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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：
Load导入数据报错 现象描述 使用Broker Load导入数据时报错“failed to send batch”或“TabletWriter add batch with unknown id”。 原因分析 系统并发量较大或数据量大导致任务执行超时。 处理步骤 登录MySQL客户端
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：
使用JDBC方式从Oracle数据库读取数据，适用于支持JDBC的数据库。 在这种方式下，Loader加载数据的性能受限于分区列的数据分布是否均匀。当分区列的数据偏斜（数据集中在一个或者几个值）时，个别Map需要处理绝大部分数据，进而导致索引失效，造成SQL查询性能急剧下降。 gene
join时无法推断左流主键，导致左流所有历史数据都存储在状态，右流数据到达后会从最新的状态开始依次回撤左流状态中的每一条数据，经过LATERAL TABLE每一条source数据又与lateral table自关联，数据乱序。 查看打印结果可以看到连续多条“-D”消息，并且最后一条数据错误，因此建议lookup
Spark同步HBase数据到CarbonData开发思路 场景说明 数据实时写入HBase，用于点查业务，数据每隔一段时间批量同步到CarbonData表中，用于分析型查询业务。 数据规划 运行样例程序前，需要在Spark客户端的“spark-defaults.conf”配置文件中将配置项“spark
使用JDBC提交数据分析任务 功能简介 本章节介绍如何使用JDBC样例程序完成数据分析任务。 样例代码 使用Hive JDBC接口提交数据分析任务，该样例程序在“hive-examples/hive-jdbc-example”的“JDBCExample.java”中，实现该功能的模块如下：
table ${TableName}时失败。 原因分析 删除文件操作是单线程串行执行的，Hive分区数过多导致在元数据数据库会保存大量元数据信息，在执行删表语句时删除元数据就要用很长时间，最终在超时时间内删除不完，就会导致操作失败。 超时时间可通过登录FusionInsight Manager，选择“集群
ClickHouse消费Kafka数据异常 问题现象 用户在ClickHouse集群创建Kafka引擎表test.user_log_kafka消费Kafka数据，查看Kafka监控发现凌晨开始出现消息堆积，数据一直没有被消费。 原因分析 Kafka出现消息堆积，说明ClickHouse消费数据时出现异常，需要查看ClickHouse的日志。
单击右上角的，可查看所有快捷键信息。 元数据浏览器使用介绍 访问Hue WebUI。 查看Hive表的元数据 在左侧导航栏单击表，单击某一表名称，界面将显示Hive表的元数据信息。 管理Hive表的元数据 在Hive表的元数据信息界面： 单击右上角的“导入”可导入数据。 单击“概述”，在“属性”域可查看表文件的位置信息。
r）。 读数据表设计调优 在hbase shell中设置以下表相关参数，以提升实时读HBase数据性能。 表2 影响实时读数据相关参数 配置参数 描述 默认值 COMPRESSION 配置数据的压缩算法，这里的压缩是HFile中block级别的压缩。对于可以压缩的数据，配置压缩算
使用JDBC方式从Oracle数据库读取数据，适用于支持JDBC的数据库。 在这种方式下，Loader加载数据的性能受限于分区列的数据分布是否均匀。当分区列的数据偏斜（数据集中在一个或者几个值）时，个别Map需要处理绝大部分数据，进而导致索引失效，造成SQL查询性能急剧下降。 gene
SHOW显示数据库和表信息 本章节主要介绍ClickHouse显示数据库和表信息的SQL基本语法和使用说明。 基本语法 show databases show tables 使用示例 --查询数据库 show databases; ┌─name────┐ │ default
为什么不同服务之间互相删除UDF失败 Spark SQL无法查询到Parquet类型的Hive表的新插入数据 cache table使用指导 Repartition时有部分Partition没数据 16T的文本数据转成4T Parquet数据失败 当表名为table时，执行相关操作时出现异常
）。 读数据表设计调优 表2 影响实时读数据相关参数 配置参数 描述 默认值 COMPRESSION 配置数据的压缩算法，这里的压缩是HFile中block级别的压缩。对于可以压缩的数据，配置压缩算法可以有效减少磁盘的IO，从而达到提高性能的目的。 说明： 并非所有数据都可以进行
能低；另一方面，数据量少的Task在运行完成后，导致很多CPU空闲，造成CPU资源浪费。 通过如下配置项可开启自动进行数据倾斜处理功能，通过将Hash分桶后数据量很大的、且超过数据倾斜阈值的分桶拆散，变成多个task处理一个桶的数据机制，提高CPU资源利用率，提高系统性能。 未产
备份ClickHouse元数据 操作场景 为了确保ClickHouse集群中的元数据安全，或者集群用户需要对ClickHouse进行重大操作（如升级或迁移等）时，需要对ClickHouse集群的元数据进行备份，从而保证系统在出现异常或未达到预期结果时可以及时进行数据恢复，将对业务的影响降到最低。
为什么不同服务之间互相删除UDF失败 Spark SQL无法查询到Parquet类型的Hive表的新插入数据 cache table使用指导 Repartition时有部分Partition没数据 16T的文本数据转成4T Parquet数据失败 当表名为table时，执行相关操作时出现异常
“ /opt/” ）下。 数据规划 创建HBase表，构造数据，列需要包含key，modify_time，valid。其中每条数据key值全表唯一，modify_time代表修改时间，valid代表是否为有效数据（该样例中'1'为有效，'0'为无效数据）。 示例：进入hbase shell，执行如下命令：
备份IoTDB元数据 操作场景 为了确保IoTDB元数据安全，防止因IoTDB的元数据文件损坏等导致IoTDB服务不可用时，需要对IoTDB元数据进行备份，从而保证系统在出现异常或未达到预期结果时可以及时进行数据恢复，将对业务的影响降到最低。 系统管理员可以通过FusionInsight
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