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检查用户执行命令./bin/spark-submit --class cn.interf.Test --master yarn-client 客户端安装目录/Spark/spark1-1.0-SNAPSHOT.jar;，排查是否引入了非法字符。 如果是，修改非法字符，重新执行命令。 重新执
StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); // 设置相关配置，并开启checkpoint功能 env.setStateBackend(new FsStateBackend("hdfs
StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); // 设置相关配置，并开启checkpoint功能 env.setStateBackend(new FsStateBackend("hdfs
将步骤2中的jar包下载到本地。 将下载的jar包替换到本地JDK目录/opt/Bigdata/jdk/jre/lib/security。 执行cd 客户端安装目录/HBase/hbase/bin命令，进入到HBase的bin目录。 执行sh start-hbase.sh命令，重启HBase组件。
客户端直接面向用户，可通过Java API、Thrift API访问服务端进行Hive的相关操作。本文中的Hive客户端特指Hive client的安装目录，里面包含通过Java API访问Hive的样例代码。 HiveQL语言 Hive Query Language，类SQL语句。 HCatalog
ardinality_max_dictionary_size参数控制，默认8192）。 示例 CREATE TABLE test_codecs ON CLUSTER default_cluster ( `a` String, `a_low_card` LowCardinality(String)
客户端直接面向用户，可通过Java API、Thrift API访问服务端进行Impala的相关操作。本文中的Impala客户端特指Impala client的安装目录，里面包含通过Java API访问Impala的样例代码。 HiveQL语言 Hive Query Language，类SQL语句，与Hive类似。
客户端直接面向用户，可通过Java API、Thrift API访问服务端进行Impala的相关操作。本文中的Impala客户端特指Impala client的安装目录，里面包含通过Java API访问Impala的样例代码。 HiveQL语言 Hive Query Language，类SQL语句，与Hive类似。
查看“/proc/sys/net/ipv4/ip_local_port_range”显示为“9000 65500”，临时端口范围与MRS产品端口范围重叠，因为安装时未进行preinstall操作。 解决办法 执行kill -9 DFSZkFailoverController的pid， 使得其重启后绑
jar”目录下的所有jar文件和“clickhouse-examples”目录下的“conf”文件夹复制到ClickHouse客户端安装目录下，例如“客户端安装目录/JDBC”目录下。 登录客户端节点，进入jar文件上传目录下，修改文件权限为700。 cd /opt/Bigdata/client
执行程序时引入的jackson相关包与集群自带的包版本不一致，导致报错，建议使用集群自带的jackson相关jar包。 集群jar包路径：客户端安装目录/Spark2x/spark/jars”或者“客户端安装目录/Spark/spark/jars”。 Spark jar包冲突也可以参考常见jar包冲突处理方式。 父主题：
Sqoop任务运行成功，但HDFS中的CSV文件无内容。 原因分析 由于jar包冲突或者缺少相关jar包导致。 处理步骤 进入Sqoop的安装目录下查找文件。 进入Sqoop节点的“/opt/Bigdata/MRS_1.9.2/install/FusionInsight-Sqoop-1
conf”文件夹复制到ClickHouse客户端安装目录下，例如“客户端安装目录/JDBC”目录或“客户端安装目录/JDBCTransaction”目录下。 “客户端安装目录/JDBC”目录，用来调测JDBC二次样例； “客户端安装目录/JDBCTransaction”目录，用来调测事务二次样例。
ClickHouse长时间并发满，导致不可服务，如何快速恢复 问题描述 ClickHouse并发满，新的请求无法执行，影响服务的可用性，报错信息如下： DB::Exception: Too many simultaneous queries. Maximum: 100 处理步骤
Ranger常见问题 安装集群过程中Ranger启动失败 如何判断某个服务是否使用了Ranger鉴权 新创建用户修改完密码后无法登录Ranger Ranger界面添加或者修改HBase策略时，无法使用通配符搜索已存在的HBase表 在Ranger管理界面查看不到创建的MRS用户
准备运行环境 在节点上安装客户端，例如安装到“/opt/client”目录，安装方法可参考《MapReduce服务用户指南》的“客户端管理”章节。 确认服务端HDFS组件已经安装，并正常运行。 客户端运行环境已安装1.7或1.8版本的JDK。 获取并解压缩安装“MRS_HDFS_Client
执行Yarn客户端命令查询历史作业报错，进程被终止。具体错误如下: 原因分析 客户端分配内存不足，导致提交命令报错。 处理步骤 以root用户登录HDFS客户端安装节点。 执行以下命令编辑文件。 vim /opt/client/HDFS/component_env 调大参数“ export GC_OP
MapReduce服务集群的Task节点如何收费？ 问题 MapReduce服务集群的Task节点如何收费？ 回答 包年/包月集群和按需计费集群的Task节点的计费模式都是按需计费，即按实际使用时长计费，计费周期为一小时。 父主题： 计费FAQ
StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); // 设置相关配置，并开启checkpoint功能 env.setStateBackend(new FsStateBackend("hdfs
以上所有的操作只要拥有Hive的admin权限以及对应的HDFS目录权限就能做相应的操作。 如果当前组件使用了Ranger进行权限控制，需基于Ranger配置相关策略进行权限管理，具体操作可参考添加Hive的Ranger访问权限策略章节。 父主题： Hive开发指南（安全模式）
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