spark.hadoop.fs.obs.threads.read.core=500 spark.hadoop.fs.obs.threads.read.max=1000 spark.hadoop.fs.obs.write.buffer.size=8192 spark.hadoop.fs.obs

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"100MB", "broker.hadoop.security.authentication" = "kerberos", "broker.kerberos_principal" = "doris/hadoop.hadoop.com@HADOOP.COM", "broker.kerberos_keytab"

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Kudu是专为Apache Hadoop平台开发的列式存储管理器，具有Hadoop生态系统应用程序的共同技术特性：在通用的商用硬件上运行，可水平扩展，提供高可用性。 Kudu的设计具有以下优点： 能够快速处理OLAP工作负载 支持与MapReduce，Spark和其他Hadoop生态系统组件集成

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配置的集群，提高了配置效率，更加方便快捷。当前支持快速购买Hadoop分析集群、HBase集群、Kafka集群、ClickHouse集群、实时分析集群。 Hadoop分析集群：Hadoop分析集群完全使用开源Hadoop生态，采用YARN管理集群资源，提供Hive、Spark离线

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org.apache.hadoop.hbase.filestream.client.FSTable是org.apache.hadoop.hbase.filestream.client.FSTableInterface接口的实现类。 org.apache.hadoop.hbase.filestream

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classname'='org.apache.hadoop.hive.serde2. SMS 4Rewriter') STORED AS TEXTFILE; 创建表encode_test，并指定插入数据时对第2、3列加密，加密算法类为org.apache.hadoop.hive.serde2.SMS4Rewriter。

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Kudu是专为Apache Hadoop平台开发的列式存储管理器，具有Hadoop生态系统应用程序的共同技术特性：在通用的商用硬件上运行，可水平扩展，提供高可用性。 Kudu的设计具有以下优点： 能够快速处理OLAP工作负载。 支持与MapReduce，Spark和其他Hadoop生态系统组件集成。

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ACTIVE：索引正常，可以正常读写。 UNUSABLE：索引被禁用，索引数据会正常写入，查询时无法使用这个索引。 INACTIVE：索引异常，索引数据与数据表不一致，跳过生成该索引的索引数据，查询数据时无法使用该索引。 BUILDING：索引数据正常批量生成，索引数据生成工具执行结

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skewjoin=true执行报错：ClassCastException org.apache.hadoop.hive.ql.plan.ConditionalWork cannot be cast to org.apache.hadoop.hive.ql.plan.MapredWork. 解决方案：set hive

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classname'='org.apache.hadoop.hive.serde2.SMS4Rewriter') STORED AS TEXTFILE; 创建表encode_test，并指定插入数据时对第2、3列加密，加密算法类为org.apache.hadoop.hive.serde2.SMS4Rewriter。

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源所在集群的主机名称和对应的IP映射，及其“/etc/hosts”文件中的“10.10.10.10 hadoop.系统 域名 ”（如“10.10.10.10 hadoop.hadoop.com”），否则HetuEngine无法根据主机名称连接到非本集群节点。 参考创建HetuEngi

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ACTIVE：索引正常，可以正常读写。 UNUSABLE：索引被禁用，索引数据会正常写入，查询时无法使用这个索引。 INACTIVE：索引异常，索引数据与数据表不一致，跳过生成这个索引的索引数据，查询数据时无法使用这个索引。 BUILDING：索引数据正常批量生成，索引数据生成工具执行

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Kudu是专为Apache Hadoop平台开发的列式存储管理器，具有Hadoop生态系统应用程序的共同技术特性：在通用的商用硬件上运行，可水平扩展，提供高可用性。 Kudu的设计具有以下优点： 能够快速处理OLAP工作负载。 支持与MapReduce，Spark和其他Hadoop生态系统组件集成。

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CarbonData首查优化工具 工具介绍 CarbonData的首次查询较慢，对于实时性要求较高的节点可能会造成一定的时延。 本工具主要提供以下功能： 对查询时延要求较高的表进行首次查询预热。 工具使用 下载安装客户端，例如安装目录为“/opt/client”。进入目录“/op

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REST API来查看更多MapReduce任务的信息。目前Mapresuce的REST接口可以查询已完成任务的状态信息。完整和详细的接口请直接参考官网上的描述以了解其使用：http://hadoop.apache.org/docs/r3.1.1/hadoop-mapreduce

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skewjoin=true执行报错：ClassCastException org.apache.hadoop.hive.ql.plan.ConditionalWork cannot be cast to org.apache.hadoop.hive.ql.plan.MapredWork. 解决方案：set hive

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Hive与HDFS组件的关系 Hive是Apache的Hadoop项目的子项目，Hive利用HDFS作为其文件存储系统。Hive通过解析和计算处理结构化的数据，Hadoop HDFS则为Hive提供了高可靠性的底层存储支持。Hive数据库中的所有数据文件都可以存储在Hadoop HDFS文件系统上，Hive所有的数据操作也都是通过Hadoop

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estCF\"," + "\"VERSIONS\":\"3\"}]}"); 查询表信息 以下代码片段在“hbase-rest-example\src\main\java\com\huawei\hadoop\hbase\examples”包的“HBaseRestTest”类的descTable方法中。

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secretName=CredentialName flink.hadoop.fs.dew.endpoint=ENDPOINT flink.hadoop.fs.dew.csms.version=VERSION_ID flink.hadoop.fs.dew.csms.cache.time.second=CACHE_TIME

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at org.apache.hadoop.hbase.client.ScannerCallableWithReplicas.call(ScannerCallableWithReplicas.java:223) at org.apache.hadoop.hbase.client.S

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REST API来查看更多MapReduce任务的信息。目前Mapresuce的REST接口可以查询已完成任务的状态信息。完整和详细的接口请直接参考官网上的描述以了解其使用： http://hadoop.apache.org/docs/r3.1.1/hadoop-mapreduc

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