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了解更多关于续费的信息，请参见续费概述。 费用账单 您可以在管理控制台选择页面上方的“费用 > 费用账单”，进入费用中心后，在“账单管理”查看与MRS集群相关的流水和明细账单，以便了解您的消费情况。如需了解具体操作步骤，请参见费用账单。 欠费 在使用MRS时，包年/包月集群，没有欠费的概念。
重启实例”，重启MetaStore实例。 正在重启的MetaStore实例无法对外提供服务，该实例上正在执行的SQL任务可能失败。 等待MetaStore实例重启完成后，查看该告警是否恢复。 是，操作结束。 否，执行6。 收集故障信息。 在FusionInsight Manager首页，选择“运维 > 日志 >
Spark从Hive读取数据再写入HBase样例程序 Spark从Hive读取数据再写入HBase样例程序开发思路 Spark从Hive读取数据再写入HBase样例程序（Java） Spark从Hive读取数据再写入HBase样例程序（Scala） Spark从Hive读取数据再写入HBase样例程序（Python）
使用Spark SQL删除MOR表后重新建表写入数据无法同步ro、rt表 问题 使用Spark SQL删除MOR表后重新建表写入数据不能实时同步ro、rt表，报错如下： WARN HiveSyncTool: Got runtime exception when hive syncing
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
Scala样例代码 功能介绍 在Spark应用中，通过使用Streaming调用kafka接口来获取数据，然后把数据经过分析后，找到对应的HBase表记录，再写到HBase表。 代码样例 下面代码片段仅为演示，具体代码参见：com.huawei.bigdata.spark.examples
batchid=012345678901 如果运行的SQL脚本依赖数据的失效性，建议不启用断点重连机制，或者每次运行时使用新的batchid。因为重复执行时，可能由于某些SQL语句已经执行过了不再重新执行，导致获取到过期的数据。 如果SQL脚本中使用了一些内置时间函数，建议不启用断点重
batchid=012345678901 如果运行的SQL脚本依赖数据的失效性，建议不启用断点重连机制，或者每次运行时使用新的batchid。因为重复执行时，可能由于某些SQL语句已经执行过了不再重新执行，导致获取到过期的数据。 如果SQL脚本中使用了一些内置时间函数，建议不启用断点重
在传统的HDFS中，当客户端请求读取数据时，它会与NameNode交互以确定数据块所在的DataNodes，并选择其中一个进行连接和数据传输。如果所选DataNode的响应速度较慢或者发生故障，客户端必须等待一段时间后才会尝试从其他副本中获取数据，将会导致读取延迟。开启多路读能够提
Storm是一个分布式的、可靠的、容错的数据流处理系统。它会把工作任务委托给不同类型的组件，每个组件负责处理一项简单特定的任务。Storm的目标是提供对大数据流的实时处理，可以可靠地处理无限的数据流。 Storm有很多适用的场景：实时分析、在线机器学习、持续计算和分布式ETL等，易扩展、支持容错，可确保数据得到处理，易于构建和操控。
DROP DATABASE dbname 拥有数据库dbname的所有权。 ALTER DATABASE dbnameSET OWNERuser_or_role 具有admin权限。 TABLE CREATE TABLE table_a 拥有数据库的CREATE权限。 CREATE TABLE
准备Flink应用开发环境 准备本地应用开发环境 导入并配置Flink样例工程 导入并配置Flink SpringBoot样例工程 父主题： Flink开发指南（普通模式）
Sink与服务端通信，发现无法连接Flume服务端。 原因分析 服务端配置错误，监测端口启动失败，例如服务端Avro Source配置了错误的IP，或者已经被占用了的端口。 查看Flume运行日志： 2016-08-31 17:28:42,092 | ERROR | [lifecycleSupervisor-1-9]
登录Manager。 MRS 3.x之前版本，执行7。 MRS 3.x及之后版本，选择“集群 > 服务 > Hive”，在服务“概览”页面右上角单击“更多”，查看“启用Ranger鉴权”是否置灰。 是，执行2。 否，执行7。 选择“集群 > 服务 > Ranger”，单击“基本信息”区域中的“RangerAdmin”，进入Ranger
utor心跳超时，从而导致任务失败。 回答 对于Hash shuffle，在shuffle的过程中写数据时不做排序操作，只是将数据根据Hash的结果，将各个reduce分区的数据写到各自的磁盘文件中。 这样带来的问题是如果reduce分区的数量比较大的话，将会产生大量的磁盘文件（比如：该问题中将产生1000000
park、Flink、Kafka、HBase等Hadoop生态的高性能大数据引擎，支持数据湖、数据仓库、BI、AI融合等能力，完全兼容开源，快速帮助客户上云构建低成本、灵活开放、安全可靠、全栈式的云原生大数据平台，满足客户业务快速增长和敏捷创新诉求。 父主题： 产品咨询类
utor心跳超时，从而导致任务失败。 回答 对于Hash shuffle，在shuffle的过程中写数据时不做排序操作，只是将数据根据Hash的结果，将各个reduce分区的数据写到各自的磁盘文件中。 这样带来的问题是如果reduce分区的数量比较大的话，将会产生大量的磁盘文件（比如：该问题中将产生1000000
过程为： 加载HDFS服务配置文件。 实例化Filesystem。 配置文件介绍 登录HDFS时会使用到如表1所示的配置文件。这些文件均已导入到“hadoop-examples”工程的“conf”目录。 表1 配置文件 文件名称 作用 core-site.xml 配置HDFS详细参数。
db_name 数据库名。如果未指定，则选择当前数据库。 table_name 表名。 col_name 表中的列名称。列名称包含字母，数字和下划线（_）。 changed_column_type 所要更改为的新数据类型。 注意事项 仅在没有数据丢失的情况下支持将Decimal数据类型从较低精度更改为较高精度
基于某些业务要求，开发的Flink应用程序实现功能：实时输出带有前缀的消息内容。 数据规划 Flink样例工程的数据存储在Kafka组件中。向Kafka组件发送数据（需要有Kafka权限用户），并从Kafka组件接收数据。 确保集群安装完成，包括HDFS、Yarn、Flink和Kafka。 创建Topic。
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