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数据库配置—Derby数据库配置过程 首先应下载一个数据库，可根据具体场景选择最适合的数据库。 该任务以Derby数据库为例。Derby是一个小型的，java编写的，易于使用却适合大多数应用程序的开放源码数据库。 Derby数据库的获取。在官网下载最新版的Derby数据库(本示例使用10.14.1.0)，通过
Ranger的服务增多，需要调整Ranger的规格。 本章节仅适用MRS 3.2.0及之后版本。 内存参数配置 登录FusionInsight Manager页面，选择“集群 > 服务 > Ranger > 配置 > 全部配置”，搜索RangerAdmin JVM的参数“GC_O
不同集群间Hive元数据切换时，MRS当前只对Hive组件自身的元数据数据库中的权限进行同步。这是由于当前MRS上的权限模型是在Manager上维护的，所以不同集群间的Hive元数据切换，不能自动把用户/用户组的权限同步到另一个集群的Manager上。 父主题： 管理MRS集群元数据
ve的持久化表，因此在Spark中允许三个层次的同名数据表。 查询的时候，Spark SQL优先查看是否有Spark的临时表，再查找当前DB的Hive临时表，最后查找当前DB的Hive持久化表。 图1 Spark表管理层次 当Session退出时，用户操作相关的临时表将自动删除。建议用户不要手动删除临时表。
配置HFile中block块的大小，不同的block块大小，可以影响HBase读写数据的效率。越大的block块，配合压缩算法，压缩的效率就越好；但是由于HBase的读取数据是以block块为单位的，所以越大的block块，对于随机读的情况，性能可能会比较差。 如果要提升写入的性能，一般扩大到
V2), function(K, V1, V2, V3)) 描述：通过将函数应用于具有相同键的一对值，将两个给定的map合并为一个map。对于仅在一个map中显示的键，将传递NULL作为缺少键的值。 SELECT map_zip_with(MAP(ARRAY[1, 2, 3], ARRAY['a'
参数含义 ServiceName 产生告警的服务名称。 RoleName 产生告警的角色名称。 HostName 产生告警的主机名。 对系统的影响 Manager中的Kerberos资源异常，认证服务不可用，无法对Web上层服务提供安全认证功能，可能引起无法登录MRS Manager。
jdbc.Driver”。 源集群的Doris FE的查询连接端口，可以通过登录Manager，单击“集群 > 服务 > Doris > 配置”，查询Doris服务的“query_port”参数获取。 源集群的Doris FE实例IP地址可通过登录MRS集群的Manager界面，单击“集群
UDF，参数GEO_HASH_INDEX_COLUMN和polygon表的POLYGON_COLUMN。Polygon_column列是一系列的点（经纬度列）。Polygon表的每一行的第一个点和最后一个点必须是相同的。Polygon表的每一行的所有点连接起来形成一个封闭的几何对象。 UDF输入参数： 参数 类型
Sqlline接口介绍 可以直接使用sqlline.py在服务端对HBase进行SQL操作。Phoenix的sqlline接口与开源社区保持一致，请参见http://phoenix.apache.org/。 Sqlline常用语法见表1，常用函数见表2，命令行使用可以参考Phoenix命令行操作介绍章节。
用户问题 运行Impala客户端会报类似如下错误信息： 原因分析 由于最新的MRS集群使用的是Euler 2.9及以上版本的操作系统，系统自带只Python3版本，而Impala客户端是基于Python2实现的，和Python3部分语法不兼容，运行Impala客户端会报错，所以需要
2中running状态的task运行结束并释放资源后，Job 3中处于pending状态的task将优先得到这部分新释放的资源。 Job 3完成后，资源释放给Job 1、Job 2继续执行。 用户可以在YARN中配置任务的优先级。任务优先级是通过ResourceManager的调度器实现的。 操作步骤
如果数据库下的表由多个用户创建，那么执行Drop database命令会失败，即使执行的用户是数据库的拥有者。 在二级索引中，当父表（parent table）触发时，insert和compaction将在索引表上触发。 如果选择具有过滤条件匹配索引表列的查询，用户应该为父表和索引表提供选择权限。
如果数据库下的表由多个用户创建，那么执行Drop database命令会失败，即使执行的用户是数据库的拥有者。 在二级索引中，当父表（parent table）触发时，insert和compaction将在索引表上触发。 如果选择具有过滤条件匹配索引表列的查询，用户应该为父表和索引表提供选择权限。
在IDE上，选择MapReduce任务的实现类，通过配置远程调试信息，执行Debug。 设置断点，双击蓝框区域设置或取消断点。 配置远程调试信息，“右键->Debug As->Debug Configurations...”。 在弹出的页面，双击“Remote Java Appl
参数含义 来源 产生告警的集群名称。 服务名 产生告警的服务名称。 角色名 产生告警的角色名称。 主机名 产生告警的主机名。 Trigger Condition 系统当前指标取值满足自定义的告警设置条件。 对系统的影响 ResourceManager进程的垃圾回收时间过长，可能影
tar”为例进行描述。 上传软件包。以user用户将软件包上传到将要安装Flume服务客户端的节点目录上，例如“/opt/client” user用户为安装和运行Flume客户端的用户。 解压软件包。 以user用户登录将要安装Flume服务客户端的节点。进入安装包所在目录，例如“/op
} else { fmt.Println(err) } } 更多编程语言的SDK代码示例，请参见API Explorer的代码示例页签，可生成自动对应的SDK代码示例。 状态码 状态码 描述 200 修改集群名称成功 400 修改集群名称失败 错误码 请参见错误码。
发的Reduce（化简）函数，用来保证所有映射的键值对共享相同的键组。 图1 分布式批处理引擎 MapReduce是用于并行处理大数据集的软件框架。MapReduce的根源是函数性编程中的Map和Reduce函数。Map函数接受一组数据并将其转换为一个键/值对列表，输入域中的每个
环境中运行应用。使用Scala或Java语言开发的应用程序在Spark客户端的运行步骤是一样的。 使用Python开发的Spark应用程序无需打包成jar，只需将样例工程复制到编译机器上即可。 用户需保证worker和driver的Python版本一致，否则将报错："Python
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