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文件中的字段分隔符。 “映射表类型”选择“HDFS”时存在此参数。 例如：“,” 流/表结构 填写流/表结构，包含名称，类型。 - Proctime 指系统时间，与数据本身的时间戳无关，即在Flink算子内计算完成的时间。 “类型”选择“Source”时存在此参数。 - Event Time
Internet Explorer浏览器可能存在兼容性问题，建议更换兼容的浏览器访问Hue WebUI，例如Google Chrome浏览器。 对系统的影响 第一次访问Manager和Hue WebUI，需要在浏览器中添加站点信任以继续打开Hue WebUI。 前提条件 启用Kerber
Cp工具依赖于集群间拷贝功能，该功能默认未启用。两个集群都需要配置。 该任务指导MRS集群管理员在MRS修改参数以启用集群间拷贝功能。 对系统的影响 启用集群间复制功能需要重启Yarn，服务重启期间无法访问。 前提条件 两个集群HDFS的参数“hadoop.rpc.protect
ALTER TABLE ProductDatabase COMPACT 'CUSTOM' WHERE SEGMENT.ID IN (0, 1); 系统响应 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
度。 动态资源调度就是为了解决这种场景，根据当前应用任务的负载情况，实时的增减Executor个数，从而实现动态分配资源，使整个Spark系统更加健康。 操作步骤 需要先配置External shuffle service，具体请参考使用External Shuffle Service提升性能。
通过Java API提交Oozie作业开发思路 通过典型场景，用户可以快速学习和掌握Oozie的开发过程，并且对关键的接口函数有所了解。 本示例演示了如何通过Java API提交MapReduce作业和查询作业状态，代码示例只涉及了MapReduce作业，其他作业的API调用代码是一样的，只是job配置“job
通过Java API提交Oozie作业开发思路 通过典型场景，用户可以快速学习和掌握Oozie的开发过程，并且对关键的接口函数有所了解。 本示例演示了如何通过Java API提交MapReduce作业和查询作业状态，代码示例只涉及了MapReduce作业，其他作业的API调用代码是一样的，仅job配置“job
过客户端可以随机连接其中的任意一个服务进行业务操作。即使集群中一个或多个ThriftServer服务停止工作，也不影响用户通过同一个客户端接口连接其他正常的ThriftServer服务。 配置描述 登录Manager，选择“集群 > 服务 > Spark2x > 配置”，单击“全部配置”，搜索并修改以下参数。
使用Get读取HBase数据 功能简介 要从表中读取一条数据，首先需要实例化该表对应的Table实例，然后创建一个Get对象。也可以为Get对象设定参数值，如列族的名称和列的名称。查询到的行数据存储在Result对象中，Result中可以存储多个Cell。 代码样例 以下代码片段在com
会按字母顺序排列。 目前规则运算表达式只支持“*”（匹配任意字符）。 示例 创建示例所需视图： Create schema test1; Use test1; Create table t1(id int, name string); Create view v1 as select
enable”的不同配置控制是否允许访问ECS元数据接口，从而控制是否允许触发ECS流控。 MRS集群支持通过委托获取临时AKSK访问OBS。临时AKSK通过ECS元数据接口获取。ECS元数据接口有单机器5分钟140次的流控阈值，触发流控后机器被加入黑名单，30分钟内不能再次请求元数据接口。为防止触发流控，MR
168.234.231:2181 server.sources.Source02.topic = test server.sources.Source02.groupId = test_01 Spark val zkQuorum = "192.168.234.231:2181" Storm
"obs://obs-test/program/hadoop-mapreduce-examples-x.x.x.jar", "wordcount", "obs://obs-test/input/", "obs://obs-test/job/mapreduce/output"
and CLOUD_SDK_SK in the local environment ak = os.environ["CLOUD_SDK_AK"] sk = os.environ["CLOUD_SDK_SK"] projectId = "{project_id}"
-put /opt/test.txt /tmp 上传客户端节点“/opt/test.txt”文件到HDFS的“/tmp”路径下 hdfs dfs -get HDFS指定文件 客户端节点上指定路径 下载HDFS文件到本地指定路径 hdfs dfs -get /tmp/test.txt /opt/
use dump_db; 执行以下命令在“dump_db”中创建表“test”。 create table test(id int); 执行以下命令向表“test”中插入数据。 insert into test values(123); 执行以下命令将数据库“dump_db”设置为复制策略的源。
and p_brand = 'Brand#32' and p_container in ('SM CASE', 'SM BOX', 'SM PACK', 'SM PKG') and l_quantity >= 7
and p_brand = 'Brand#32' and p_container in ('SM CASE', 'SM BOX', 'SM PACK', 'SM PKG') and l_quantity >= 7
Kudu应用程序开发思路 开发思路 通过典型场景，可以快速学习和掌握Kudu的开发过程，并对关键的接口函数有所了解。 作为存储引擎，通常情况下Kudu会和计算引擎一起协同工作： 首先在计算引擎上（比如Impala）用SQL语句创建表对象； 然后通过Kudu的驱动往这个表里写数据；
beyond 64 KB”的错误 问题 当执行一个很复杂的SQL语句时，例如有多层语句嵌套，且单层语句中对字段有大量的逻辑处理（如多层嵌套的case when语句），此时执行该语句会报如下所示的错误日志，该错误表明某个方法的代码超出了64KB。 java.util.concurrent
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