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基于标签的数据块摆放策略支持扩容减容场景： 当集群中新增加DataNode节点时，如果该DataNode对应的IP匹配host2tags配置项中的IP地址范围，或者该DataNode的主机名匹配host2tags配置项中的主机名正则表达式，则该DataNode节点会被设置成对应的标签。 例如“host2tags”配置值为10
SQL中，当对两个表进行join操作时，利用Broadcast特性（请参见使用广播变量），将小表BroadCast到各个节点上，从而转变成非shuffle操作，提高任务执行性能。 这里join操作，只指inner join。 操作步骤 在Spark SQL中进行Join操作时，可
Impala SQL接口介绍 Impala SQL提供对HiveQL的高度兼容性，Impala使用SQL作为其查询语言，为了保护用户在技能开发和查询设计上的投资，Impala提供了与Hive查询语言（HiveQL）的高度兼容性。 由于Impala使用与Hive相同的元数据存储来记
Sqlline接口介绍 用户可以直接使用sqlline.py在服务端对HBase进行SQL操作。 Phoenix的sqlline接口与开源社区保持一致。 详情请参见http://phoenix.apache.org/。 父主题： HBase对外接口介绍
SQL中，当对两个表进行join操作时，利用Broadcast特性（见“使用广播变量”章节），将被广播的表BroadCast到各个节点上，从而转变成非shuffle操作，提高任务执行性能。 这里join操作，只指inner join。 操作步骤 在Spark SQL中进行Join操作时，可
FlinkSQL Function增强 本章节适用于MRS 3.5.0及以后版本。 DATE_ADD函数 DATE_ADD函数用于返回指定日期增加目标天数后的日期。 参数说明 指定日期：数据类型为TIMESTAMP或者STRING（格式为：yyyy-MM-dd HH:mm:ss），支持参数为NULL的特殊情况。
Hudi SQL语法参考 Hudi SQL使用约束 Hudi DDL语法说明 Hudi DML语法说明 Hudi CALL COMMAND语法说明 Hudi TTL语法说明 父主题： 使用Hudi
Flink SQL语法增强 本章节适用于MRS 3.3.0及以后版本。 FlinkSQL DISTRIBUTEBY FlinkSQL新增DISTRIBUTEBY特性，根据指定的字段进行分区，支持单字段及多字段，解决数据仅需要分区的场景。示例如下： SELECT /*+ DISTRIBUTEBY('id')
[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。
JDBC方式执行SQL语句在集群中创建dbName变量对应的数据库。 String createDatabaseSql = "create database if not exists " + dbName; public static void execDDL(Connection connection
客户端安装目录/Spark2x/spark/bin ./spark-sql 执行以下命令在OBS中创建表并插入数据： create database test location "obs://并行文件系统路径/test"; use test; create table test1(a
条件中指明的列。 配置的输入字段个数不能大于实际指定的列数，否则全部数据成为脏数据。 当字段的值与实际的类型不匹配时，该行数据会成为脏数据。 样例 以sqlserver 2014为例，创建测试表test： create table test (id int, name text,
Stream SQL Join程序 Flink Stream SQL Join应用开发思路 Flink Stream SQL Join Java样例代码 父主题： 开发Flink应用
Impala SQL接口介绍 Impala SQL提供对HiveQL的高度兼容性，详情请参见https://impala.apache.org/docs/build/html/topics/impala_langref.html。 父主题： Impala应用开发常见问题
Hive SQL逻辑优化 操作场景 在Hive上执行SQL语句查询时，如果语句中存在“(a&b) or (a&c)”逻辑时，建议将逻辑改为“a & (b or c)”。 样例 假设条件a为“p_partkey = l_partkey”，优化前样例如下所示： select
Impala SQL接口介绍 Impala SQL提供对HiveQL的高度兼容性，详情请参见https://impala.apache.org/docs/build/html/topics/impala_langref.html。 父主题： Impala应用开发常见问题
Sqlline接口介绍 用户可以直接使用sqlline.py在服务端对HBase进行SQL操作。 Phoenix的sqlline接口与开源社区保持一致。 详情请参见http://phoenix.apache.org/。 此版本不包含开源社区中Phoenix二级索引特性。 父主题：
Hive SQL逻辑优化 操作场景 在Hive上执行SQL语句查询时，如果语句中存在“(a&b) or (a&c)”逻辑时，建议将逻辑改为“a & (b or c)”。 样例 假设条件a为“p_partkey = l_partkey”，优化前样例如下所示： select
Hudi SQL使用约束 Hudi支持使用Spark SQL操作Hudi的DDL/DML的语法，使得所有用户（非工程师、分析师等）更容易访问和操作Hudi。 约束 支持在Hudi客户端执行Spark SQL操作Hudi。 支持在Spark2x的JDBCServer中执行Spark
JDBCServer进程非堆内存使用率过高，会影响JDBCServer进程运行的性能，甚至造成内存溢出导致JDBCServer进程不可用。 可能原因 该节点JDBCServer进程非堆内存使用率过大，或配置的非堆内存不合理，导致使用率超过阈值。 处理步骤 检查非堆内存使用率。 登录MRS集群详情页面，选择“告警管理”。
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