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16T的文本数据转成4T Parquet数据失败 问题 使用默认配置时，16T的文本数据转成4T Parquet数据失败，报如下错误信息。 Job aborted due to stage failure: Task 2866 in stage 11.0 failed 4 times
如何迁移Hive/HDFS的数据到ClickHouse 问题 如何迁移Hive/HDFS的数据到ClickHouse。 回答 可以将Hive中的数据导出为CSV文件，再将CSV文件导入到 ClickHouse。 从Hive中导出数据为 CSV： hive -e "select *
对接OBS场景中，spark-beeline登录后指定loaction到OBS建表失败 问题 对接OBS ECS/BMS集群，spark-beeline登录后，指定location到OBS建表报错失败。 图1 错误信息 回答 HDFS上ssl.jceks文件权限不足，导致建表失败。
创建Doris表 本章节介绍创建Doris表样例代码。 以下代码片段在“JDBCExample”类中。 以Java JDBC方式执行SQL语句在集群中dbName变量对应的数据库下创建tableName对应的表。 String createTableSql = "create table
HetuEngine SQL函数和操作符说明 逻辑运算符 比较函数和运算符 条件表达式 Lambda表达式 转换函数 数学函数和运算符 Bitwise函数 十进制函数和操作符 字符串函数和运算符 正则表达式函数 二进制函数和运算符 Json函数和运算符 日期、时间函数及运算符 聚合函数
如何迁移Hive/HDFS的数据到ClickHouse 问题 如何迁移Hive/HDFS的数据到ClickHouse。 回答 可以将Hive中的数据导出为CSV文件，再将CSV文件导入到ClickHouse。 从Hive中导出数据为CSV： hive -e "select * from
为什么并行度大于待处理的block数目时，CarbonData仍需要额外的executor？ 问题 为什么并行度大于待处理的block数目时，CarbonData仍需要额外的executor？ 回答 CarbonData块分布对于数据处理进行了如下优化： 优化数据处理并行度。 优化了读取块数据的并行性。
为什么并行度大于待处理的block数目时，CarbonData仍需要额外的executor？ 问题 为什么并行度大于待处理的block数目时，CarbonData仍需要额外的executor？ 回答 CarbonData块分布对于数据处理进行了如下优化： 优化数据处理并行度。 优化了读取块数据的并行性。
Doris常见问题 数据目录SSD和HDD的配置导致建表时偶现报错 使用Stream Load时报RPC超时错误 使用MySQL客户端连接Doris数据库时报错“plugin not enabled”如何处理 FE启动失败 BE匹配错误IP导致启动失败 MySQL客户端连接Doris报错“Read
集群管理类 缩容Task节点失败 如何处理集群内部OBS证书过期 MRS集群更换磁盘（适用于2.x及之前） MRS集群更换磁盘（适用于3.x） MRS备份任务执行失败 Core节点出现df显示的容量和du显示的容量不一致 如何解除网络ACL的关联子网 修改节点主机名后导致MRS集群状态异常
执行复杂SQL语句时报“Code of method ... grows beyond 64 KB”的错误 问题 当执行一个很复杂的SQL语句时，例如有多层语句嵌套，且单层语句中对字段有大量的逻辑处理（如多层嵌套的case when语句），此时执行该语句会报如下所示的错误日志，该错误表明某个方法的代码超出了64KB。
配置矢量化读取ORC数据 配置场景 ORC文件格式是一种Hadoop生态圈中的列式存储格式，它最初产生自Apache Hive，用于降低Hadoop数据存储空间和加速Hive查询速度。和Parquet文件格式类似，它并不是一个单纯的列式存储格式，仍然是首先根据行组分割整个表，在每
配置矢量化读取ORC数据 配置场景 ORC文件格式是一种Hadoop生态圈中的列式存储格式，它最初产生自Apache Hive，用于降低Hadoop数据存储空间和加速Hive查询速度。和Parquet文件格式类似，它并不是一个单纯的列式存储格式，仍然是首先根据行组分割整个表，在每
配置Spark Web UI ACL 配置场景 当Spark2x Web UI中有一些不允许其他用户看到的数据时，用户可能想对UI进行安全防护。用户一旦登录，Spark2x 可以比较与这个用户相对应的视图ACLs来确认是否授权用户访问 UI。 Spark2x存在两种类型的Web UI，一种为运行中任务的Web
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：
使用kafka采集数据时报错IllegalArgumentException 问题 线程“main”报错 org.apache.kafka.common.KafkaException，构造kafka消费者失败，报错： java.lang.IllegalArgumentException:
Hive ORC数据存储优化 操作场景 “ORC”是一种高效的列存储格式，在压缩比和读取效率上优于其他文件格式。 建议使用“ORC”作为Hive表默认的存储格式。 前提条件 已登录Hive客户端，具体操作请参见Hive客户端使用实践。 操作步骤 推荐：使用“SNAPPY”压缩，适用于压缩比和读取效率要求均衡场景。
开启Native Task特性后，Reduce任务在部分操作系统运行失败 问题 开启Native Task特性后，Reduce任务在部分操作系统运行失败。 回答 运行包含Reduce的Mapreduce任务时，通过-Dmapreduce.job.map.output.collector
使用kafka采集数据时报错IllegalArgumentException 问题 线程“main”报错 org.apache.kafka.common.KafkaException，构造kafka消费者失败，报错： java.lang.IllegalArgumentException:
Impala常见问题 Impala服务是否支持磁盘热插拔 Impala对接低版本kudu后，无法执行join MRS集群外节点如何安装impala-shell客户端？ Impala 4.3.0版本，开启Ranger后如何对接kudu外表？ 通过impala-shell连接不上Impalad的21000端口
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