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能；反之，减少任务并发数，就可以节省资源。 简化数据分片逻辑，不需要考虑“精度丢失”、“类型兼容”和“绑定变量”等问题。 易用性得到增强，用户不需要专门为Loader创建分区列、分区表。 父主题： Loader常见问题
3/server/webapps/loader/WEB-INF/ext-lib”。 此处版本号8.1.0.1为示例，具体以实际环境的版本号为准。 使用root用户在Loader服务主备节点分别执行以下命令修改权限： cd ${BIGDATA_HOME}/FusionInsight_Porter_8.1
JAVA函数使用，指定函数实现的限定类名。 Uri hdfs_path_to_jar - JAVA函数使用，指定函数实现的JAR文件路径。 限制 权限控制仅使用基于用户组方式进行控制，详情如表2。 表2 权限控制 操作 权限控制 CREATE 不控制权限 DROP 只有owner才有权限执行 SELECT
由于为后台运行，ALTER TABLE COMPACTION命令不会显示压缩响应。 如果想要查看MINOR合并和MAJOR合并的响应结果，用户可以检查日志或运行SHOW SEGMENTS命令查看。 示例： +------+------------+----------------
由于为后台运行，ALTER TABLE COMPACTION命令不会显示压缩响应。 如果想要查看MINOR合并和MAJOR合并的响应结果，用户可以检查日志或运行SHOW SEGMENTS命令查看。 示例： +------+------------+----------------
C（Garbage Collection），评估内存中RDD的大小来判断内存是否变成性能瓶颈，并根据情况优化。 监控节点进程的GC情况（在客户端的conf/spark-default.conf配置文件中，在spark.driver.extraJavaOptions和spark.executor
在Spark客户端的“{客户端安装目录}/Spark/spark/conf/spark-env.sh”配置文件中进行设置。 X86平台参数如下： export LD_PRELOAD="{客户端安装目录}/Spark/spark/native/libch.so {客户端安装目录}/JDK/jdk1
again later. 如果该文件的释放时间没有超过默认设置60s，原有客户端会继续持有该租约，则会发生AlreadyBeingCreatedException异常，实际上向客户端返回的是null，导致客户端出现如下异常： java.io.IOException: Cannot create
Hadoop中关于文件操作类基本上全部是在“org.apache.hadoop.fs”包中，这些API能够支持的操作包含：打开文件，读写文件，删除文件等。Hadoop类库中最终面向用户提供的接口类是FileSystem，该类是个抽象类，只能通过来类的get方法得到具体类。get方法存在几个重载版本，常用的是这个： static
开发和运行环境的基本配置。版本要求如下： 服务端和客户端仅支持自带的OpenJDK，版本为1.8.0_272，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。 X86客户端：Oracle JDK支持1.8版本；IBM JDK支持1.8.5.11版本。 TaiShan客户端：OpenJDK：支持1
开发和运行环境的基本配置。版本要求如下： 服务端和客户端仅支持自带的OpenJDK，版本为1.8.0_272，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。 X86客户端：Oracle JDK：支持1.8版本；IBM JDK：支持1.8.5.11版本。 TaiShan客户端：OpenJDK：支持1
开发和运行环境的基本配置，版本要求如下： 服务端和客户端仅支持集群自带的OpenJDK，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： X86客户端： Oracle JDK：支持1.8版本； IBM JDK：支持1.8.0.7.20和1.8.0.6.15版本。 ARM客户端： OpenJDK：支持1
能；反之，减少任务并发数，就可以节省资源。 简化数据分片逻辑，不需要考虑“精度丢失”、“类型兼容”和“绑定变量”等问题。 易用性得到增强，用户不需要专门为Loader创建分区列、分区表。 父主题： Loader常见问题
提供了限制Coordinator在指定NodeManager节点上运行的方案。 操作步骤 使用可访问HetuEngine WebUI界面的用户登录FusionInsight Manager。 配置Yarn参数指定scheduler处理PlacementConstraints。 选择“集群
C（Garbage Collection），评估内存中RDD的大小来判断内存是否变成性能瓶颈，并根据情况优化。 监控节点进程的GC情况（在客户端的conf/spark-defaults.conf配置文件中，在spark.driver.extraJavaOptions和spark.executor
mpaction动作完成，即触发HBase文件合并，方法如下： 方法1：使用HBase shell客户端，在客户端手动执行major_compact操作。 方法2：编写HBase客户端代码，调用HBaseAdmin类中的compact方法触发HBase的compaction动作。
导入并配置Spark样例工程 操作场景 Spark针对多个场景提供样例工程，包含Java样例工程和Scala样例工程等，帮助客户快速学习Spark工程。 针对Java和Scala不同语言的工程，其导入方式相同。使用Python开发的样例工程不需要导入，直接打开Python文件（*
jar由Kafka组件发布提供，可在Kafka组件客户端或者服务端安装路径下的lib目录下获取。 flink-connector-kafka_*.jar可在Flink客户端或者服务端安装路径的opt目录下获取。 flink-dist_*.jar、flink-table_*.jar可在Flink的客户端或者服务端安装路径的lib目录下获取。
目录下创建子目录“conf”。 将1导出的hive-examples-1.0.jar拷贝到“/opt/hive_examples”下。 将客户端下的配置文件拷贝到“conf”下，开启Kerberos认证的安全集群下把从5获取的user.keytab和krb5.conf拷贝到的/o
导入并配置Spark样例工程 操作场景 Spark针对多个场景提供样例工程，包含Java样例工程和Scala样例工程等，帮助客户快速学习Spark工程。 针对Java和Scala不同语言的工程，其导入方式相同。使用Python开发的样例工程不需要导入，直接打开Python文件（*
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