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ThriftServer系统访问HBase的用户，拥有HBase所有NameSpace和表的读、写、执行、创建和管理的权限。<hostname>表示集群中安装ThriftServer节点的主机名。 hive/hadoop.<系统域名> 系统随机生成 Hive系统启动过程用于内部组件之间认证的用户，用户权限：
参数说明 参数 说明 默认值 spark.thriftserver.proxy.enabled 是否使用多租户模式。 false表示使用多实例模式 true表示使用多租户模式 true spark.scheduler.allocation.file 公平调度文件路径。 多主实例配置为
algorithm 设置客户端访问HDFS的通道和HDFS数据传输通道的加密算法。只有在“dfs.encrypt.data.transfer”配置项设置为“true”，此参数才会生效。 说明： 缺省值为“3des”，表示采用3DES算法进行加密。此处的值还可以设置为“rc4”，避免出现安全隐患，不推荐设置为该值。
server上，多个副本中有一个是leader tablet；所有的副本都可以读，但是写操作只有leader tablet可以，写操作利用一致性算法（Raft）。 Tablet server Tablet server是数据存储节点，存放tablet并且响应client请求，一个tablet
call）通道，HMaster和RegionServer间的RPC通道。设置为“privacy”表示通道加密，认证、完整性和隐私性功能都全部开启，设置为“integrity”表示不加密，只开启认证和完整性功能，设置为“authentication”表示不加密，仅要求认证报文，不要求完整性和隐私性。 说明： pri
varbinary 计算二进制块的SHA 1哈希值。 sha2(string, integer) → string 安全散列算法2， 是一种密码散列函数算法标准，其输出长度可以取224位，256位， 384位、512位，分别对应SHA-224、SHA-256、SHA-384、SHA512
Hive支持ZSTD压缩格式 ZSTD（全称为Zstandard）是一种开源的无损数据压缩算法，其压缩性能和压缩比均优于当前Hadoop支持的其他压缩格式，本特性使得Hive支持ZSTD压缩格式的表。Hive支持基于ZSTD压缩的存储格式有常见的ORC，RCFile，TextFi
Hive支持ZSTD压缩格式 ZSTD（全称为Zstandard）是一种开源的无损数据压缩算法，其压缩性能和压缩比均优于当前Hadoop支持的其他压缩格式，本特性使得Hive支持ZSTD压缩格式的表。Hive支持基于ZSTD压缩的存储格式有常见的ORC、RCFile、TextFi
表1 参数说明 参数 说明 默认值 spark.proxyserver.hash.enabled 是否使用Hash算法连接ProxyServer。 true为使用Hash算法，使用多租户模式时，该参数需配置为true。 false为使用随机连接，多主实例模式，配置为false。 true
INT”、“VARCHAR”。当类型为“VARCHAR”时，运算符为“+”时，表示在字符串后追加串，不支持“-”，当为其它类型时，“+”、“-”分别表示值的加和减。针对支持的所有类型，运算符“=”都表示直接赋新值。 输入与输出 输入：字段 输出：输入字段 参数说明 表1 算子参数说明
INT”、“VARCHAR”。当类型为“VARCHAR”时，运算符为“+”时，表示在字符串后追加串，不支持“-”，当为其他类型时，“+”、“-”分别表示值的加和减。针对支持的所有类型，运算符“=”都表示直接赋新值。 输入与输出 输入：字段 输出：输入字段 参数说明 表1 算子参数说明
“组件端口”参数选择“开源”时，组件端口默认值请参考“开源默认端口”列。 “组件端口”参数选择“定制”时，组件端口默认值请参考“定制默认端口”列。 如果仅有“默认端口”列，表示组件的开源端口与定制端口默认值一致。 如果集群不为LTS版本类型，则没有“组件端口”参数，默认使用开源端口，请参考“开源默认端口”列或“默认端口”列。
t是最经典的Hadoop作业，它用来统计海量文本的单词数量。 操作步骤 准备wordcount程序。 开源的Hadoop的样例程序包含多个例子，其中包含wordcount。可以从https://dist.apache.org/repos/dist/release/hadoop/c
CarbonData表操作并发语法说明 DDL和DML中的操作，执行前，需要获取对应的锁，各操作需要获取锁的情况见表1 操作获取锁一览表，√表示需要获取该锁，一个操作仅在获取到所有需要获取的锁后，才能继续执行。 任意两个操作是否可以并发执行，可以通过如下方法确定：表1两行代表两个操
t是最经典的Hadoop作业，它用来统计海量文本的单词数量。 操作步骤 准备wordcount程序。 开源的Hadoop的样例程序包含多个例子，其中包含wordcount。可以从https://dist.apache.org/repos/dist/release/hadoop/c
表1 参数说明 参数 说明 默认值 spark.proxyserver.hash.enabled 是否使用Hash算法连接ProxyServer。 true为使用Hash算法，使用多租户模式时，该参数需配置为true。 false为使用随机连接，多主实例模式，配置为false。 true
任务处理时使用的MapReduce队列名 nameNode HDFS NameNode集群地址 “${变量名}”表示：该值来自“job.properties”所定义。 例如：${nameNode}表示的就是“hdfs://hacluster”。（可参见配置Oozie作业运行参数） 样例代码 <coordinator-app
任务处理时使用的Mapreduce队列名 nameNode HDFS NameNode地址 “${变量名}”表示：该值来自“job.properties”所定义。 例如：${nameNode}表示的就是“hdfs://hacluster”。（可参见job.properties） 样例代码 <coordinator-app
任务处理时使用的Mapreduce队列名 nameNode HDFS NameNode地址 “${变量名}”表示：该值来自job.properties所定义。 例如：${nameNode}表示的就是“hdfs://hacluster”。（可参见job.properties） 样例代码 <coordinator-app
数据类型转换失败，当前行成为脏数据。 Hive输出 如果指定了一个或多个列为分区列，则在“到”页面上，会显示“分割程序”属性，该属性表示使用多少个处理器去对分区数据进行处理。 如果没有指定任何列为分区列，则表示不需要对输入数据进行分区处理，“分割程序”属性默认隐藏。 配置输入字段列数，大于原始数据实际包含的字段列数，全部数据成为脏数据。
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