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如何在CarbonData数据加载时修改默认的组名？ 问题 如何在CarbonData数据加载时修改默认的组名？ 回答 CarbonData数据加载时，默认的组名为“ficommon”。可以根据需要修改默认的组名。 编辑“carbon.properties”文件。 根据需要修改关键字“carbon
import导入，只能考虑使用hcatalog方式，但是hcatalog方式报错如下： 回答 修改sqoop源码SqoopHCatUtilities中的代码，将限制代码去掉。 修改hive客户端中的hive-site.xml文件，修改hive.metastore.integral.jdo.pushdown参数为true。
限制返回结果行数，默认为0不限制。 0 100000 否 distributed_product_mode 默认SQL中的子查询不允许使用分布式表，修改为local表示将子查询中对分布式表的查询转换为对应的本地表。 deny 根据场景定： deny/local/global/allow 否
properties”文件改成了“log4g-cli.properties”（“log4j.properties”的名字是固定的不可随意修改）导致报错。 图3 查看log4j 修改后可以正常提交作业。 图4 提交作业正常 处理步骤 判断用户是在集群外还是集群内使用客户端提交作业。 若在集群内使用客户端，切换到omm用户提交作业。
长该用户keytab的有效期，修改用户的密码策略并重新获取keytab。 Kerberos服务的renewable、forwardable开关和票据刷新周期的设置在Kerberos服务的配置页面的“系统”标签下，票据刷新周期的修改可以根据实际情况修改“kdc_renew_life
conf文件为安全模式下的认证文件，需要在FusionInsight Manager中下载principal用户的认证凭证，样例代码中使用的用户为：sparkuser，需要修改为准备好的开发用户。 打包项目 将user.keytab、krb5.conf 两个文件上传客户端所在服务器上。 通过IDEA自带的Mave
yarn-client模式下如何修改日志级别为INFO 问题 Spark yarn-client模式下如何修改日志级别为INFO？ 回答 登录Spark客户端节点，修改“{客户端安装目录}Spark/spark/conf/log4j.properties”配置文件，修改参数“Log4j.ro
Kafka性能调优 操作场景 通过调整Kafka服务端参数，可以提升特定业务场景下Kafka的处理能力。 参数调优 修改服务配置参数，请参考修改集群服务配置参数。调优参数请参考表1。 表1 调优参数 配置参数 缺省值 调优场景 num.recovery.threads.per.data
MapReduce应用开发简介 MapReduce简介 Hadoop MapReduce是一个使用简易的并行计算软件框架，基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个服务器组成的大型集群上，并以一种可靠容错的方式并行处理上T级别的数据集。 一个MapReduce作业（applicat
的值。 服务端topic权限配置。 将Kafka的Broker配置参数“allow.everyone.if.no.acl.found”的值修改为“true”。 安全认证。 安全认证的方式有三种：Kerberos认证、SSL加密认证和Kerberos+SSL模式认证，用户在使用的时候可任选其中一种方式进行认证。
F等信息，如果未勾选，校验时会弹出提示框提示需要勾选的依赖数据。作业的应用信息不会导出。 流表导出时，不解析处理流表的依赖，即流表依赖的应用信息不会导出。 UDF导出时，不解析处理UDF的依赖和被动依赖，即UDF依赖的应用信息和在哪些作业被使用的信息不会导出。 支持不同应用之间的导入导出。
conf文件为安全模式下的认证文件，需要在FusionInsight Manager中下载principal用户的认证凭证，样例代码中使用的用户为：sparkuser，需要修改为准备好的开发用户。 打包项目 将user.keytab、krb5.conf 两个文件上传客户端所在服务器上。 通过IDEA自带的Mave
MapReduce应用开发简介 MapReduce简介 Hadoop MapReduce是一个使用简易的并行计算软件框架，基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个服务器组成的大型集群上，并以一种可靠容错的方式并行处理上T级别的数据集。 一个MapReduce作业（applicat
MapReduce应用开发简介 MapReduce简介 Hadoop MapReduce是一个使用简易的并行计算软件框架，基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个服务器组成的大型集群上，并以一种可靠容错的方式并行处理上TB级别的数据集。 一个MapReduce作业（applica
MapReduce应用开发简介 Hadoop MapReduce是一个使用简易的并行计算软件框架，基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个服务器组成的大型集群上，并以一种可靠容错的方式并行处理上T级别的数据集。 一个MapReduce作业（application/job）通常会把
SET 命令功能 ALTER TABLE ... SET|UNSET语法用于修改表属性。 命令语法 ALTER TABLE tableName SET|UNSET tblproperties 参数描述 表1 参数描述 参数 描述 tableName 表名。 tblproperties
为什么新创建用户修改完密码后无法登录Ranger 问题 使用新建用户登录Ranger页面，为什么在修改完密码后登录报401错误？ 回答 由于UserSync同步用户数据有时间周期，默认是5分钟，因此在Manager上新创建的用户在用户同步成功前无法登录Ranger，因为Range
nEnd。 Spark中有个HistoryServer服务，其UI页面就是通过读取解析这些日志文件获得的。在启动HistoryServer进程时，内存大小就已经定了。因此当日志文件很大时，加载解析这些文件就可能会造成内存不足，driver gc等问题。 所以为了在小内存模式下能加
nEnd。 Spark中有个HistoryServer服务，其UI页面就是通过读取解析这些日志文件获得的。在启动HistoryServer进程时，内存大小就已经定了。因此当日志文件很大时，加载解析这些文件就可能会造成内存不足，driver gc等问题。 所以为了在小内存模式下能加
来实现Hive数据源数据查询，流程如下： 连接HetuEngine JDBC Server。 组装SQL语句。 SQL语句执行。 返回结果解析。 关闭HetuEngine JDBC Server的连接。 父主题： 开发HetuEngine应用
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