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Presto应用开发简介 Presto简介 Presto是一种开源、分布式SQL查询引擎，用于对千兆字节至PB级大小的数据源进行交互式分析查询。 Presto主要特点如下： 多数据源：Presto可以支持Mysql，Hive，JMX等多种Connector。 支持SQL：Presto完全支持ANSI
Hive支持开源MySQL和Postgres元数据库，本章节以对接开源MySQL和Postgres数据库进行说明。 约束与限制 当外置元数据到MySQL后，Hive仅表名、字段名、表描述支持中文，其余暂不支持。 适用于MRS 3.x及以后版本。 步骤一：安装数据库并上传驱动包 安
入至主键模型的表中时，先按照排序键排序后再存储。查询时返回主键相同的一组数据中的最新数据。相对于更新模型，主键模型在查询时不需要执行聚合操作，并且支持谓词和索引下推，能够在支持实时和频繁更新等场景的同时，提供高效查询。 数据分布 建表时，您可以通过设置合理的分区和分桶，实现数据均
在Hive中drop表后如何完全释放磁盘空间 用户问题 在Hive命令行执行drop表的操作后，通过命令hdfs dfsadmin -report查看磁盘空间，发现表没有删除。 原因分析 在Hive命令行执行drop表只删除了外部表的表结构，并没有删除该表存储在HDFS上的表数据。 处理步骤
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
快速使用HetuEngine访问Hive数据源 本章节指导用户从零开始使用HetuEngine对接Hive数据源，并通过HetuEngine查询本集群Hive数据源的数据库表。 前提条件 集群已安装HetuEngine、Hive服务及其所依赖的服务（DBService、KrbServer、Zook
Doris是一个基于MPP架构的高性能、实时的分析型数据库，不仅可以支持高并发的点查询场景，也能支持高吞吐的复杂分析场景。 本文主要通过示例介绍如何快速使用MRS Doris集群进行基本的建表和查询操作。 Doris数据库名和表名区分大小写。 前提条件 已创建包含Doris服务的集群，集群内各服务运行正常。
查询Hive表数据 功能介绍 本小节介绍了如何使用HQL对数据进行查询分析。从本节中可以掌握如下查询分析方法： SELECT查询的常用特性，如JOIN等。 加载数据进指定分区。 如何使用Hive自带函数。 如何使用自定义函数进行查询分析，如何创建、定义自定义函数请见创建Hive用户自定义函数。
查询Hive表数据 功能介绍 本小节介绍了如何使用HQL对数据进行查询分析。从本节中可以掌握如下查询分析方法： SELECT查询的常用特性，如JOIN等。 加载数据进指定分区。 如何使用Hive自带函数。 如何使用自定义函数进行查询分析，如何创建、定义自定义函数请见创建Hive用户自定义函数。
Presto Presto是一个开源的用户交互式分析查询的SQL查询引擎，用于针对各种大小的数据源进行交互式分析查询。其主要应用于海量结构化数据/半结构化数据分析、海量多维数据聚合/报表、ETL、Ad-Hoc查询等场景。 Presto允许查询的数据源包括Hadoop分布式文件系统（HDF
数据库表名，用于最终保存传输的数据。 说明： 表名可以使用宏定义，具体请参考Loader算子配置项中使用宏定义。 test 临时表 数据库临时表表名，用于临时保存传输过程中的数据，字段需要和“表名”配置的表一致。 说明： 使用临时表是为了使得导出数据到数据库时，不会在目的表中产生脏数据。只有在所有数据
数据库表名，用于最终保存传输的数据。 说明： 表名可以使用宏定义，具体请参考Loader算子配置项中使用宏定义。 test 临时表 数据库临时表表名，用于临时保存传输过程中的数据，字段需要和“表名”配置的表一致。 说明： 使用临时表是为了使得导出数据到数据库时，不会在目的表中产生脏数
查询Hive表数据 功能介绍 本小节介绍了如何使用HQL对数据进行查询分析。从本节中可以掌握如下查询分析方法： SELECT查询的常用特性，如JOIN等。 加载数据进指定分区。 如何使用Hive自带函数。 如何使用自定义函数进行查询分析，如何创建、定义自定义函数请见创建Hive用户自定义函数。
Doris是一个基于MPP架构的高性能、实时的分析型数据库，以极速易用的特点被人们所熟知，仅需亚秒级响应时间即可返回海量数据下的查询结果，不仅可以支持高并发的点查询场景，也能支持高吞吐的复杂分析场景。基于此，Apache Doris能够较好的满足报表分析、即席查询、统一数仓构建、数据湖联邦查询加速等使用场景，用户
查询Hive表数据 功能介绍 本小节介绍了如何使用HQL对数据进行查询分析。从本节中可以掌握如下查询分析方法： SELECT查询的常用特性，如JOIN等。 加载数据进指定分区。 如何使用Hive自带函数。 如何使用自定义函数进行查询分析，如何创建、定义自定义函数请见创建Hive用户自定义函数。
Hive使用WHERE条件查询超过3.2万分区的表报错 问题 Hive创建超过3.2万分区的表，执行带有WHERE分区的条件查询时出现异常。 “metastore.log”中打印的异常信息包含以下信息： Caused by: java.io.IOException: Tried to
Hive使用WHERE条件查询超过3.2万分区的表报错 问题： Hive创建超过3.2万分区的表，执行带有WHERE分区的条件查询时出现异常，且“metastore.log”中打印的异常信息包含以下信息： Caused by: java.io.IOException: Tried
MRS集群节点时间信息不正确如何处理？ 如果集群内节点时间不正确，请分别登录集群内时间不正确的节点，并从2开始执行。 如果集群内节点与集群外节点时间不同步，请登录集群外节点，并从1开始执行。 执行vi /etc/ntp.conf命令编辑NTP客户端配置文件，并增加MRS集群中Ma
HetuEngine交互查询引擎概述 HetuEngine能够支持多种数据源的快速联合查询并提供可视化的数据源配置、管理页面，用户可通过HSConsole界面快速添加数据源。 当前版本HetuEngine支持对接的数据源如下表所示。 表1 HetuEngine对接数据源一览表 HetuEngine模式
建立Hive表分区提升查询效率 操作场景 Hive在做Select查询时，一般会扫描整个表内容，会消耗较多时间去扫描不关注的数据。此时，可根据业务需求及其查询维度，建立合理的表分区，从而提高查询效率。 操作步骤 以root用户登录已安装Hive客户端的节点。 执行以下命令，进入客
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