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如何强制停止Hive执行的MapReduce任务 问题 在Hive执行MapReduce任务长时间卡住的情况下想手动停止任务,需要如何操作? 回答 登录FusionInsight Manager。 选择“集群 > 服务 > Yarn”。 单击左侧页面的“ResourceManag
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Oozie Java接口介绍 Java API主要由org.apache.oozie.client.OozieClient提供。 表1 接口介绍 方法 说明 public String run(Properties conf) 运行job public void start(String
Hive同步数据报错HoodieHiveSyncException 问题 Hive同步数据时报错: com.uber.hoodie.hive.HoodieHiveSyncException: Could not convert field Type from <type1> to
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Hive JDBC样例程序开发思路 场景说明 假定用户开发一个Hive数据分析应用,用于管理企业雇员信息,如表1、表2所示。 开发思路 数据准备。 创建三张表,雇员信息表“employees_info”、雇员联络信息表“employees_contact”、雇员信息扩展表“emp
手动配置Yarn任务优先级 操作场景 集群的资源竞争场景如下: 提交两个低优先级的应用Job 1和Job 2。 正在运行中的Job 1和Job 2有部分task处于running状态,但由于集群或队列资源容量有限,仍有部分task未得到资源而处于pending状态。 提交一个较高优先级的应用Job
Spark从HBase读取数据再写入HBase样例程序(Java) 场景说明 假定HBase的table1表存储用户当天消费的金额信息,table2表存储用户历史消费的金额信息。 现table1表有记录key=1,cf:cid=100,表示用户1在当天消费金额为100元。 table2表有记录key=1
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创建Doris数据库 本章节介绍创建Doris数据库样例代码。 以下代码片段在“JDBCExample”类中。 以Java JDBC方式执行SQL语句在集群中创建dbName变量对应的数据库。 String createDatabaseSql = "create database
MRS租户管理中的动态资源计划页面无法刷新怎么办? 问: MRS租户管理中的动态资源计划页面无法刷新怎么办? 答: 以root用户分别登录Master1和Master2节点。 执行ps -ef |grep aos命令检查aos进程号。 执行kill -9 aos进程号 结束aos进程。
开发Flink应用 Flink DataStream样例程序 Flink Kafka样例程序 Flink开启Checkpoint样例程序 Flink Job Pipeline样例程序 Flink Join样例程序 Flink Jar作业提交SQL样例程序 FlinkServer REST
采集数据时报错HoodieException 问题 数据采集时报错: com.uber.hoodie.exception.HoodieException: created_at(Part -created_at) field not found in record. Acceptable
16T的文本数据转成4T Parquet数据失败 问题 使用默认配置时,16T的文本数据转成4T Parquet数据失败,报如下错误信息。 Job aborted due to stage failure: Task 2866 in stage 11.0 failed 4 times
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配置Flink SQL Client支持SQL校验功能 本章节适用于MRS 3.3.0及以后版本。 配置Flink SQL Client支持SQL校验功能方法 通过SQL Client进行SQL作业开发时,支持进入校验模式校验SQL语法正确性。校验模式下执行SQL命令不会启动Flink
手动配置Yarn任务优先级 操作场景 集群的资源竞争场景如下: 提交两个低优先级的应用Job 1和Job 2。 正在运行中的Job 1和Job 2有部分task处于running状态,但由于集群或队列资源容量有限,仍有部分task未得到资源而处于pending状态。 提交一个较高优先级的应用Job
HDFS写文件失败,报错“item limit of xxx is exceeded” 问题背景与现象 客户端或者上层组件日志报往HDFS的某目录写文件失败,报错为: The directory item limit of /tmp is exceeded: limit=5 items=5。
为什么并行度大于待处理的block数目时,CarbonData仍需要额外的executor? 问题 为什么并行度大于待处理的block数目时,CarbonData仍需要额外的executor? 回答 CarbonData块分布对于数据处理进行了如下优化: 优化数据处理并行度。 优化了读取块数据的并行性。
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