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create子命令为provider中<keyname>参数指定的name创建一个新的密钥，provider是由-provider参数指定。用户可以使用参数-cipher定义一个密码。目前默认的密码为"AES/CTR/NoPadding"。 默认密钥的长度为128。用户可以使用参数-size定义需要的密钥的长度。任
create子命令为provider中<keyname>参数指定的name创建一个新的密钥，provider是由-provider参数指定。用户可以使用参数-cipher定义一个密码。目前默认的密码为"AES/CTR/NoPadding"。 默认密钥的长度为128。用户可以使用参数-size定义需要的密钥的长度。任
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Hive元数据使用RDS时创建视图表中文乱码 用户问题 MRS 3.1.0版本集群，Hive元数据配置为RDS数据库中存储。创建视图时，使用case when语句中文显示乱码。 例如建表语句如下： 查看视图内容中，中文乱码： 原因分析 该问题是由于元数据表相关字段编码不是UTF 8，导致中文显示异常。
创建HDFS文件并写入内容 功能简介 写文件过程为： 使用FileSystem实例的create方法获取写文件的输出流。 使用该输出流将内容写入到HDFS的指定文件中。 在写完文件后，需关闭所申请资源。 代码样例 如下是写文件的代码片段，详细代码请参考com.huawei.bigdata
shuffle阶段会有如下异常 解决方法 JDBC应该： 登录FusionInsight Manager管理界面，修改JDBCServer的参数“spark.authenticate.enableSaslEncryption”值为“false”，并重启对应的实例。 客户端作业： 客户端应用在提交应用
locatorId) 用colocation模式，创建一个FSDataOutputStream，从而允许用户在f路径写文件。 f为HDFS路径。 overwrite表示如果文件已存在是否允许覆盖。 用户指定文件所属的groupId和locatorId必须已经存在。 public FSDataOutputStream
locatorId) 用colocation模式，创建一个FSDataOutputStream，从而允许用户在f路径写文件。 f为HDFS路径。 overwrite表示如果文件已存在是否允许覆盖。 用户指定文件所属的groupId和locatorId必须已经存在。 public FSDataOutputStream
locatorId) 用colocation模式，创建一个FSDataOutputStream，从而允许用户在f路径写文件。 f为HDFS路径。 overwrite表示如果文件已存在是否允许覆盖。 用户指定文件所属的groupId和locatorId必须已经存在。 public FSDataOutputStream
手动指定运行Yarn任务的用户 配置场景 目前YARN支持启动NodeManager的用户运行所有用户提交的任务，也支持以提交任务的用户运行任务。 配置描述 在Manager系统中，选择“集群 > 待操作集群的名称 > 服务 > Yarn > 配置”，选择“全部配置”。在搜索框中输入参数名称。
topics”与“tasks.max”配置的参数值的最小值。 处理步骤 登录FusionInsight Manager，选择“集群 > 服务 > CDL”，单击“CDLService UI”右侧的超链接进入CDLService WebUI界面，在数据同步任务作业列表界面选择该作业所在行的“更多
rver实例。 重启后，需要更新客户端配置。按照客户端所在的机器类型（x86、TaiShan）复制xx.jar的相应版本到客户端的Spark2x安装目录“${install_home}/Spark2x/spark/jars”文件夹中。${install_home}是用户的客户端安
erver实例。 重启后，需要更新客户端配置。按照客户端所在的机器类型（x86、TaiShan）复制xx.jar的相应版本到客户端的spark2x安装目录${install_home}/Spark2x/spark/jars文件夹中。${install_home}是用户的客户端安装
MapReduce统计样例程序开发思路 场景说明 假定用户有某个周末网民网购停留时间的日志文本，基于某些业务要求，要求开发MapReduce应用程序实现如下功能： 统计日志文件中本周末网购停留总时间超过2个小时的女性网民信息。 周末两天的日志文件第一列为姓名，第二列为性别，第三列为本次停留时间，单位为分钟，分隔符为“
HCatalog应用开发环境 为了运行Presto组件的HCatalog接口样例代码，需要完成下面的操作。此处以在Windows环境下开发HCatalog方式连接Presto服务的应用程序为例。 操作步骤 参考获取MRS应用开发样例工程获取Presto示例工程。 在Presto示例工程根目录，执行mvn
业务表设计建议 预分Region，使Region分布均匀，提高并发 避免过多的热点Region。根据应用场景，可考虑将时间因素引入Rowkey。 同时访问的数据尽量连续存储。同时读取的数据相邻存储；同时读取的数据存放在同一行；同时读取的数据存放在同一cell。 查询频繁属性放在Rowkey前
key上的不同过滤器参数。例如示例中三个COUNT DISTINCT都在user_id列上。Flink可以只使用一个共享状态实例，而不是三个状态实例，以减少状态访问和状态大小，在某些工作负载下可以获得显著的性能提升。 拆分distinct聚合优化聚合中数据倾斜 通过两阶段聚合能消除常
load("/tmp/default/cow_bugx/") // 指定读取的hudi表路径 .createTempView("mycall") // 注册为spark临时表 spark.sql("select * from mycall where `_hoodie_commit_time`
解决方法 运行Spark作业前，调整hbase.client.scanner.timeout.period参数（例如从60秒调高到120秒）。 登录Manage界面，选择“集群 > 服务 > HBase > 配置 > 全部配置”，搜索参数“hbase.client.scanner.timeout
"hdfsSetReplication- SUCCESS!, Set replication 10 for %s\n",file); 设置用户、用户组。 if (hdfsChown(fs, file, "root", "root")) { fprintf(stderr, "Failed
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