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通过Sqoop读取MySQL数据并写parquet文件到OBS时失败 用户问题 通过Sqoop读取MySQL数据,然后直接写到OBS,指定parquet格式时写入报错,不指定parquet时不报错。 问题现象 原因分析 parquet格式不支持hive3,用Hcatalog方式写入。
$Sqoop_Home:目的集群上Sqoop的安装目录。 <ip>:目的集群上数据库的IP地址。 <table_name>:待恢复的表名称。 <passwd>:hive用户的密码。 <export_from>:元数据在目的集群的HDFS地址。 命令中如果携带认证密码信息可能存在安全风险,在执行命令前建议关闭系
点)和多框架支持(仅支持MapReduce一种计算框架)等方面存在不足。MRv2是Hadoop 2.0中的MapReduce实现,它在源码级重用了MRv1的编程模型和数据处理引擎实现,但运行时环境由Yarn的ResourceManager和ApplicationMaster组成。
Null)和Histogram(支持等宽直方图)。 CBO调优 自动优化:用户根据自己的业务场景,输入SQL语句查询,程序会自动去判断输入的SQL语句是否符合优化的场景,从而自动选择Join优化算法。 手动优化:用户可以通过DESC FORMATTED src命令查看统计信息,根据统计信息的分布,人工优化SQL语句。
参考HBase容灾集群业务切换指导。 关闭主集群写功能 下载并安装HBase客户端。 具体请参考安装客户端(3.x及之后版本)章节。 在备集群HBase客户端,以hbase用户执行以下命令指定备集群写数据状态关闭。 kinit hbase hbase shell set_clusterState_standby 界面提示以下信息表示执行成功:
string, update_time timestamp); 其中user_group是分区列,需要根据已有数据,按更新时间进行排序,刷新用户组信息。操作步骤如下: 在Hive Beeline命令行执行以下命令开启Hive动态分区: set hive.exec.dynamic.partition=true;
空间,因此,表可以设计的非常稀疏。 接口类型简介 由于HBase本身是由java语言开发出来的,且java语言具有简洁通用易懂的特性,推荐用户使用java语言进行HBase应用程序开发。 HBase采用的接口与Apache HBase保持一致,请参见:http://hbase.apache
server会定期向master发送心跳。 Kudu Kudu的管理工具,可以用来检查集群的健康状况、日常运维等操作。 keytab文件 存放用户信息的密钥文件,应用程序采用此密钥文件在组件中进行API方式认证。 Schema 表信息,用来表示表中列的信息。 父主题: Kudu应用开发概述
when语句),这种情况下,通过codegen生成的Java代码中函数的大小就可能会超过64KB,从而导致编译失败。 规避措施: 当出现上述问题时,用户可以通过关闭钨丝计划,关闭使用codegen的方式来生成Java代码的功能,从而确保语句的正常执行。即在客户端的“spark-defaults
在资源池场景下,假设该集群上有8个节点,通过NodeLabel特性将集群划分为两个资源池,pool A和pool B,其中pool B包含两个节点。用户提交了一个任务App1到pool B,由于HDFS空间不足,App1运行失败,导致pool B的两个节点都被App1的AM加入了黑名单,根
务切换指导操作。 关闭主集群写功能 下载并安装HBase客户端。 具体请参考安装MRS客户端章节。 在备集群HBase客户端,以hbase用户执行以下命令指定备集群写数据状态关闭。 cd 客户端安装目录 source bigdata_env kinit hbase hbase shell
令行中加入表1中的参数。 表1 增强BulkLoad效率的配置项 参数 描述 配置的值 -Dimporttsv.mapper.class 用户自定义mapper通过把键值对的构造从mapper移动到reducer以提高性能。mapper只需要把每一行的原始文本发送到reducer
在资源池场景下,假设该集群上有8个节点,通过NodeLabel特性将集群划分为两个资源池,pool A和pool B,其中pool B包含两个节点。用户提交了一个任务App1到pool B,由于HDFS空间不足,App1运行失败,导致pool B的两个节点都被App1的AM加入了黑名单,根
Configurations”,在弹出的会话框中设置运行用户。 -DHADOOP_USER_NAME=test 图1 参数配置 用户可向管理员咨询运行用户。test在这里只是举例,若需运行Colocation相关操作的样例代码,则此用户需属于supergroup用户组。 若已按照1设置环境变量,则直接
d命令行中加入如下参数。 表1 增强BulkLoad效率的配置项 参数 描述 配置的值 -Dimporttsv.mapper.class 用户自定义mapper通过把键值对的构造从mapper移动到reducer以帮助提高性能。mapper只需要把每一行的原始文本发送给reduc
produced in 5000 ms, eventQueue still has 86417 events, MaxSize: 171764. 用户可以根据日志信息【队列中消息数量的最大值MaxSize】,在配置文件“spark-defaults.conf”中将配置项“spark.eventQueue
when语句),这种情况下,通过codegen生成的Java代码中函数的大小就可能会超过64KB,从而导致编译失败。 规避措施: 当出现上述问题时,用户可以通过关闭钨丝计划,关闭使用codegen的方式来生成Java代码的功能,从而确保语句的正常执行。即在客户端的“spark-defaults
IDEA开发环境中,确认配置HetuEngine应用安全认证中得到的“user.keytab”和“krb5.conf”文件放到“resources”目录下,并根据实际路径和用户名修改“jaas-zk.conf”文件中的配置参数。 图1 将认证文件放置在resources目录下 单击IDEA右侧Maven导入依赖。
string, update_time timestamp); 其中user_group是分区列,需要根据已有数据,按更新时间进行排序,刷新用户组信息。操作步骤如下: 在Hive Beeline命令行执行以下命令开启Hive动态分区: set hive.exec.dynamic.partition=true;
produced in 5000 ms, eventQueue still has 86417 events, MaxSize: 171764. 用户可以根据日志信息【队列中消息数量的最大值MaxSize】,在配置文件“spark-defaults.conf”中将配置项“spark.eventQueue