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广泛的应用于互联网广告、App和Web流量、电信、金融、物联网等众多领域。 ClickHouse、ZooKeeper 实时分析集群 实时分析集群使用Hadoop、Kafka、Flink和ClickHouse组件提供一个海量的数据采集、数据的实时分析和查询的系统。 Hadoop、K
SQL无法查询到ORC类型的Hive表的新插入数据 问题 为什么通过Spark SQL无法查询到存储类型为ORC的Hive表的新插入数据？主要有以下两种场景存在这个问题： 对于分区表和非分区表，在Hive客户端中执行插入数据的操作后，会出现Spark SQL无法查询到最新插入的数据的问题。 对于分区表，在Spark
SQL无法查询到ORC类型的Hive表的新插入数据 问题 为什么通过Spark SQL无法查询到存储类型为ORC的Hive表的新插入数据？主要有以下两种场景存在这个问题： 对于分区表和非分区表，在Hive客户端中执行插入数据的操作后，会出现Spark SQL无法查询到最新插入的数据的问题。 对于分区表，在Spark
(SqlParser.scala:485) 回答 table为Spark SQL的关键词，不能用作表名使用。 建议您在创建表时，不要使用table用作表的名字。 父主题： SQL和DataFrame
Spark2x无法访问Spark1.5创建的DataSource表 问题 在Spark2x中访问Spark1.5创建的DataSource表时，报无法获取schema信息，导致无法访问表。 回答 原因分析： 这是由于Spark2x与Spark1.5存储DataSoure表信息的格式不一致导致的。Spark1
当有3张及以上的表进行Join时，选择不同的Join顺序，执行时间存在较大差异。使用恰当的Join顺序可以有效缩短任务执行时间。 Join顺序原则： Join出来结果较小的组合，例如表数据量小或两张表Join后产生结果较少，优先执行。 Join出来结果大的组合，例如表数据量大或两张表Join后产生结果较多，在后面执行。
Spark2x无法访问Spark1.5创建的DataSource表 问题 在Spark2x中访问Spark1.5创建的DataSource表时，报无法获取schema信息，导致无法访问表。 回答 原因分析： 这是由于Spark2x与Spark1.5存储DataSoure表信息的格式不一致导致的。Spark1
6sum和sha512sum等。 输入与输出 输入：需要转换的字段 输出：经过EL表达式转换后的字段 参数说明 表1 算子参数说明 参数 含义 类型 是否必填 默认值 el操作之后生成的字段 配置EL表达式： 名称：表达式输出结果的名称。 el表达式：表达式，格式为：表达式名称（输入字段名
群运行状态。 查看MRS集群运行状态 登录MRS管理控制台。 选择“现有集群”，进入集群列表页面。 集群列表默认按创建时间顺序排列，集群列表参数说明如表1所示。 现有集群：包括除了“失败”和“已删除”状态以外的所有集群。 历史集群：仅包含“已删除”的集群，目前界面只显示6个月内创
当表名为table时，执行相关操作时出现异常 问题 当创建了表名为table的表后，执行drop table table上报以下错误。 或者执行其他操作也会出现类似错误。 16/07/12 18:56:29 ERROR SparkSQLDriver: Failed in [drop
CarbonData表简介 简介 CarbonData表与RDBMS中的表类似，RDBMS数据存储在由行和列构成的表中。CarbonData表存储的也是结构化的数据，具有固定列和数据类型。CarbonData中的数据存储在表实体文件中。 支持的数据类型 CarbonData表支持以下数据类型：
当Session退出时，用户操作相关的临时表将自动删除。建议用户不要手动删除临时表。 删除临时表时，其优先级与查询相同，从高到低为Spark临时表、Hive临时表、Hive持久化表。如果想直接删除Hive表，不删除Spark临时表，您可以直接使用drop table DbName.TableName命令。
解析出语句中包含的表，再获取表的元数据信息，然后对权限进行检查。 当表是parquet表时，元数据信息包括文件的Split信息。Split信息需要调用HDFS的接口去读取，当表包含的文件数量很多时，串行读取Split信息变得缓慢，影响性能。故对此做了优化，当表包含的文件大于一定阈值（即spark
创建Hive表 功能介绍 本小节介绍了如何使用HQL创建内部表、外部表的基本操作。创建表主要有以下三种方式： 自定义表结构，以关键字EXTERNAL区分创建内部表和外部表。 内部表，如果对数据的处理都由Hive完成，则应该使用内部表。在删除内部表时，元数据和数据一起被删除。 外部
Spark SQL无法查询到Parquet类型的Hive表的新插入数据 问题 为什么通过Spark SQL无法查询到存储类型为Parquet的Hive表的新插入数据？主要有以下两种场景存在这个问题： 对于分区表和非分区表，在Hive客户端中执行插入数据的操作后，会出现Spark SQL无法查询到最新插入的数据的问题。
创建Hive表 功能介绍 本小节介绍了如何使用HQL创建内部表、外部表的基本操作。创建表主要有以下三种方式： 自定义表结构，以关键字EXTERNAL区分创建内部表和外部表。 内部表，如果对数据的处理都由Hive完成，则应该使用内部表。在删除内部表时，元数据和数据一起被删除。 外部
创建Hive表 功能介绍 本小节介绍了如何使用HQL创建内部表、外部表的基本操作。创建表主要有以下三种方式。 自定义表结构，以关键字EXTERNAL区分创建内部表和外部表。 内部表，如果对数据的处理都由Hive完成，则应该使用内部表。在删除内部表时，元数据和数据一起被删除。 外部
hbase:meta表在HDFS上的目录、.tableinfo和.regioninfo文件。 hbase:namespace表在HDFS上的目录、.tableinfo和.regioninfo文件。 hbase:hindex表在HDFS上的目录、.tableinfo和.regioninfo文件。
创建Impala表 功能简介 本小节介绍了如何使用Impala SQL建内部表、外部表的基本操作。创建表主要有以下三种方式。 自定义表结构，以关键字EXTERNAL区分创建内部表和外部表。 内部表，如果对数据的处理都由Impala完成，则应该使用内部表。在删除内部表时，元数据和数据一起被删除。
创建Impala表 功能简介 本小节介绍了如何使用Impala SQL建内部表、外部表的基本操作。创建表主要有以下三种方式。 自定义表结构，以关键字EXTERNAL区分创建内部表和外部表。 内部表，如果对数据的处理都由Impala完成，则应该使用内部表。在删除内部表时，元数据和数据一起被删除。
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