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约束限制： 不涉及 取值范围： 不涉及 默认取值： 不涉及 arguments String 参数解释： 程序执行的关键参数。 约束限制： 该参数由用户程序内的函数指定，MRS只负责参数的传入。 取值范围： 该参数可为空。 默认取值： 不涉及 hql String 参数解释： HQL脚本语句。
时，HMaster在启动期间等待所有region server的WAL分割，以避免数据不一致问题。一旦WAL分割完成，HMaster将进行用户region的分配。所以当在集群异常的场景下，WAL分割可能需要很长时间，这取决于多个因素，例如太多的WALs，较慢的I/O，region
0-LTS版本集群，当MRS 3.3.0-LTS发布商用后，之前较早的版本（如MRS 3.1.2-LTS）默认将不在控制台上提供创建入口。对存量用户使用的MRS 3.1.2-LTS版本集群不影响。 集群版本升级 MRS LTS版本集群支持大版本升级的演进路线，默认情况下只支持跨一个版本的升级，如MRS
时，HMaster在启动期间等待所有region server的WAL分割，以避免数据不一致问题。一旦WAL分割完成，HMaster将进行用户region的分配。所以当在集群异常的场景下，WAL分割可能需要很长时间，这取决于多个因素，例如太多的WALs，较慢的I/O，region
停止业务。 获取主NameNode的主机名。 在客户端执行如下命令： source /opt/client/bigdata_env kinit 组件用户 说明：“/opt/client”需要改为实际客户端的安装路径。 执行如下命令，让主NameNode进入安全模式，其中linux22换为主NameNode的主机名。
hive."default".t1; SELECT查询 SELECT id FROM hive."default".t1; 在Session级别设置相应的catalog和schema，而不是在查询中传递完全限定的名称 以指定catalogname为“hive”，schemaname为“default”为例：
sg.d1.s2)” 和“ example(root.sg.d1.s2, root.sg.d1.s2)”的结果。 带自定义输入参数的查询 用户可以在进行UDF查询的时候，向UDF传入任意数量的键值对参数。键值对中的键和值都需要被单引号或者双引号引起来。 键值对参数只能在时间序列后传入。
支持结构化数据模型 通过结合所有以上属性，Kudu的目标是支持在当前Hadoop存储技术上难以实现或无法实现的应用。 Kudu的应用场景有： 需要最终用户立即使用新到达数据的报告型应用 同时支持大量历史数据查询和细粒度查询的时序应用 使用预测模型并基于所有历史数据定期刷新预测模型来做出实时决策的应用
约束限制： 不涉及 取值范围： 不涉及 默认取值： 不涉及 arguments String 参数解释： 程序执行的关键参数。 约束限制： 该参数由用户程序内的函数指定，MRS只负责参数的传入。 取值范围： 该参数可为空。 默认取值： 不涉及 hql String 参数解释： HQL脚本语句。
sg.d1.s2)” 和“ example(root.sg.d1.s2, root.sg.d1.s2)”的结果。 带自定义输入参数的查询 用户可以在进行UDF查询的时候，向UDF传入任意数量的键值对参数。键值对中的键和值都需要被单引号或者双引号引起来。 键值对参数只能在时间序列后传入。
DROPPING：索引正在被删除，跳过生成该索引的索引数据，查询数据时无法使用该索引。 基于工具的索引状态修改，支持图1所示的状态转换。 图1 索引状态转换图 场景介绍 用户可以使用全局二级索引工具禁用/启用某个索引。 修改HBase全局二级索引状态 在HBase客户端执行以下命令可禁用/启用某个索引： hbase
通过Hue创建Sqoop任务将数据从HBase导入HDFS时报错 用户问题 利用Hue的Sqoop操作把HBase中的数据导入HDFS时报错： Caused by: java.lang.ClassNotFoundException: org.apache.htrace.Trace
$SPARK_CLIENT_HOME/jars/streamingClient/park-streaming-kafka_2.10-1.5.1.jar 用户自己开发的应用程序以及样例工程都支持上述参数。 但是Spark开源社区提供的KafkaWordCount等样例程序，不仅需要添加--jar
OVERWRITE：如果使用了这个关键字，目标表（或分区）的数据将被删除，并使用文件中读取的数据来替代。 限制 如果要加载数据到指定分区，用户必须在partition子句中列出表的所有字段。 不支持复杂类型数据，比如Array，Map等。 不支持外部表（external）。 数据文件的格式应当与目标表的文件格式一样。
perm=null proto=rpc | FSNamesystem.java:8189 如上日志说明：192.168.1.22 节点的appUser用户删除了/user/sparkhive/warehouse/daas/dsp/output/_temporary。 可以使用zgrep "文件名"
的分布在各个节点。增加任务的并行度，充分利用集群机器的计算能力。 操作步骤 任务的并行度可以通过以下四种层次（按优先级从高到低排列）指定，用户可以根据实际的内存、CPU、数据以及应用程序逻辑的情况调整并行度参数。 算子层次 一个算子、数据源和sink的并行度可以通过调用setParallelism()方法来指定，例如
有视图。匹配的视图会按字母顺序排列。 目前规则运算表达式支持“*”或“%”用于匹配任何字符，下划线“_”用于匹配一个字符，或“|”用于条件连接两个或多个条件。 示例 SHOW MATERIALIZED VIEWS; hetuengine:tpcds_2gb> SHOW MATERIALIZED
（Scheduler）和应用程序管理器（Applications Manager，ASM）。 ApplicationMaster（AM） 用户提交的每个应用程序均包含一个AM，主要功能包括： 与RM调度器协商以获取资源（用Container表示）。 将得到的资源进一步分配给内部任务。
（Scheduler）和应用程序管理器（Applications Manager，ASM）。 ApplicationMaster（AM） 用户提交的每个应用程序均包含一个AM，主要功能包括： 与RM调度器协商以获取资源（用Container表示）。 将得到的资源进一步分配给内部任务。
（Scheduler）和应用程序管理器（Applications Manager，ASM）。 ApplicationMaster（AM） 用户提交的每个应用程序均包含一个AM，主要功能包括： 与RM调度器协商以获取资源（用Container表示）。 将得到的资源进一步分配给内部任务。
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