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Kudu应用开发简介 Kudu简介 Kudu是专为Apache Hadoop平台开发的列式存储管理器，具有Hadoop生态系统应用程序的共同技术特性：在通用的商用硬件上运行，可水平扩展，提供高可用性。 Kudu的设计具有以下优点： 能够快速处理OLAP工作负载。 支持与MapRe
splitLog(MasterFileSystem.java:375) 因此，不支持用户对HDFS上的HBase目录进行quota值设置。上述问题可通过下述步骤解决： 在客户端命令提示符下运行kinit 用户名命令，使HBase用户获得安全认证。 运行hdfs dfs -count -q/hbas
splitLog(MasterFileSystem.java:375) 因此，不支持用户对HDFS上的HBase目录进行quota值设置。上述问题可通过下述步骤解决： 在客户端命令提示符下运行kinit 用户名命令，使HBase用户获得安全认证。 运行hdfs dfs -count -q/hbas
使用CDM服务迁移Hadoop数据至MRS集群 应用场景 本章节适用于将线下IDC机房或者公有云Hadoop集群中的数据（支持数据量在几十TB级别或以下的数据量级）迁移到华为云MRS服务。 本章节以通过华为云CDM服务 2.9.1.200版本进行数据迁移为例介绍。不同版本操作可能
sh，提交任务。 自定义日志若指定了路径<file>/path/test.log</file>，需确保任务运行所使用的用户（flink-conf.yaml配置用户）有权限对该目录进行读写操作。 父主题： Flink应用开发常见问题
从零开始使用Kudu Kudu是专为Apache Hadoop平台开发的列式存储管理器。Kudu具有Hadoop生态系统应用程序的共同技术特性：可水平扩展，并支持高可用性操作。 前提条件 已安装集群客户端，例如安装目录为“/opt/hadoopclient”，以下操作的客户端目录只是举例，请根据实际安装目录修改。
从零开始使用Kudu Kudu是专为Apache Hadoop平台开发的列式存储管理器。Kudu具有Hadoop生态系统应用程序的共同技术特性：可水平扩展，并支持高可用性操作。 前提条件 已安装集群客户端，例如安装目录为“/opt/hadoopclient”，以下操作的客户端目录只是举例，请根据实际安装目录修改。
准备HBase应用开发和运行环境 准备开发环境 在进行二次开发时，要准备的开发和运行环境如表1所示。 表1 开发环境 准备项 说明 操作系统 开发环境：Windows系统，支持Windows 7以上版本。 运行环境：Windows系统或Linux系统。 如需在本地调测程序，运行环境需要和集群业务平面网络互通。
seconds(5))).sum）仅会保留中间结果；当用户使用自定义窗口时（window(SlidingEventTimeWindows.of(Time.seconds(20), Time.seconds(5))).apply(new UDF)）保存所有的原始数据。 用户使用自定义SlidingEven
count(column_name) from table_name”。 JDBC超时限制 Hive提供的JDBC实现有超时限制，默认是5分钟，用户可以通过java.sql.DriverManager.setLoginTimeout(int seconds)设置，seconds的单位为秒。
ck.log Yarn resourcemanager的周期检查日志。 hadoop.log Hadoop的客户端日志。 env.log 实例启停前的环境信息日志。 审计日志 yarn-audit-<process_name>.log ranger-plugin-audit.log
ELEGATION_TOKEN。 为了能够在随后的工作中再次使用同一个Token，为MapReduce任务配置参数。当参数为false时，用户能够再次使用同一个Token。 jobConf.setBoolean("mapreduce.job.complete.cancel.delegation
一个分区从热分区变成冷分区，仅仅是在元数据中进行标识，其HDFS业务侧分区路径、数据文件内容并未发生变化。 冻结分区数据 支持创建表的用户按照条件过滤的方式对一个或多个分区进行冻结，命令为： freeze partitions 数据库名称.表名称 where 分区过滤条件 例如：
配置Spark SQL开启Adaptive Execution特性 配置场景 Spark SQL Adaptive Execution特性用于使Spark SQL在运行过程中，根据中间结果优化后续执行流程，提高整体执行效率。当前已实现的特性如下： 自动设置shuffle partition数
配置Spark SQL开启Adaptive Execution特性 配置场景 Spark SQL Adaptive Execution特性用于使Spark SQL在运行过程中，根据中间结果优化后续执行流程，提高整体执行效率。当前已实现的特性如下： 自动设置shuffle partition数。
"template_type" : "clusterFusion", "image_id" : "ECS:X86:deda7c89-6069-46d3-af7c-4afc31eec0d9,ECS:ARM:d5f0087b-9fd7-4977-b9c8-d07262f452d6,BMS:
准备本地应用开发环境 准备开发环境 在进行应用开发时，要准备的开发和运行环境如表1所示。 表1 开发环境 准备项 说明 操作系统 开发环境：Windows系统，推荐Windows 7以上版本。 运行环境：Windows或Linux系统。 如需在本地调测程序，运行环境需要和集群业务平面网络互通。
使用Hive CBO功能优化查询效率 操作场景 在Hive中执行多表Join时，Hive支持开启CBO（Cost Based Optimization），系统会自动根据表的统计信息，例如数据量、文件数等，选出合适计划提高多表Join的效率。Hive需要先收集表的统计信息后才能使CBO正确的优化。
Presto应用开发环境简介 根据场景开发工程 提供了Java语言的样例工程和数据查询的样例工程。 Presto样例程序开发思路 运行程序及查看结果 指导用户将开发好的程序编译提交运行并查看结果。 JDBC客户端运行及结果查看 父主题： Presto应用开发概述
提供了Java、Python两种不同语言的样例工程，还提供了从建表、数据加载到数据查询的样例工程。 开发Hive应用 运行程序及查看结果 指导用户将开发好的程序编译提交运行并查看结果。 调测Hive应用 父主题： Hive开发指南（普通模式）
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