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的Bad Records管理，请参见表2。 表2 Bad Records Logger 配置项 默认值 描述 BAD_RECORDS_LOGGER_ENABLE false 若设置为true，则将创建Bad Records日志文件，其中包含Bad Records的详细信息。 BAD_RECORDS_ACTION
默认是8。 目前推荐将该值设置为逻辑CPU核数的1.5～2倍之间。 8 物理CPU使用百分比 建议预留适量的CPU给操作系统和其他进程（数据库、HBase等）外，剩余的CPU核都分配给YARN。可以通过如下配置参数进行调整。 参数 描述 默认值 yarn.nodemanager.resource
overwrite directory "/path1" ...，写成功之后，会将旧数据移除到回收站，并且同时限制该目录不能为Hive元数据库中已经存在的数据库路径。 进入Hive服务配置页面： MRS 3.x之前版本，单击集群名称，登录集群详情页面，选择“组件管理 > Hive > 服
成共识，业务才可以正确的交互访问，也就是说配置文件中的cluster才是通常理解的“集群”概念。 图1 ClickHouse集群 常见的数据库系统，隐藏了表级以下的数据分区、副本存储等细节，用户是无感知的，而ClickHouse则要求用户主动来规划和定义数据分片（shard）、分
单击“查询管理”，列表默认显示所有正在进行的查询。 单击“已经结束的查询”可以查看已经完成查询的相关信息。 用户可以根据实际情况按照慢查询运行时长、查询id、用户、所属数据库进行查询。 用户可以通过“停止”操作手动停止正在进行查询的任务。 父主题： 使用Impala
ClickHouse简介 ClickHouse简介 ClickHouse是面向联机分析处理的列式数据库，支持SQL查询，且查询性能好，特别是基于大宽表的聚合分析查询性能非常优异，比其他分析型数据库速度快一个数量级。 ClickHouse的设计优点： 数据压缩比高 多核并行计算 向量化计算引擎
存放返回的数据，导致应用长时间挂起。 解决措施： 如果用户需要在OOM场景下强制将应用退出，那么可以在启动Spark Core应用时，在客户端配置文件“$SPARK_HOME/conf/spark-defaults.conf”中的配置项“spark.driver.extraJavaOptions”中添加如下内容：
目标是解决关系型数据库在处理海量数据时的局限性。 HBase使用场景有如下几个特点： 处理海量数据（TB或PB级别以上）。 具有高吞吐量。 在海量数据中实现高效的随机读取。 具有很好的伸缩能力。 能够同时处理结构化和非结构化的数据。 不需要完全拥有传统关系型数据库所具备的ACID
目标是解决关系型数据库在处理海量数据时的局限性。 HBase使用场景有如下几个特点： 处理海量数据（TB或PB级别以上）。 具有高吞吐量。 在海量数据中实现高效的随机读取。 具有很好的伸缩能力。 能够同时处理结构化和非结构化的数据。 不需要完全拥有传统关系型数据库所具备的ACID
ClickHouse简介 ClickHouse简介 ClickHouse是面向联机分析处理的列式数据库，支持SQL查询，且查询性能好，特别是基于大宽表的聚合分析查询性能非常优异，比其他分析型数据库速度快一个数量级。 ClickHouse的设计优点： 数据压缩比高 多核并行计算 向量化计算引擎
如果有两个Master节点，请在Master2节点上同样执行3和4。 在Master1节点执行如下命令初始化环境变量。 source 客户端安装目录/bigdata_env 如果当前集群已启用Kerberos认证，执行以下命令认证当前用户。如果当前集群未启用Kerberos认证，则无需执行此命令。
[db_name.]table_name; 参数描述 表1 DROP TABLE参数描述 参数 描述 db_name Database名称。如果未指定，将选择当前database。 table_name 需要删除的Table名称。 注意事项 在该命令中，IF EXISTS和db_name是可选配置。
resource.memory-mb”设置380G，那么该参数设置为128。 8 物理CPU使用百分比 建议预留适量的CPU给操作系统和其他进程（数据库、HBase等）外，剩余的CPU核都分配给YARN。可以通过如下配置参数进行调整。 参数 描述 默认值 yarn.nodemanager.resource
index_name 索引表的名称。表名称应由字母数字字符和下划线（_）特殊字符组成。 db_name 数据库的名称。数据库名称应由字母数字字符和下划线（_）特殊字符组成。 table_name 数据库中的表名称。表名称应由字母数字字符和下划线（_）特殊字符组成。 col_name 表中的列名
需要预先对字段name创建二级索引。 相关操作 基于二级索引表查询。 查询样例如下： 用户在hbase_sample_table的info列族的name列添加一个索引，在客户端执行， hbase org.apache.hadoop.hbase.hindex.mapreduce.TableIndexer -Dtablename
存放返回的数据，导致应用长时间挂起。 解决措施： 如果用户需要在OOM场景下强制将应用退出，那么可以在启动Spark Core应用时，在客户端配置文件“$SPARK_HOME/conf/spark-defaults.conf”中的配置项“spark.driver.extraJavaOptions”中添加如下内容：
准备运行环境 安装集群客户端，例如客户端安装目录为“/opt/client”。 执行下列命令进行用户认证，这里以hdfs为例，用户可根据实际用户名修改。 kinit hdfs kinit认证的默认时效为24小时，到期后再次运行样例，需要重新执行kinit。 在客户端目录创建文件“te
SHOW VIEWS 语法 SHOW VIEWS [IN/FROM database_name] [ LIKE pattern [ESCAPE escapeChar] ] 描述 列举指定Schema中所有满足条件的视图。 默认使用当前Schema，也可以通过in/from子句来指定Schema。
修改完成后，单击“确定”，返回“资源”页面，展示修改后的资源详情。 修改ClickHouse租户资源配额后，需要重新登录ClickHouse客户端才能生效。 添加用户并绑定租户 新添加用户绑定租户：登录FusionInsight Manager，选择“系统 > 权限 > 用户”，单击
存放返回的数据，导致应用长时间挂起。 解决措施： 如果用户需要在OOM场景下强制将应用退出，那么可以在启动Spark Core应用时，在客户端配置文件“$SPARK_HOME/conf/spark-defaults.conf”中的配置项“spark.driver.extraJavaOptions”中添加如下内容：
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