDB支持的数据类型和编码 类型 说明 支持的编码 BOOLEAN 布尔值 PLAIN、RLE INT32 整型 PLAIN、RLE、TS_2DIFF、GORILLA、FREQ、ZIGZAG
Hive表的Location支持跨OBS和HDFS路径吗 问题 Hive表的location支持跨OBS和HDFS路径吗？ 回答 Hive存储在OBS上的普通表，支持表location配置为hdfs路径。 同一个Hive服务中可以分别创建存储在OBS上的表和存储在HDFS上的表。 H
Core节点出现df显示的容量和du显示的容量不一致 问题现象 Core节点出现df显示的容量和du显示的容量不一致： 分别使用命令df -h 和命令du -sh /srv/BigData/hadoop/data1/查询得到的/srv/BigData/hadoop/data1/目录磁盘占用量相差较大（大于10
Hive表的Location支持跨OBS和HDFS路径吗 问题 Hive表的location支持跨OBS和HDFS路径吗？ 回答 Hive存储在OBS上的普通表，支持表location配置为hdfs路径。 同一个Hive服务中可以分别创建存储在OBS上的表和存储在HDFS上的表。 H
2 2 1 1 1 1 2 2 对于以上结果的第一条为什么是(NULL,0)而不是(NULL,4)。 回答 在进行rollup和cube操作时，用户通常是基于维度进行分析，需要的是度量的结果，因此不会对维度进行聚合操作。 例如当前有表src(d1, d2,
CF下的一个标签，可以在写入数据时任意添加，因此CF支持动态扩展，无需预先定义Column的数量和类型。HBase中表的列非常稀疏，不同行的列的个数和类型都可以不同。此外，每个CF都有独立的生存周期（TTL）。可以只对行上锁，对行的操作始终是原始的。 Column 与传统的数据库
使用Hcatalog方式同步Hive和MySQL之间的数据，timestamp和data类型字段会报错 问题 使用Hcatalog方式同步Hive和MySQL之间的数据，timestamp和data类型字段会报错： 回答 调整Sqoop源码包中的代码，将timestamp强制转换类型和Hive保持一致。
2 2 1 1 1 1 2 2 对于以上结果的第一条为什么是(NULL,0)而不是(NULL,4)。 回答 在进行rollup和cube操作时，用户通常是基于维度进行分析，需要的是度量的结果，因此不会对维度进行聚合操作。 例如当前有表src(d1, d2,
fmt.Println(err) } } 更多编程语言的SDK代码示例，请参见API Explorer的代码示例页签，可生成自动对应的SDK代码示例。 状态码 状态码 描述 200 已经同步了的用户和用户组 错误码 请参见错误码。 父主题： IAM同步管理接口
Hive服务健康状态和Hive实例健康状态的区别 问题现象 Hive服务健康状态和Hive实例健康状态的区别是什么？ 解决方案 Hive服务的健康状态（也就是在Manager界面看到的健康状态）有Good，Bad，Partially Healthy，Unknown四种状态 ，四种
置与管理已创建的表的数据操作权限。根据需要勾选相应database的权限，如果要精确到表，可以单击database名称，勾选相应表的权限。 Hive角色管理支持授予Hive管理员权限、访问表和视图的权限，不支持数据库的授权。 Hive管理员权限不支持管理HDFS的权限。 如果数据
Flink支持不同的重启策略，以在发生故障时控制作业是否重启以及如何重启。若不指定重启策略，集群会使用默认的重启策略。用户也可以在提交作业时指定一个重启策略，可参考创建FlinkServer作业在作业开发界面配置（MRS 3.1.0及以后版本）。 重启策略也可以通过Flink的配置文件“
问题2：可能原因如下： Spark的JobHistory服务异常。 日志太大，NodeManager在做日志汇聚的时候出现超时。 HDFS存放日志目录权限异常（默认/tmp/logs/用户名/logs）。 日志已被清理（spark的JobHistory默认存放7天的eventLog，配置项为spark
S集群具备更高的安全性能和容灾能力，您可以选择购买LTS版集群。 LTS版集群支持HetuEngine、IoTDB等组件，如果您需要使用相关组件，您可以选择购买LTS版集群。 由于已购买的LTS版集群无法切换为普通版，请根据需要选择购买。 不同版本计费差异 普通版和LTS版由于功
SQL无法查询到ORC类型的Hive表的新插入数据 问题 为什么通过Spark SQL无法查询到存储类型为ORC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无法查询到ORC类型的Hive表的新插入数据 问题 为什么通过Spark SQL无法查询到存储类型为ORC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无法查询到Parquet类型的Hive表的新插入数据 问题 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
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