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folder_path 原始CSV数据文件夹或者文件的路径。 db_name Database名称。如果未指定，则使用当前database。 table_name 所提供的database中的表的名称。 注意事项 以下是可以在加载数据时使用的配置选项： DELIMITER：可以在加载命令中提供分隔符和引号字符。默认值为
已将准备连接MapReduce集群配置文件获取的配置文件放置到MapReduce样例工程的“../src/mapreduce-example-security/conf”路径下。 已参考规划MapReduce统计样例程序数据将待处理数据上传至HDFS。 运行统计样例程序 确保样例工程依赖的所有jar包已正常获取。
Shuffle阶段是MapReduce性能的关键部分，包括了从Map task将中间数据写到磁盘一直到Reduce task拷贝数据并最终放到reduce函数的全部过程。这部分Hadoop提供了大量的调优参数。 图1 Shuffle过程 操作步骤 Map阶段的调优 判断Map使用的内存大小 判断Map分配的内存是否
Shuffle阶段是MapReduce性能的关键部分，包括了从Map task将中间数据写到磁盘一直到Reduce task复制数据并最终放到reduce函数的全部过程。这部分Hadoop提供了大量的调优参数。 图1 Shuffle过程 操作步骤 Map阶段的调优 判断Map使用的内存大小 判断Map分配的内存是否
准备Flink安全认证 场景说明 在安全集群环境下，各个组件之间的相互通信不能够简单的互通，而需要在通信之前进行相互认证，以确保通信的安全性。 用户在提交Flink应用程序时，需要与Yarn、HDFS等之间进行通信。那么提交Flink的应用程序中需要设置安全认证，确保Flink程序能够正常运行。
JDBC驱动的加载 客户端程序以JDBC的形式连接HiveServer时，需要首先加载Hive的JDBC驱动类org.apache.hive.jdbc.HiveDriver。 故在客户端程序的开始，必须先使用当前类加载器加载该驱动类。 如果classpath下没有相应的jar包，则客户端程序抛出Class
'/tmp/export';命令导入表会将导出的表导入到指定的表中，需注意以下两点： 如果目标集群上不存在与指定的表名相同的表，在导入表的过程中会创建该表。 如果目标集群上已存在与指定的表名相同的表，该表对应的HDFS目录下必须为空，否则导入失败。 “haclusterX”为新增的自定义参数“dfs.namenode
HCatalog应用程序支持在安装Hive和Yarn客户端的Linux环境中运行。在程序代码完成开发后，您可以上传Jar包至准备好的Linux运行环境中运行。 前提条件 已安装Hive和Yarn客户端。 当客户端所在主机不是集群中的节点时，需要在客户端所在节点的hosts文件中设置主机名和IP地址映射。主机名和IP地址请保持一一对应。
HCatalog应用程序支持在安装Hive和Yarn客户端的Linux环境中运行。在程序代码完成开发后，您可以上传Jar包至准备好的Linux运行环境中运行。 前提条件 已安装Hive和Yarn客户端。 当客户端所在主机不是集群中的节点时，需要在客户端所在节点的hosts文件中设置主机名和IP地址映射。主机名和IP地址请保持一一对应。
folder_path 原始CSV数据文件夹或者文件的路径。 db_name Database名称。若未指定，则使用当前database。 table_name 所提供的database中的表的名称。 注意事项 以下是可以在加载数据时使用的配置选项： DELIMITER：可以在加载命令中提供分隔符和引号字符。默认值为
JDBCServer在session关闭超时的时候会出现session一直存在的问题 解决连接Spark JDBCServer任务失败的问题 解决JDBC插入时多文件下的性能问题 Hadoop 解决Superior调度器分配资源到用户时有可能会卡住的问题 解决ResourceManager偶现空指针报错而重启的问题 Hive
terminated：查询已删除的集群列表。 failed：查询失败的集群列表。 abnormal：查询异常的集群列表。 terminating：查询删除中的集群列表。 frozen：查询已冻结的集群列表。 scaling-out：查询扩容中的集群列表。 scaling-in：查询缩容中的集群列表。 默认取值：
约束与限制中创建的与LDAP中同名的用户密码，即HiveServer健康检查所使用的用户对应的密码。 - 修改完成后，单击左上方“保存”，在弹出的对话框中单击“确定”保存配置。 单击“实例”，勾选配置状态为“配置过期”的实例，选择“更多 > 重启实例”重启受影响的Hive实例。 步骤二：访问HiveServer
第一次采集的数据中，第4列的数字是“rd_ios_old”，第8列的数字是“wr_ios_old”，第13列的数字是“tot_ticks_old”。 第二次采集的数据中，第4列的数字是“rd_ios_new”，第8列的数字是“wr_ios_new”，第13列的数字是“tot_ticks_new”。 则上图中svctm值为：
NodeManager每分钟的垃圾回收（GC）所占用的时间。 12000ms 垃圾回收时间统计（GC） ResourceManager每分钟的垃圾回收（GC）所占用的时间。 12000ms 其他 root队列下失败的任务数 root队列下失败的任务数。 50 root队列下被杀死的任务数 root队列下被杀死的任务数。
块数”监控项查看。 在“集群 > 待操作集群的名称 > 服务 > HDFS > 配置 > 全部配置”中查找“NameNode”下的GC_OPTS参数。 配置文件对象数阈值：修改GC_OPTS参数中Xmx的值（Xmx内存值对应文件数阈值的公式为（y = 0.2007 x - 0.6
Studio图形界面客户端”下载Data Studio工具。 使用已创建好的DWS集群中的数据库用户名、密码等信息，参考使用Data Studio工具连接章节连接DWS数据库。 将DWS数据库中的表数据导出到CSV格式文件。 （可选）如果DWS数据库对应的表和数据已经存在，该步骤请忽略。本文通过演示在DWS创建测试表，并插入测试数据进行演示。
Hive是一个开源的，建立在Hadoop上的数据仓库框架，提供类似SQL的HQL语言操作结构化数据，其基本原理是将HQL语言自动转换成Mapreduce任务或Spark任务，从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。 Hive主要特点如下： 通过HQL语言非常容易的完成数据提取、转换和加载（ETL）。
Studio图形界面客户端”下载Data Studio工具。 使用已创建好的DWS集群中的数据库用户名、密码等信息，参考使用Data Studio工具连接章节连接DWS数据库。 将DWS数据库中的表数据导出到CSV格式文件。 （可选）如果DWS数据库对应的表和数据已经存在，该步骤请忽略。本文通过演示在DWS创建测试表，并插入测试数据进行演示。
基于Kafka的Word Count数据流统计案例 应用场景 Kafka是一个分布式的消息发布-订阅系统。它采用独特的设计提供了类似JMS的特性，主要用于处理活跃的流式数据。 Kafka有很多适用的场景：消息队列、行为跟踪、运维数据监控、日志收集、流处理、事件溯源、持久化日志等。
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