检测到您已登录华为云国际站账号，为了您更好的体验，建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
检测到您已登录华为云国际站账号，为了您更好的体验，建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
e.topic.enable = true”） 支持为已有主题增加分区 支持更新现有主题的配置 可以为分区级别和主题级别度量标准启用JMX查询 父主题： 使用Kafka
指定以当天时间命名的数据目录 参数项配置为“/user/data/inputdate_@{dateformat("yyyy-MM-dd")}@”。 通过SQL语句查询最近7天的数据 select * from table where time between '@{dateformat("yyyy-MM-dd
polygon连接查询 IN_POLYGON_JOIN(GEO_HASH_INDEX_COLUMN, POLYGON_COLUMN) 两张表做join查询，一张表为空间数据表（有经纬度列和GeoHashIndex列），另一张表为维度表，保存polygon数据。 查询使用IN_POLYGON_JOIN
据异步发送到各个shard的各个副本。整个过程数据异步发送，且数据会在一个节点临时存储，会导致网络、磁盘都会成为瓶颈，且写入成功后不一定能查询到最新一致性数据等问题。 父主题： ClickHouse宽表设计
Okerberos依赖的OLdap资源异常。 处理步骤 检查Manager中的OKerberos依赖的OLdap资源是否异常。 登录主管理节点。 执行以下命令，查询当前HA管理的OLdap资源状态是否正常。 sh ${BIGDATA_HOME}/OMSV100R001C00x8664/workspac
wordCounts = words.groupBy("word").count() # 开始运行将running counts打印到控制台的查询 query = wordCounts.writeStream\ .outputMode("complete")\
wordCounts = words.groupBy("word").count() # 开始运行将running counts打印到控制台的查询 query = wordCounts.writeStream\ .outputMode("complete")\
权限信息等）缓存起来，后续访问时不需要再次访问Hive metastore，在Hive数据源的表数据变化不频繁的场景下，可以一定程度上提升查询的性能。 调整HetuEngine元数据缓存步骤 使用HetuEngine管理员用户登录FusionInsight Manager页面，选择“集群
的调度池中运行。 设置BroadCastHashJoin的超时时间。 BroadCastHashJoin有超时参数，一旦超过预设的时间，该查询任务直接失败，在多并发场景下，由于计算任务抢占资源，可能会导致BroadCastHashJoin的Spark任务无法执行，导致超时出现。因
distribution。 SORT_SCOPE：指定表创建时的排序范围。如下为四种排序范围。 GLOBAL_SORT：它提高了查询性能，特别是点查询。TBLPROPERTIES('SORT_SCOPE'='GLOBAL_SORT') LOCAL_SORT：数据会本地排序（任务级别排序）。
distribution。 SORT_SCOPE：指定表创建时的排序范围。如下为四种排序范围。 GLOBAL_SORT：它提高了查询性能，特别是点查询。TBLPROPERTIES('SORT_SCOPE'='GLOBAL_SORT') LOCAL_SORT：数据会本地排序（任务级别排序）。
通过HBase插入数据，命令如下： put 'table2', '1', 'cf:cid', '1000' 开发思路 查询table1表的数据。 根据table1表数据的key值去table2表做查询。 把前两步相应的数据记录做相加操作。 把上一步骤的结果写到table2表。 运行前置操作 安全模式下Spark
MY_TABLE; UPSERT VALUES 插入/修改数据。 UPSERT INTO MY_TABLE VALUES(1,'abc'); SELECT 查询数据。 SELECT * FROM MY_TABLE; CREATE INDEX 创建全局索引。 CREATE INDEX MY_IDX ON
通过HBase插入数据，执行如下命令。 put 'table2', '1', 'cf:cid', '1000' 开发思路 查询Hive person表的数据。 根据person表数据的key值去table2表做查询。 把前两步相应的数据记录做相加操作。 把上一步骤的结果写到table2表。 运行前置操作 安全模式下Spark
Python3样例工程章节，获取样例代码，获取hetu-jdbc-XXX.jar文件，并复制到自定义目录中。 参考通过HSFabric的KeyTab认证实现查询HetuEngine SQL任务章节，获取“user.keytab”和“krb5.conf”文件，并放置到自定义目录中。 编辑样例代码，根
default.test_ligtwight_delete where id > 0; 注意事项 已删除的行会立即标记为已删除，并将自动从所有后续查询中过滤掉。数据清理在后台异步发生。此功能仅适用于MergeTree表引擎系列； 当前能力只支持本地表和复制表的轻量化删除功能，分布式表暂不支持。
DD语义下的DAG，最后将DAG作为Spark的任务提交到Spark集群上进行计算，并合理利用Spark分布式内存计算能力，提高了Hive查询效率。 父主题： Hive
的总和是否是100。 是，则说明配置正常。 否，则说明配置异常，请执行后续步骤修复。 登录MRS Manager页面，选择“主机管理”。 查找主Master节点，主机名称前带实心五角星的Master节点即为主Master节点。 以root用户登录主Master节点。 执行su -
rand() % 365, 'abc'), (2, rand() % 365, 'bcd'), (1, rand() % 365, 'def'); 查询test_upsert表数据 select * from upsert_tab; ┌─id─┬───pdate─┬─name─┐ │ 2
Encoders.STRING()).groupBy("value").count(); //开始运行将运行计数打印到控制台的查询。 StreamingQuery query = wordCounts.writeStream() .outputMode("complete")
长按/截图保存，微信识别二维码
或者关注公众号“华为云”
