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cache table使用指导 问题 cache table的作用是什么？cache table时需要注意哪些方面？ 回答 Spark SQL可以将表cache到内存中，并且使用压缩存储来尽量减少内存压力。通过将表cache，查询可以直接从内存中读取数据，从而减少读取磁盘带来的内存开销。
Hive SQL运行变慢阶段如何排查 场景说明 对于一个Hive SQL任务，如果运行时间突然变长，可能有多种原因造成，如HiveServer编译变慢、访问HDFS变慢、访问Yarn变慢或访问元数据变慢。 操作步骤 以下为Hive SQL在哪个阶段执行变慢的排查方法： HiveServer编译变慢
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HBase同步数据到CSS为什么没有映射字段？ 问： HBase同步数据到CSS为什么没有映射字段？ 答： 从MRS的HBase同步数据到CSS服务后，整库没有映射字段，要单表才有映射的字段。 父主题： 周边生态对接类
/11 10:58:00重启成功后对应的“Input Size”的值显示为“0 records”。 图1 Web UI界面部分batch time对应Input Size为0 records 回答 Kafka重启成功后应用会按照batch时间把2017/05/11 10:57:00~2017/05/11
Combine output records=6 Reduce input groups=3 Reduce shuffle bytes=114 Reduce input records=6 Reduce output records=2 Spilled Records=12 Shuffled Maps
val words = str.split("\\s") if (words.length < 2) return new Tuple2[String, String] new Tuple2[String, String](words(0), words(1))
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"]
MapReduce应用开发简介 Hadoop MapReduce是一个使用简易的并行计算软件框架，基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个服务器组成的大型集群上，并以一种可靠容错的方式并行处理上T级别的数据集。 一个MapReduce作业（application/job）通常会把
MapReduce应用开发简介 MapReduce简介 Hadoop MapReduce是一个使用简易的并行计算软件框架，基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个服务器组成的大型集群上，并以一种可靠容错的方式并行处理上TB级别的数据集。 一个MapReduce作业（applica
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表2 属性描述 属性 描述 carbon.options.bad.records.logger.enable 启用或禁用bad record日志记录。 carbon.options.bad.records.action 指定bad record操作，例如，强制（force），重定
MapReduce应用开发简介 MapReduce简介 Hadoop MapReduce是一个使用简易的并行计算软件框架，基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个服务器组成的大型集群上，并以一种可靠容错的方式并行处理上T级别的数据集。 一个MapReduce作业（applicat
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Source常用配置 参数 默认值 描述 channels - 与之相连的Channel，可以配置多个。用空格隔开。 在单个代理流程中，是通过channel连接sources和sinks。一个source实例对应多个channels，但一个sink实例只能对应一个channel。 格式如下： <Agent
本章节主要介绍Iceberg创建表的SQL基本语法和使用说明。 基本语法 CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [database_name.]table_name [ (columnTypeList)] USING iceberg [PARTITIONED BY
DESC查询表结构 本章节主要介绍ClickHouse查询表结构的SQL基本语法和使用说明。 基本语法 DESC|DESCRIBE TABLE [database_name.]table [INTO OUTFILE filename] [FORMAT format] 使用示例 查询表t1的表结构：
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优化小文件场景下的Spark SQL性能 配置场景 Spark SQL的表中，经常会存在很多小文件（大小远小于HDFS块大小），每个小文件默认对应Spark中的一个Partition，也就是一个Task。在很多小文件场景下，Spark会起很多Task。当SQL逻辑中存在Shuff
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