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statementSet.execute(); } } 需将当前样例需要的依赖包，即编译之后lib文件下面的jar包复制到客户端的lib文件夹内。 以对接普通模式Kafka提交SQL为例： create table kafka_sink ( uuid varchar(20)
通过IDEA自带的Maven工具，打包项目，生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中调测Spark应用。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录（例如“$SPARK_HOME” ）下。 将user.keytab、krb5.conf 两个文件上传客户端所在服务器上（
com/2013/03/02/hbase-shell-commands/ Shell命令执行方法： 进入HBase客户端任意目录，执行以下命令。 hbase shell 进入HBase命令行运行模式（也称为CLI客户端连接），如下所示。 hbase(main):001:0> 您可以在命令行运行模式中运行h
ha.AdaptiveFailoverProxyProvider not found。 原因分析 出现这个报错可能的场景有： 开源HDFS客户端访问MRS集群的HDFS时报错。 使用jar包连接MRS集群的HDFS（包括提交任务时连接HDFS）时报错。 解决办法 方法一： 找到命令
5补丁安装后，需要重新下载安装全量的客户端，包含Master节点的原始客户端和虚拟私有云的其他节点使用的客户端（即您自行搭建的客户端）。 主备Master节点的原始客户端全量更新，请参见更新客户端配置（2.x及之前版本）。 自行搭建的客户端全量安装方法，请参见安装客户端（2.x及之前版本）。
ZooKeeper服务异常。 所有NameService服务异常。 业务请求量过大，HDFS健康检查读写文件异常。 HDFS FullGC导致健康检查失败。 处理步骤 检查ZooKeeper服务状态。 在FusionInsight Manager首页，选择“运维 > 告警 > 告警”页面，查看系统是否上报“ALM-13000
JDBC任务执行变慢或失败。 可能原因 该节点JDBCServer2x进程堆内存使用率过大，或配置的堆内存不合理，导致进程GC频繁。 处理步骤 检查GC时间 在FusionInsight Manager首页，选择“运维 > 告警 > 告警”，选中“ID”为“43013”的告警，查
NA measure ... ... NA measure counter_100 numeric(20,0) NA measure 操作步骤 如果待创建的表有一个常用于过滤的列 ，例如80%以上的场景使用此列过滤。 针对此类场景，调优方法如下： 将常用于过滤的列放在sort_columns第一列。
因而Driver和Executor的参数配置对spark应用的执行有着很大的影响意义。用户可通过如下操作对Spark集群性能做优化。 操作步骤 配置Driver内存。 Driver负责任务的调度，和Executor、AM之间的消息通信。当任务数变多，任务平行度增大时，Driver内存都需要相应增大。
JDBC任务执行变慢或失败。 可能原因 该节点JDBCServer2x进程堆内存使用率过大，或配置的堆内存不合理，导致进程Full GC频繁。 处理步骤 检查Full GC次数 在FusionInsight Manager首页，选择“运维 > 告警 > 告警”，选中“告警ID”为“4301
停止”，停止CDL作业。 使用客户端安装用户登录安装了客户端的节点，并执行以下命令： cd 客户端安装目录 source bigdata_env source Hudi/component_env kinit 组件业务用户（如果集群未开启Kerberos认证，请跳过该操作） 执行以下命令登录spark-sql命令行：
replicas replica（副本），1个shard可以有多个replica组成。 partition partition（分区），针对的是本地replica而言的，可以理解为是一种纵向切分。 MergeTree ClickHouse拥有非常庞大的表引擎体系，MergeTree作为
insertRecord（单设备一行） 避免并发使用同一个客户端连接 IoTDB客户端只能连接一个IoTDBServer，大量并发使用同一个客户端会对该客户端连接的IoTDBServer造成压力，可以根据业务需求连接多个不同的客户端来达到负载均衡。 使用SessionPool复用连接
NA measure ... ... NA measure counter_100 numeric(20,0) NA measure 操作步骤 如果待创建的表有一个常用于过滤的列 ，例如80%以上的场景使用此列过滤。 针对此类场景，调优方法如下： 将常用于过滤的列放在sort_columns第一列。
nInsight_Impala_***/***_Impalad/etc/llama-site.xml 重启impalad实例。 登录到impala客户端所在的节点上，source环境变量，然后执行如下命令。 impala-shell -i {impalad实例ip:port} -Q
在旧版本中，对Hive表的分区修剪的谓词下推，只支持列名与整数或者字符串的比较表达式的下推，在2.3版本中，增加了对null、in、and、or表达式的下推支持。 配置参数 登录FusionInsight Manager系统，选择“集群 > 服务 > Spark2x > 配置”，单击“全部配置”，搜索以下参数。 参数
ClickHouse数据导入导出 使用ClickHouse客户端导入导出数据 本章节主要介绍使用ClickHouse客户端导入导出文件数据的基本语法和使用说明。 CSV格式数据导入 clickhouse client --host 主机名/ClickHouse实例IP地址 --database
Flink常用的CLI如下所示： yarn-session.sh 可以使用yarn-session.sh启动一个常驻的Flink集群，接受来自客户端提交的任务。启动一个有3个TaskManager实例的Flink集群示例如下： bin/yarn-session.sh yarn-session
Flink常用的CLI如下所示： yarn-session.sh 可以使用yarn-session.sh启动一个常驻的Flink集群，接受来自客户端提交的任务。启动一个有3个TaskManager实例的Flink集群示例如下： bin/yarn-session.sh yarn-session
通过IDEA自带的Maven工具，打包项目，生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中调测Spark应用。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录（例如“$SPARK_HOME” ）下。 将user.keytab、krb5.conf 两个文件上传客户端所在服务器上（
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