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Hue开源增强特性 Hue开源增强特性 存储策略定义。HDFS文件存储在多种等级的存储介质中，有不同的副本数。本特性可以手工设置HDFS目录的存储策略，或者根据HDSF文件最近访问时间和最近修改时间，自动调整文件存储策略、修改文件副本数、移动文件所在目录、自动删除文件，以便充分利用存储的性能和容量。
NameNode节点长时间满负载导致客户端无响应 问题 当NameNode节点处于满负载、NameNode所在节点的CPU 100%耗尽时，导致NameNode无法响应，对于新连接到该NameNode的HDFS客户端，能够主备切换连接到另一个NameNode，进行正常的操作，而对
NameNode节点长时间满负载导致客户端无响应 问题 当NameNode节点处于满负载、NameNode所在节点的CPU 100%耗尽时，导致NameNode无法响应，对于新连接到该NameNode的HDFS客户端，能够主备切换连接到另一个NameNode，进行正常的操作，而对
HBase数据读写样例程序 HBase数据读写样例程序开发思路 初始化HBase配置 创建HBase客户端连接 创建HBase表 创建HBase表Region 向HBase表中插入数据 创建HBase表二级索引 基于二级索引查询HBase表数据 修改HBase表 使用Get API读取HBase表数据
HetuEngine基本原理 HetuEngine简介 HetuEngine是自研高性能交互式SQL分析及数据虚拟化引擎。与大数据生态无缝融合，实现海量数据秒级交互式查询；支持跨源跨域统一访问，使能数据湖内、湖间、湖仓一站式SQL融合分析。 更多关于HetuEngine组件操作指导，请参考使用HetuEngine。
Spark应用开发流程介绍 Spark应用程序开发流程 Spark包含Spark Core、Spark SQL和Spark Streaming三个组件，其应用开发流程都是相同的。 开发流程中各阶段的说明如图1和表1所示。 图1 Spark应用程序开发流程 表1 Spark应用开发的流程说明
CarbonData常见问题 为什么对decimal数据类型进行带过滤条件的查询时会出现异常输出？ 如何避免对历史数据进行minor compaction？ 如何在CarbonData数据加载时修改默认的组名？ 为什么INSERT INTO CARBON TABLE失败？ 为什么含转义字符的输入数据记录到Bad
如何对Hive表大小数据进行监控 问题 如何对Hive中的表大小数据进行监控？ 回答 当用户要对Hive表大小数据进行监控时，可以通过HDFS的精细化监控对指定表目录进行监控，从而到达监控指定表大小数据的目的。 前提条件 Hive、HDFS组件功能正常 HDFS精细化监控功能正常
使用MySQL客户端连接Doris数据库时报错“plugin not enabled”如何处理 问题现象 使用MySQL客户端连接Doris数据库时报错： ERROR 2059 (HY000): Authentication plugin 'mysql_clear_password'
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
ntpdate修改时间导致HDFS出现大量丢块 问题背景与现象 用ntpdate修改了集群时间，修改时未停止集群，修改后HDFS进入安全模式，无法启动。 退出安全模式后启动，hfck检查丢了大概1 TB数据。 原因分析 查看NameNode原生页面发现有大量的块丢失。 图1 块丢失
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。 使用该数据流将内容写入到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
Spark从Hive读取数据再写入HBase样例程序（Python） 功能介绍 在Spark应用中，通过使用Spark调用Hive接口来操作hive表，然后把Hive表的数据经过分析后写到HBase表。 代码样例 由于pyspark不提供Hbase相关api，本样例使用Python调用Java的方式实现。
配置Spark Executor堆内存参数 配置场景 当分配的内存太小或者被更高优先级的进程抢占资源时，会出现物理内存超限的情况。调整如下参数，可以防止物理内存超限。 配置描述 参数入口： 在应用提交时通过“--conf”设置这些参数，或者在客户端的“spark-defaults
executor内存不足导致查询性能下降 现象描述 在不同的查询周期内运行查询功能，查询性能会有起伏。 可能原因 在处理数据加载时，为每个executor程序实例配置的内存不足，可能会产生更多的Java GC（垃圾收集）。当GC发生时，会发现查询性能下降。 定位思路 在Spark
实时OLAP数据分析 实时OLAP场景介绍 离线数据加载：通过CDM将Hive外表数据迁移到Doris 离线数据加载：通过Doris Catalog读取Hive外表数据并写入Doris 离线数据加载：通过Doris Catalog读取RDS-MySQL数据并写入Doris 离线数
管理MRS集群组件 查看MRS集群组件运行状态 启动停止MRS集群组件 重启MRS集群组件 添加删除MRS集群组件 修改MRS集群组件配置参数 查看MRS集群已修改的组件配置参数 同步MRS集群组件配置参数 添加MRS组件自定义参数 管理MRS角色实例 管理MRS角色实例组 修改MRS角色实例参数
使用Hue提交Oozie作业 使用Hue创建工作流 使用Hue提交Oozie Hive2作业 使用Hue提交Oozie HQL脚本 使用Hue提交Oozie Spark2x作业 使用Hue提交Oozie Java作业 使用Hue提交Oozie Loader作业 使用Hue提交Oozie
Hive使用beeline -e执行多条语句报错如何处理？ MRS 3.x版本Hive使用beeline执行beeline -e "use default;show tables;"命令报错： Error while compiling statement: FAILED: ParseException
HBase数据读写示例程序 HBase样例程序开发思路 初始化HBase配置 创建HBase客户端连接 创建HBase表 创建HBase表Region 向HBase表中插入数据 创建HBase表二级索引 基于二级索引查询HBase表数据 修改HBase表 使用Get API读取HBase表数据
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