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解决Hive删除分区慢的问题 解决Spark长时间运行Token过期问题 MRS 2.1.0.8 修复问题列表： MRS Manager 解决委托访问OBS，ECS接口限流问题 MRS Manager支持多人登录 支持全链路监控 MRS 大数据组件 carbon2.0升级 解决HBASE-18484问题 MRS
可在Flink的客户端或者服务端安装路径的lib目录下获取。 使用Flink Jar提交SQL作业程序 FlinkServer REST API程序 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。 向Kafka生产并消费数据程序
BaseSource文件： # -*- coding:utf-8 -*- """ 【说明】 (1)由于pyspark不提供Hbase相关api,本样例使用Python调用Java的方式实现 (2)如果使用yarn-client模式运行,请确认Spark2x客户端Spark2x/s
支持Options 容错性 说明 File Sink Append Path：必须指定 指定的文件格式，参见DataFrameWriter中的相关接口 exactly-once 支持写入分区表，按时间分区用处较大 Kafka Sink Append, Update, Complete 参见：https://archive
支持Options 容错性 说明 File Sink Append Path：必须指定 指定的文件格式，参见DataFrameWriter中的相关接口 exactly-once 支持写入分区表，按时间分区用处较大 Kafka Sink Append, Update, Complete 参见：https://archive
支持Options 容错性 说明 File Sink Append Path：必须指定 指定的文件格式，参见DataFrameWriter中的相关接口 exactly-once 支持写入分区表，按时间分区用处较大 Kafka Sink Append, Update, Complete 参见：https://archive
窗口函数 窗口函数跨查询结果的行执行计算。它们在HAVING子句之后但在ORDER BY子句之前运行。调用窗口函数需要使用OVER子句来指定窗口的特殊语法。窗口具有三个组成部分： 分区规范，它将输入行分为不同的分区。这类似于GROUP BY子句如何将行分为聚合函数的不同组。 排序
<系统域名> 系统随机生成 Loader系统启动与Kerberos认证用户。 HTTP/<hostname> 系统随机生成 用于连接各组件的HTTP接口，<hostname>表示集群中节点主机名。 hue 系统随机生成 Hue系统启动与Kerberos认证用户，并用于访问HDFS和Hive。
4). mode(Overwrite). save(basePath) 示例中各参数介绍请参考表1。 使用spark datasource接口更新Mor表，Upsert写入小数据量时可能触发更新数据的小文件合并，使在Mor表的读优化视图中能查到部分更新数据。 当update的数据
制。 稀疏：表中为空（null）的列不占用存储空间。 MRS服务支持HBase组件的二级索引，支持为列值添加索引，提供使用原生的HBase接口的高性能基于列过滤查询的能力。 HBase结构 HBase集群由主备Master进程和多个RegionServer进程组成。如图1所示。 图1
e中的AvroSource文件： # -*- coding:utf-8 -*- """ 【说明】 由于pyspark不提供Hbase相关api,本样例使用Python调用Java的方式实现 """ from py4j.java_gateway import java_import
e中的AvroSource文件： # -*- coding:utf-8 -*- """ 【说明】 由于pyspark不提供HBase相关api,本样例使用Python调用Java的方式实现 """ from py4j.java_gateway import java_import
启动日志。 stop.log 停止日志。 postinstall.log 安装日志。 运行日志 实例名.log 运行日志。 实例名_wsf.log 接口参数校验日志。 hdfs://hacluster/hetuserverhistory/租户/coordinator或worker/appl
指定JDBCServer节点的URL。 “CLIENT_HOME”是指客户端路径。 多租户模式与非多租户模式两种模式的JDBCServer接口相比，除连接方式不同外其他使用方法相同。由于Spark JDBCServer是Hive中的HiveServer2的另外一个实现，其使用方法
在无法满足输入源的可回放时，只能保证AT MOST ONCE。 在无法满足输出目的的原子性写入时，只能保证AT LEAST ONCE。 【示例】API方式设置Exactly once语义： env.getCheckpointConfig.setCheckpointingMode(CheckpointingMode
4). mode(Overwrite). save(basePath) 示例中各参数介绍请参考表1。 使用spark datasource接口更新Mor表，Upsert写入小数据量时可能触发更新数据的小文件合并，使在Mor表的读优化视图中能查到部分更新数据。 当update的数据
获取账号ID信息 使用待配置MRS与LakeFormation对接的用户，登录管理控制台。 单击用户名，在下拉列表中单击“我的凭证”。 在“API凭证”页面获取“账号ID”、项目列表中查看项目ID。 为当前用户授权使用LakeFormation的权限。 在左上角单击“”，选择“大数据
为什么不默认使用Kryo序列化？ Spark默认使用的是Java的序列化机制，也就是ObjectOutputStream/ObjectInputStream API来进行序列化和反序列化。但是Spark同时支持使用Kryo序列化库，Kryo序列化类库的性能比Java序列化类库的性能要高很多。官方介 绍
未知 该服务中所有角色实例状态为“未知”。 正在恢复 后台系统正在尝试自动启动服务。 亚健康 该服务所依赖的服务状态不正常，异常服务的相关接口无法被外部调用，此时与状态不正常服务相关的上层业务会受到影响。 HBase、Hive、Spark和Loader组件可显示“亚健康”（Subhealthy）状态。
Class hiveMetaClass = Class.forName("org.apache.hadoop.hive.metastore.api.MetaException"); Class hiveShimClass = Class.forName("org.apache
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