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为什么创建Hive表失败？ 问题 为什么创建Hive表失败？ 回答 当源表或子查询具有大数据量的Partition时，创建Hive表失败。执行查询需要很多的task，此时输出的文件数就会很多，从而导致driver OOM。 可以在创建Hive表的语句中增加distribute b
通过JDBC访问Spark SQL样例程序（Java） 功能简介 使用自定义客户端的JDBC接口提交数据分析任务，并返回结果。 样例代码 定义SQL语句。SQL语句必须为单条语句，注意其中不能包含“;”。示例： ArrayList<String> sqlList = new ArrayList<String>();
通过JDBC访问Spark SQL样例程序（Java） 功能简介 使用自定义客户端的JDBC接口提交数据分析任务，并返回结果。 样例代码 定义SQL语句。SQL语句必须为单条语句，注意其中不能包含“;”。示例： ArrayList<String> sqlList = new ArrayList<String>();
则可以使用MapPartitions，按每个分区计算结果，如： rdd.mapPartitions(records => conn.getDBConn;for(item <- records) write(item.toString); conn.close) 使用mapPartition
新增作业并执行（废弃） 功能介绍 在MRS集群中新增一个作业，并执行作业。该接口不兼容Sahara。 集群ID可参考查询集群列表接口获取。 MRS 3.x版本镜像，不支持MRS V1.1作业管理接口，需要使用V2作业管理接口。 接口约束 DistCp作业需要配置文件操作类型(file_action)。
Spark SQL企业级能力增强 配置矢量化读取ORC数据 配置过滤掉分区表中路径不存在的分区 配置Hive表分区动态覆盖 配置Spark SQL开启Adaptive Execution特性 配置SparkSQL的分块个数 父主题： 使用Spark2x（MRS 3.x及之后版本）
操作Avro格式数据 场景说明 用户可以在Spark应用程序中以数据源的方式去使用HBase，本例中将数据以Avro格式存储在HBase中，并从中读取数据以及对读取的数据进行过滤等操作。 数据规划 在客户端执行hbase shell，进入HBase命令行，使用下面的命令创建样例代码中要使用的HBase表：
使用HetuEngine HetuEngine交互查询引擎概述 HetuEngine用户权限管理 快速使用HetuEngine访问Hive数据源 创建HetuEngine计算实例 添加HetuEngine数据源 配置HetuEngine物化视图 配置HetuEngine SQL诊断功能
Hudi Cleaning操作说明 Cleaning用于清理不再需要的版本数据。 Hudi使用Cleaner后台作业，不断清除不需要的旧版本数据。通过配置hoodie.cleaner.policy和hoodie.cleaner.commits.retained可以使用不同的清理策略和保存的commit数量。
操作HBase数据源 场景说明 用户可以在Spark应用程序中以数据源的方式去使用HBase，将dataFrame写入HBase中，并从HBase读取数据以及对读取的数据进行过滤等操作。 数据规划 在客户端执行hbase shell，进入HBase命令行，使用下面的命令创建样例代码中要使用的HBase表：
合并CBO优化 操作场景 Spark SQL默认支持基于规则的优化，但仅仅基于规则优化不能保证Spark选择合适的查询计划。CBO（Cost-Bsed Optimizer）是一种为SQL智能选择查询计划的技术。通过配置开启CBO后，CBO优化器可以基于表和列的统计信息，进行一系列的估算，最终选择出合适的查询计划。
instant => '[instant]'); 参数描述 表1 参数描述 参数 描述 table_name 需要查询的表名，支持database.tablename格式 instant 需要查询的instant time时间戳 示例 call show_active_instant_detail(table
使用Spark执行Hudi样例程序（Python） 下面代码片段仅为演示，具体代码参见：HudiPythonExample.py。 插入数据： #insert inserts = sc._jvm.org.apache.hudi.QuickstartUtils.convertToStringList(dataGen
使用Spark执行Hudi样例程序（Python） 下面代码片段仅为演示，具体代码参见：HudiPythonExample.py。 插入数据： #insert inserts = sc._jvm.org.apache.hudi.QuickstartUtils.convertToStringList(dataGen
使用Spark执行Hudi样例程序（Python） 使用python写Hudi表 下面代码片段仅为演示，具体代码参见：sparknormal-examples.SparkOnHudiPythonExample.hudi_python_write_example。 插入数据： #insert
Scala样例代码 功能简介 使用自定义客户端的JDBC接口提交数据分析任务，并返回结果。 样例代码 定义SQL语句。SQL语句必须为单条语句，注意其中不能包含“;”。示例： val sqlList = new ArrayBuffer[String] sqlList += "CREATE
Spark客户端使用实践 本章节提供从零开始使用Spark2x提交spark应用程序，包括Spark Core及Spark SQL。其中，Spark Core为Spark的内核模块，主要负责任务的执行，用于编写spark应用程序；Spark SQL为执行SQL的模块。 场景说明
environment variables CLOUD_SDK_AK and CLOUD_SDK_SK in the local environment ak = os.environ["CLOUD_SDK_AK"] sk = os.environ["CLOUD_SDK_SK"]
examples.KafkaWordCountProducer {BrokerList} {Topic} {messagesPerSec} {wordsPerMessage} JAR_PATH为程序jar包所在路径; BrokerList格式为brokerIp:9092； 若用户需要对接安
使用presto客户端或jdbc、UI工具连接Presto服务，执行命令show schemas from myhive; 可以看到目标集群上的database即为配置成功。 父主题： Presto常见问题
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