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mapreduce.TableIndexer -Dtablename.to.index=hbase_sample_table -Dindexspecs.to.add='IDX1=>info:[name->String]' -Dindexnames.to.build='IDX1' 然后用户
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mapreduce.TableIndexer -Dtablename.to.index=hbase_sample_table -Dindexspecs.to.add='IDX1=>info:[name->String]' -Dindexnames.to.build='IDX1' 然后用户
Hudi源表类型为Merge On Read时，可以映射为Hive的两张外部表（ro表和rt表），ro表提供读优化视图查询，rt表提供实时视图查询以及增量视图查询。 不能对Hudi表映射的Hive外部表做增删改操作（即insert、update、delete、load、merge、alter、msck），只支持查询操作（select）。
不支持对Hive Ranger策略中的“Deny Conditions”进行级联授权，即“Deny Conditions”的权限仅限制表权限，不能生成HDFS/OBS存储源端的权限。 级联授权生成的HDFS/OBS存储源端的权限弱于HDFS Ranger策略的权限，即如果已经对表的HDFS存储源设置了HDFS
t/partitions result=failure 在ZooKeeper各个实例节点上执行id -Gn kafka命令，发现有一个节点无法查询用户组信息。 [root @bdpsit3ap03 ~]# id -Gn kafka id: kafka: No such user
Manager关键特性 Manager关键特性：统一监控告警 Manager提供可视化、便捷的监控告警功能。用户可以快速获取集群关键性能指标，并评测集群健康状态，同时提供性能指标的定制化显示功能及指标转换告警方法。Manager可监控所有组件的运行情况，并在故障时实时上报告警。通
mapreduce.TableIndexer -Dtablename.to.index=hbase_sample_table -Dindexspecs.to.add='IDX1=>info:[name->String]' -Dindexnames.to.build='IDX1' 然后用户
Ranger基本原理 Apache Ranger提供一个集中式安全管理框架，提供统一授权和统一审计能力。它可以对整个Hadoop生态中如HDFS、Hive、HBase、Kafka、Storm等进行细粒度的数据访问控制。用户可以利用Ranger提供的前端WebUI控制台通过配置相关策略来控制用户对这些组件的访问权限
(state=42000,code=40000) 设置Hive动态分区表精准拦截 针对涉及动态分区的自读自写场景，由于动态分区在编译阶段获取不到输出的分区信息，无法判断是否存在自读自写场景，为了实现拦截功能，提供了nonstrict和strict两种拦截模式供用户选择。其中： nonstrict模式是
集群的管理操作，例如访问ResourceManager WebUI，管理NodeManager节点，刷新队列，设置NodeLabel等，但不能提交任务。 hetuadmin HetuEngine管理员用户组，属于该组的用户拥有在HSConsole页面操作的权限。 hive 普通用户组。Hive用户必须属于该用户组。
serdeproperties('fields.group_3.sequence-group' = 'col5,col6'); sequence组包含的列不能有重叠。sequence-1组和sequence-2都包含col1这一列，这种是不支持的。 group列的数据类型，仅支持int、bigi
不支持对Hive Ranger策略中的“Deny Conditions”进行级联授权，即“Deny Conditions”的权限仅限制表权限，不能生成HDFS存储源端的权限。 级联授权生成的HDFS存储源端的权限弱于HDFS Ranger策略的权限，即如果已经对表的HDFS存储源设置了HDFS
在删除表或修改表语法中加上no delay，表示立即删除，否则会等8分钟以后进行删除，如果未加no delay语法，删除表后需要立即创建同名的表名可能会遇到错误，创建不成功。 order by：排序字段 查询时最常使用且过滤性最高的字段作为排序字段。依次按照访问频度从高到低、维度基数从小到大来排。排序字段不宜
多个聚合的转换，如window、keyby。 CheckPoint CheckPoint是Flink数据处理高可靠、最重要的机制。该机制可以保证应用在运行过程中出现失败时，应用的所有状态能够从某一个检查点恢复，保证数据仅被处理一次（Exactly Once）。 SavePoint Savepoint是指允
多个聚合的转换，如window、keyby。 CheckPoint CheckPoint是Flink数据处理高可靠、最重要的机制。该机制可以保证应用在运行过程中出现失败时，应用的所有状态能够从某一个检查点恢复，保证数据仅被处理一次（Exactly Once）。 SavePoint Savepoint是指允
和删除文件的操作。 使用Colocation功能，用户指定了DataNode，会造成某些节点上数据量很大。数据倾斜严重，导致HDFS写任务失败。 由于数据倾斜，导致MapReduce只会在某几个节点访问，造成这些节点上负载很大，而其他节点闲置。 针对单个应用程序任务，只能使用一次
partition(provice = 'hebei', city= 'baoding') select name,age from test_p_1; 注意事项 默认无法对外部表（external）插入数据的，如需使用该功能，可以给数据源添加配置。 共部署情况 登录FusionInsight Manager，选择“集群
进入网络控制台，创建一个新的子网。 - 集群节点 MRS集群内节点的规格信息及数量配置。 MRS 3.x及之后版本集群Master节点规格不能小于64GB。 根据自身需要选择集群节点规格数量。 Kerberos认证 MRS集群中各组件是否启用Kerberos认证。Kerberos
-35cd58c077d9/tags/switch { "action" : "create" } 响应示例 状态码： 400 请求失败 { "error_code" : "MRS.00000000", "error_msg" : "标签配额不足" } SDK代码示例
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