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resultDataBuffer(i) //hbase2 row if (!resultData.isEmpty) { // 查询hbase1Value var hbase1Value = "" val it = iteratorArray(i)
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找到对应故障节点表数据对应的ZooKeeper路径。 ls zookeeper_path/replicas/replica_num zookeeper_path为4中查询到的zookeeper_path值。 replica_num为4中节点主机对应的副本编号replica_num的值。 执行以下命令,删除ZooKeeper上的副本数据。
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更改操作包括添加、删除或更新JAR文件。 dfs <dfs command> 执行dfs命令。 <query string> 执行Hive查询,并将结果打印到标准输出。 父主题: 使用Hive
Flink流式读Hudi表规则 Flink流式读Hudi表参数规范如下所示: 表1 Flink流式读Hudi表参数规范 参数名称 是否必填 参数描述 示例 Connector 必填 读取表类型。 hudi Path 必填 表存储的路径。 根据实际情况填写 table.type 必填
如何对insert overwrite自读自写场景进行优化 场景说明 对于需要使用动态分区插入(使用历史分区更新)数据到目的表中,且和数据源表是同一张表时,由于直接在原表上执行insert overwrite可能会导致数据丢失或数据不一致的风险,建议先使用一个临时表来处理数据,再执行insert
Spark Java API接口介绍 由于Spark开源版本升级,为避免出现API兼容性或可靠性问题,建议用户使用配套版本的开源API。 Spark Core常用接口 Spark主要使用到如下这几个类: JavaSparkContext:是Spark的对外接口,负责向调用该类的J
的统计信息,结合算子的输入数据集来估计每个算子的输出条数以及字节大小,这些就是执行一个算子的代价。 CBO会调整执行计划,来最小化端到端的查询时间,中心思路2点: 尽早过滤不相关的数据。 最小化每个算子的代价。 CBO优化过程分为2步: 收集统计信息。 根据输入的数据集估算特定算子的输出数据集。
的统计信息,结合算子的输入数据集来估计每个算子的输出条数以及字节大小,这些就是执行一个算子的代价。 CBO会调整执行计划,来最小化端到端的查询时间,中心思路2点: 尽早过滤不相关的数据。 最小化每个算子的代价。 CBO优化过程分为2步: 收集统计信息。 根据输入的数据集估算特定算子的输出数据集。
resultDataBuffer[i];//hbase2 row if (!resultData.isEmpty()) { // 查询hbase1Value String hbase1Value = ""; Iterator<Cell>
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IDX_F_ACCOUNT1_PKEY PRIMARY KEY (CLT_NBR,ORG_NBR) ); TOTAL 单击“保存并运行”,开始保存并运行作业。 查看作业完成情况 进入“Loader WebUI”界面,待“状态”显示“成功”则说明作业完成。 父主题: 创建Loader数据导出作业
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配置HDFS快速关闭文件功能 操作场景 默认情况下关闭HDFS文件时需要等待所有的Block都上报成功(处于COMPLETED状态)。因此HDFS的一部分写性能消耗为等待DataNode块上报以及NameNode处理块上报。对于一个负载较大的集群,等待的消耗对集群影响较大。HDF
执行load data local inpath命令报错 问题现象 执行load data local inpath报如下错误: 错误1: HiveAccessControlException Permission denied. Principal [name=user1, type=USER]
mapreduce.jobhistory.webapp.port 19888 26012 Job history服务器Web http端口。 该端口用于:查看Job History服务器的Web页面。 说明: 端口的取值范围为一个建议值,由产品自己指定。在代码中未做端口范围限制。 安装时是否缺省启用:是
resultDataBuffer[i];//hbase2 row if (!resultData.isEmpty()) { // 查询hbase1Value String hbase1Value = ""; Iterator<Cell>