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strict模式的拦截逻辑是在SQL任务执行MoveTask阶段完成的，该模式优点是拦截精度高，缺点是拦截成本高，因为需要等到SQL任务大部分逻辑运行完且运行到MoveTask阶段才识别是否需要进行拦截。
<start=3y-ago\&m=sum:testdata>：在请求中可能无法识别“&”符号，需对其进行转义。 <python -m json.tool>（可选）: 把响应的请求转换为json格式。
开启后，SQL执行过程中会扫描表的分区统计信息，并作为执行计划中的代价估算，例如对于代价评估中识别的小表，会广播小表放在内存中广播到各个节点上，进行join操作，大大节省shuffle时间。 此开关对于Join场景有较大的性能优化，但是会带来OBS调用量的增加。
索引在线变更 支持索引在线创建、删除和修改状态，不影响数据表读写。 索引在线修复 当查询命中的索引数据无效时，可以触发索引修复，保障最终查询结果正确。 索引工具 支持索引一致性检查、索引修复、索引创建/删除/修改状态、索引数据重建等功能。
图19 选择Scala语言 当IDEA可以识别出Scala SDK时，在设置界面，选择编译的依赖jar包，然后单击“OK”应用设置 图20 Add Scala Support 当系统无法识别出Scala SDK时，需要自行创建。 单击“Create...”。
图19 选择Scala语言 当IDEA可以识别出Scala SDK时，在设置界面，选择编译的依赖jar包，然后单击“OK”应用设置 图20 Add Scala Support 当系统无法识别出Scala SDK时，需要自行创建。 单击“Create...”。
图20 选择Scala语言 当IDEA可以识别出Scala SDK时，在设置界面，选择编译的依赖jar包，然后单击“OK”应用设置 图21 Add Scala Support 当系统无法识别出Scala SDK时，需要自行创建。 单击“Create...”。
表1 Audit信息 页签 内容描述 Access 当前MRS不支持在线查看组件资源的审计日志信息，可登录组件安装节点，进入“/var/log/Bigdata/audit”目录下查看各组件的审计日志。
集群管理 支持补丁在线推送及更新。
列名、别名无特殊情况使用英文，不使用中文 除注释外，由于中文编码存在特殊字符，使用中文会导致impala解析时遇到不能识别的符号，从而出现解析失败或进入死循环。
识别符合Clustering条件的文件：根据所选的Clustering策略，调度逻辑将识别符合Clustering条件的文件。 根据特定条件对符合Clustering条件的文件进行分组。每个组的数据大小应为targetFileSize的倍数。分组是计划中定义的"策略"的一部分。
作业提交参数间用空格隔开导致参数信息不被识别如何处理？ Spark作业的Client模式和Cluster模式有什么区别？ 如何查看MRS作业的日志？ 提交作业时系统提示当前用户在Manager不存在如何处理？
联系硬件工程师确认为磁盘硬件故障之后，将服务器上故障磁盘在线拔出。 拔出磁盘后系统会上报“ALM-12014 分区丢失”告警，参考ALM-12014 设备分区丢失（2.x及以前版本）进行处理，处理完成后，本告警即可自动消除。 参考信息 无。 父主题： MRS集群告警处理参考
表1 Audit信息 页签 内容描述 Access 当前MRS不支持在线查看组件资源的审计日志信息，可登录组件安装节点，进入“/var/log/Bigdata/audit”目录下查看各组件的审计日志，日志中主要字段含义如下： result：策略校验结果，0表示拒绝，1表示允许。
图20 选择Scala语言 当IDEA可以识别出Scala SDK时，在设置界面，选择编译的依赖jar包，然后单击“OK”应用设置 图21 Add Scala Support 当系统无法识别出Scala SDK时，需要自行创建。 单击“Create...”。
HDFS Auto Data Movement工具是HDFS冷热数据迁移的核心，根据数据的使用频率自动识别数据冷热设定不同的存储策略。
Project_Id 项目ID，在大多数API接口调用时需要配置在uri中，用以识别不同的项目。 AK/SK 访问密钥对，包含密钥ID与密钥。AK/SK用于对请求内容进行签名。 URI API接口的调用路径及参数。
执行以下语句： create table test_1 (id int, name text, value text); 配置“Hive输入”算子，生成三个字段A、B和C： 设置了数据连接器后，单击“自动识别”，系统将自动读取数据库中的字段，可根据需要选择添加，然后根据业务场景手动进行完善或者修正即可
执行以下语句： create table test_1 (id int, name text, value text); 配置“Spark输入”算子，生成三个字段A、B和C： 设置了数据连接器后，单击“自动识别”，系统将自动读取数据库中的字段，可根据需要选择添加，然后根据业务场景手动进行完善或者修正即可
执行以下语句： create table test_1 (id int, name text, value text); 配置“Hive输入”算子，生成三个字段A、B和C： 设置了数据连接器后，单击“自动识别”，系统将自动读取数据库中的字段，可根据需要选择添加，然后根据业务场景手动进行完善或者修正即可
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