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Hive CBO原理介绍 Hive CBO原理介绍 CBO,全称是Cost Based Optimization,即基于代价的优化器。 其优化目标是: 在编译阶段,根据查询语句中涉及到的表和查询条件,计算出产生中间结果少的高效join顺序,从而减少查询时间和资源消耗。 Hive中实现CBO的总体过程如下:
在集群内节点使用LoadIncrementalHFiles批量导入数据,报错权限不足 问题 在普通集群中手动创建Linux用户,并使用集群内DataNode节点执行批量导入时,为什么LoadIncrementalHFiles工具执行失败报“Permission denied”的异常?
Scala样例代码 功能简介 在Spark应用中,通过使用HBase接口来实现创建表,读取表,往表中插入数据等操作。 代码样例 下面代码片段仅为演示,具体代码参见SparkOnHbaseScalaExample: 样例:创建HBase表 //建立连接hbase的配置参数,此时需要保证hbase-site
在集群内节点使用LoadIncrementalHFiles批量导入数据,报错权限不足 问题 在普通集群中手动创建Linux用户,并使用集群内DataNode节点执行批量导入时,为什么LoadIncrementalHFiles工具执行失败报“Permission denied”的异常?
通过JDBC访问Spark SQL样例程序(Java) 功能简介 使用自定义客户端的JDBC接口提交数据分析任务,并返回结果。 样例代码 定义SQL语句。SQL语句必须为单条语句,注意其中不能包含“;”。示例: ArrayList<String> sqlList = new ArrayList<String>();
ClickHouse日志介绍 日志描述 日志路径:ClickHouse相关日志的默认存储路径为“${BIGDATA_LOG_HOME}/clickhouse”。 日志归档规则:ClickHouse日志启动了自动压缩归档功能,缺省情况下,当日志大小超过100MB的时候,会自动压缩,
创建Hive角色 操作场景 该任务指导MRS集群管理员在Manager创建并设置Hive的角色。Hive角色可设置Hive管理员权限以及Hive数据表的数据操作权限。 用户使用Hive并创建数据库需要加入hive组,不需要角色授权。用户在Hive和HDFS中对自己创建的数据库或表
beeline客户端报错“Failed to execute session hooks: over max connections” 问题背景与现象 HiveServer连接的最大连接数默认为200,当超过200时,beeline会报Failed to execute session
快速使用HBase进行离线数据分析 HBase是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统。本章节提供从零开始使用HBase的操作指导,通过客户端实现创建表,往表中插入数据,修改表,读取表数据,删除表中数据以及删除表的功能。 背景信息 假定用户开发一个应用程序,用于管理
克隆MRS集群 当新建集群与某原有集群配置相同时,可使用克隆集群功能快速创建集群。 该功能暂时仅在北京四region开放,如需体验,请联系技术支持。 使用限制 已删除的集群仅支持删除3个月内的集群进行克隆。 克隆包周期集群时默认不自动续费。 磁盘类型为专属分布式存储的集群不允许克隆。
HDFS客户端使用实践 操作场景 该任务指导用户在运维场景或业务场景中使用HDFS客户端。 前提条件 已安装客户端。 例如安装目录为“/opt/client”,以下操作的客户端目录只是举例,请根据实际安装目录修改。 各组件业务用户由MRS集群管理员根据业务需要创建。安全模式下,“
通过JDBC访问Spark SQL样例程序(Java) 功能简介 使用自定义客户端的JDBC接口提交数据分析任务,并返回结果。 样例代码 定义SQL语句。SQL语句必须为单条语句,注意其中不能包含“;”。示例: ArrayList<String> sqlList = new ArrayList<String>();
从零开始使用CarbonData MRS 3.x之前版本参考本章节,MRS 3.x及后续版本请参考使用CarbonData(MRS 3.x及之后版本)。 本章节介绍使用Spark CarbonData的基本流程,所有任务场景基于spark-beeline环境。CarbonData快速入门包含以下任务:
HDFS客户端使用实践 操作场景 该任务指导用户在运维场景或业务场景中使用HDFS客户端。 前提条件 已安装客户端。 例如安装目录为“/opt/client”,以下操作的客户端目录只是举例,请根据实际安装目录修改。 各组件业务用户由MRS集群管理员根据业务需要创建。安全模式下,“
快速使用HBase进行离线数据分析 HBase是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统。本章节提供从零开始使用HBase的操作指导,通过客户端实现创建表,往表中插入数据,修改表,读取表数据,删除表中数据以及删除表的功能。 背景信息 假定用户开发一个应用程序,用于管理
Spark执行应用时上报“Connection to ip:port has been quiet for xxx ms while there are outstanding requests”并导致应用结束 问题 Spark执行应用时上报如下类似错误并导致应用结束。 2016-04-20
ZooKeeper上数据错乱导致ClickHouse启动失败问题 问题现象 ClickHouse集群中某实例节点启动失败,该实例节点启动日志中有如下类似报错信息: 2021.03.15 21:01:19.816593 [ 11111 ] {} <Error> Application:
配置Flink作业状态后端冷热数据分离存储 本章节适用于MRS 3.3.0及以后版本。 在宽表关联计算场景中,每张表字段较多,导致状态后端数据量较大,严重影响状态后端性能时,可开启状态后端冷热分级存储功能。 开启状态后端冷热分级存储功能步骤 安装包含Flink、HBase等服务的
扩容ClickHouse节点磁盘 随着业务量的增长,ClickHouse节点数据盘的磁盘容量已不能满足业务需求,需要扩容数据盘磁盘容量。 如果购买MRS集群的计费模式为按需计费,扩容磁盘容量后MRS集群不支持转包周期。 前提条件 ClickHouse集群和实例状态正常。 已评估好
Hive客户端使用实践 操作场景 该任务指导用户在运维场景或业务场景中使用Hive客户端。 前提条件 已安装客户端,具体请参考安装客户端章节。例如安装目录为“/opt/hadoopclient”,以下操作的客户端目录只是举例,请根据实际安装目录修改。 各组件业务用户由MRS集群管